TTS（Text to Speech）即文本转语音技术。是一种将文本信息转化为自然语音输出的技术。通过TTS技术，计算机可以将输入的文本自动转换成自然语音，模拟...

跨模态泛化（Cross-Modal Generalization）是指利用在一个或多个特定模态上学习到的知识，来提升系统在新的、未见过的模态上的性能。适用于多模...

专家系统（Expert System, ES）是人工智能领域的一个重要应用研究领域。是一种智能计算机程序系统，内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验。专家系...

代理型AI（Agentic AI）是一种人工智能系统，能自主行动和决策。这些系统被称为AI代理，可以独立于直接人类干预追求目标。代理型AI使用高级技术，如强化学...

零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）是一种机器学习场景，其中AI模型被训练以识别和分类对象或概念，事先不知道这些类别或概念的任何示例。大...

扩散模型（Diffusion Models）是一种深度生成模型，通过模拟数据从有序状态向无序状态的扩散过程，以及相反的从无序状态恢复到有序状态的逆扩散过程，实现...

知识图谱问答（KGQA）是一种结合知识图谱和自然语言处理技术的系统，旨在通过理解用户的自然语言问题，从结构化的知识图谱中检索并生成准确的答案。

向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库系统。用于表示多维度的数据点，例如在机器学习和人工智能中使用的数据。在向量数据库中，数据被表示为向量，这些向量可以在多...

数据挖掘（Data Mining）是一种从大型数据集中发现模式和其他有价值信息的过程。利用机器学习和统计分析技术，从海量数据中提取有用信息，帮助组织做出更明智的...

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）的技术。它通过从外部知...

端到端学习（End-to-End Learning）是一种机器学习和深度学习中的设计方法论，支持模型直接从输入数据学习到所需的输出结果，不需要人为地将任务分割成...

过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现得过于完美，以至于无法对新数据做出准确预测的现象。发生在模型过于复杂或者训练时间过长时，模型开始学习训练...

数字孪生（Digital Twin）是指一个物理实体或系统的虚拟数字副本，通过实时数据更新来精确反映其物理对应物的状态和行为。 数字孪生跨越对象的生命周期，利用...

光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）是一种将文本图像转换为机器可读格式的技术。通过自动数据提取，能快速识别扫描文档...

词嵌入（Word Embedding）是一种在自然语言处理（NLP）领域中用于表示文本数据的技术。通过将单词或短语映射到固定维度的向量空间中，使语义相近的单词在...

情感分类（Sentiment analysis）也称为情感分析或意见挖掘，是一种自然语言处理技术，用于分析文本数据以识别和提取作者的情感倾向、观点和评价。通过评...

Token是一种用于识别用户身份的凭证，由服务器生成并返回给客户端。客户端在后续请求中携带该Token，服务器通过解析Token验证用户身份，决定是否授权访问资...

基准测试（Benchmarking）是一种评估和比较系统性能的方法，通过一系列标准化的测试程序来测量系统的性能表现。这种测试可以帮助确定系统在特定条件下的性能水...

狭义人工智能（Artificial Narrow Intelligence, ANI）也被称为“弱人工智能”，是指被设计和训练来执行特定任务或狭窄范围内任务的人...

前向传播（Forward Propagation）是神经网络中的核心过程，它描述了输入数据如何通过网络层传递并生成输出的过程。输入数据被送入神经网络的输入层。输...