AI百科
什么是隐藏层（Hidden Layer）
隐藏层（Hidden Layer）是人工神经网络中的中间层，位于输入层和输出层之间。作用是对输入数据进行特征提取和变换，为最终的输出层提供高层次特征。隐藏层之...
什么是TTS（Text To Speech）
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，模拟出人类...
什么是思维树（Tree of Thought, ToT）
思维树（Tree of Thought, ToT）是一个开创性的框架，旨在增强大型语言模型（LLM）的推理能力。这种方法模拟了人类解决问题的认知策略，使LLM能够以结构化的...
什么是上下文嵌入（Contextual Embedding）
上下文嵌入（Contextual Embedding）是一种将词汇映射到向量空间的技术，它为每个词生成一个基于其上下文的表示。这些表示能够捕捉词汇在不同上下文中的多样...
什么是合成数据（Synthetic Data）
合成数据（Synthetic Data）是一种非人工创建的数据，通过计算算法和模拟生成，用以模仿真实世界数据。它具有与实际数据相同的数学特性，但不包含相同的具体...
什么是交叉验证（Cross-validation）
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，然后使用不...
什么是模型泛化（Generalization）
模型泛化（Generalization）是机器学习中的一个核心概念，指的是模型在训练数据之外的新数据上的表现能力。换句话说，泛化能力衡量的是模型能否在未见过的样...
什么是模型量化（Model Quantization）
模型量化（Model Quantization）是深度学习模型优化中的一项关键技术，它通过减少模型参数的位宽来降低模型的存储和计算需求，从而提高模型在各种硬件平台上...
什么是奖励模型（Reward Model）
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...
什么是上下文窗口（Context Window）
上下文窗口指的是在自然语言处理（NLP）任务中，模型在处理一个特定输入时所考虑的上下文信息的范围。具体来说，它决定了模型在生成或理解文本时，可以同时看...
什么是视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）
视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）是一种多模态人工智能系统，它结合了图像和文本的处理能力，以执行高级视觉语言任务，如视觉问答（Visual Ques...
什么是光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）
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、相机图像和图像PDF...
什么是情感分类（Sentiment analysis）
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。通过评估文...
什么是代理型AI（Agentic AI）
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，如强化学习...
什么是人脸识别（Face recognition）：智能家居系统提升生活便利性与安全性
人脸识别（Face recognition）是一种基于人的面部特征进行身份识别的技术。通过计算机视觉和模式识别技术，对输入的人脸图像或视频流进行分析，首先判断是否...
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