生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，由生成器和判别器两部分组成，通过互相博弈学习达到数据生成的目的。生成器的任务是从随机噪声中生成数据，而判别器则负责判...

监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）是在预训练模型的基础上，使用特定任务的标注数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模...

交叉验证（Cross-validation）是统计分析中一种重要的模型验证技术，主要用于评估模型在未知数据上的泛化能力。它通过将数据集分割成若干个子集，然后使用...

微调（Fine-Tuning）是一种在预训练模型基础上，针对特定任务或数据集进行细微的参数调整的过程。这一过程充分利用了预训练模型在大规模数据集上学习到的通用知...

语义理解（Semantic Understanding）是自然语言处理（NLP）中的一个重要领域，关注于理解和解释文本中词汇、短语和句子的含义。涉及字面意义，还...

知识表示（Knowledge Representation）是指将知识以一种机器可理解的形式表示出来，它涉及数据结构及其处理机制的综合：表示= 数据结构+处理机...

元学习（Meta-Learning），也称为“学会学习”，是机器学习领域中一个令人兴奋且极具潜力的研究方向。它的核心目标是让机器学习系统学会高效地学习新任务，解...

视频扩散模型（Video Diffusion Models, VDM）是一种结合了变分自编码器（VAE）和扩散模型优势的生成模型。VDM的核心思想是在潜在空间中...

超参数调整（Hyperparameter Tuning）是机器学习模型训练中的关键步骤，涉及到选择最佳的超参数组合以优化模型的性能。超参数是在学习过程开始之前设...

实时互动（Real-Time Engagement, RTE）是一种技术集合、产品架构和场景方案，旨在解决远程条件下沟通互动的双方能够实时性的真实、无缝还原线下...

机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA）是一种软件技术，通过模拟人类行为与数字系统和软件进行互动，实现业务流程的自动化...

专家组合（Mixture of Experts, MoE）是一种在机器学习领域中用于构建大型模型的技术，它通过将模型分解为多个子网络或“专家”来提高模型的性能和...

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟生物进化过程的启发式搜索算法，属于进化算法的范畴。它们基于自然选择和遗传学的思想，通过模拟自然选...

生成式人工智能（Generative AI）是能基于已有数据创造性地生成新内容的人工智能技术。在多个领域有着广泛的应用，包括文本生成、图像生成、音频和视频生成等...

对比语言-图像预训练（Contrastive Language-Image Pretraining, CLIP）是OpenAI开发的一种多模态预训练神经网络模型...

大模型幻觉（Hallucinations of large models）指的是模型生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象。

具身智能（Embodied Intelligence, EI）是一个多学科交叉的研究领域，它涉及认知科学、人工智能、机器人技术、神经科学等多个领域。具身智能的核...

训练数据（Training Data）是机器学习过程中用于构建预测模型的数据集。包含了一系列的输入特征和相应的目标输出，这些数据被用来让模型学习如何根据特征进行...

奖励模型是强化学习中的一个核心概念，用于评估智能体在特定状态下的行为表现。在大型语言模型（LLMs）中，奖励模型通过对输入的问题和答案进行评分，指导模型生成更符...

提示工程（Prompt Engineering）是一门新兴学科，专注于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地利用大型语言模型（Large Langua...