AI百科
什么是詞嵌入（Word Embedding）
詞嵌入（Word Embedding）是一種在自然語言處理（NLP）領域中用于表示文本數據的技術。通過將單詞或短語映射到固定維度的向量空間中，使語義相近的單詞在向量...
什么是元學習（Meta-Learning）
元學習（Meta-Learning），也稱為“學會學習”，是機器學習領域中一個令人興奮且極具潛力的研究方向。它的核心目標是讓機器學習系統學會高效地學習新任務，解決...
什么是視頻擴散模型（Video Diffusion Models, VDM）
視頻擴散模型（Video Diffusion Models, VDM）是一種結合了變分自編碼器（VAE）和擴散模型優勢的生成模型。VDM的核心思想是在潛在空間中進行擴散過程，而不是...
什么是遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）
遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）是一種模擬生物進化過程的啟發式搜索算法，屬于進化算法的范疇。它們基于自然選擇和遺傳學的思想，通過模擬自然選擇過程中...
什么是大模型幻覺（Hallucinations of large models）
大模型幻覺（Hallucinations of large models）指的是模型生成的內容與現實世界事實或用戶輸入不一致的現象。
什么是數字孿生（Digital Twin）
數字孿生（Digital Twin）是指一個物理實體或系統的虛擬數字副本，通過實時數據更新來精確反映其物理對應物的狀態和行為。 數字孿生跨越對象的生命周期，利用...
什么是基準測試（Benchmarking）
基準測試（Benchmarking）是一種評估和比較系統性能的方法，通過一系列標準化的測試程序來測量系統的性能表現。這種測試可以幫助確定系統在特定條件下的性能...
什么是面部識別（Facial Recognition）
面部識別（Facial Recognition）是一種基于人的臉部特征信息進行身份識別的生物識別技術。它通過采集含有人臉的圖像或視頻流，自動檢測和跟蹤人臉，進一步對...
什么是向量數據庫（Vector database）
向量數據庫是專門用來存儲和查詢向量的數據庫系統。用于表示多維度的數據點，例如在機器學習和人工智能中使用的數據。在向量數據庫中，數據被表示為向量，這...
什么是魯棒性（Robustness）
魯棒性（Robustness）是指一個系統、模型或實體在面對輸入數據中的擾動、噪聲、異常值或設計參數變化時，仍能保持其預期功能、性能穩定且結果準確的能力。魯...
什么是隱藏層（Hidden Layer）
隱藏層（Hidden Layer）是人工神經網絡中的中間層，位于輸入層和輸出層之間。作用是對輸入數據進行特征提取和變換，為最終的輸出層提供高層次特征。隱藏層之...
什么是TTS（Text To Speech）
TTS（Text to Speech）即文本轉語音技術。是一種將文本信息轉化為自然語音輸出的技術。通過TTS技術，計算機可以將輸入的文本自動轉換成自然語音，模擬出人類...
什么是思維樹（Tree of Thought, ToT）
思維樹（Tree of Thought, ToT）是一個開創性的框架，旨在增強大型語言模型（LLM）的推理能力。這種方法模擬了人類解決問題的認知策略，使LLM能夠以結構化的...
什么是上下文嵌入（Contextual Embedding）
上下文嵌入（Contextual Embedding）是一種將詞匯映射到向量空間的技術，它為每個詞生成一個基于其上下文的表示。這些表示能夠捕捉詞匯在不同上下文中的多樣...
什么是合成數據（Synthetic Data）
合成數據（Synthetic Data）是一種非人工創建的數據，通過計算算法和模擬生成，用以模仿真實世界數據。它具有與實際數據相同的數學特性，但不包含相同的具體...
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