Claude
Claude 是 Anthropic 推出的对话式 AI 助手系列（Claude 3/3.5/4），以长上下文、写作质量、代码能力与安全对齐著称。
Contrastive Language-Image Pre-training
CLIP 是 OpenAI 提出的图文对齐模型：把图片与文字映射到同一向量空间，实现"按文字找图"与"给图配文"，是文生图与多模态系统的关键组件。
ControlNet
ControlNet 是 Stable Diffusion 的关键扩展，通过姿态、线稿、深度图等条件控制图像生成构图，让 AI 绘画从"随机"走向"可控"。
Context Engineering
上下文工程是一门系统设计模型输入上下文的工程学科，通过组织信息、管理记忆与优化提示结构，让大模型在有限的上下文窗口内发挥最佳能力。
Context Window
上下文窗口是模型单次对话能"同时记住"的输入与输出总长度（按 token 计），决定一次问答能容纳多少材料与历史。
Chinese LLM Benchmark
中文模型评测基准指专为评估大语言模型中文综合能力设计的基准测试：多主题覆盖知识储备与逻辑推理，服务开发者衡量模型中文能力，代表如 CMMLU 等。
Content Safety
内容安全指对 AI 输入输出做审核过滤，防止生成违法、有害、侵权内容。涉及关键词/分类器/模型对齐多层机制，是 AI 产品合规的底线。
Convolutional Neural Network (CNN)
卷积神经网络（CNN）是擅长图像与视觉数据的神经网络结构：通过卷积核提取局部特征并层层组合，是图像识别、目标检测等计算机视觉任务的核心架构。
Conversational AI
对话式 AI 指以自然语言对话为核心交互方式的人工智能技术：问答、任务执行、多模态理解，服务知识工作者与日常用户。
Chain-of-Thought (CoT)
思维链（CoT）是一种让大模型分步推理的技术：要求模型把复杂问题拆解为中间推理步骤，再逐步得出结论，能显著提升数学、逻辑等任务的表现。
Computer Vision (CV)
计算机视觉（Computer Vision）是让计算机"看懂"图像与视频的人工智能领域，涵盖图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成等任务，是 AI 绘画、自动驾驶、安防等应用的技术基础。
