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AI名词解释

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以下是一些常见的 AI 名词解释：

  • Compute：用于训练或运行 AI 模型的计算资源（如 CPU 或 GPU 时间）。
  • CNN：卷积神经网络，一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。此类模型通常用于图像识别任务。
  • Data Augmentation：通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。
  • Double Descent：机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。
  • End-to-End Learning：一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。
  • Expert Systems：人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。
  • Agents：智能体，一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型（LLM）在像 ChatGPT 这样的工具中“通常”的使用方式不同。在 ChatGPT 中，你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而 Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，而无需人类驱动每一部分的交互。
  • ASI：人工超级智能，尽管存在争议，但 ASI 通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。
  • Attention：在神经网络的上下文中，注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。
  • Bias：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。
  • Chatbot：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。
  • CLIP：对比语言-图像预训练，由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。
  • TPU：张量处理单元，谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。
  • Training Data：用于训练机器学习模型的数据集。
  • Transfer Learning：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。
  • Validation Data：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。
  • Knowledge Distillation：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
  • RAG：检索增强生成。
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References

0. 从这里启程

|名词|Wiki|名词解释|标签||-|-|-|-||Compute|[计算](http://计算)|用于训练或运行AI模型的计算资源（如CPU或GPU时间）。|技术||CNN|[卷积神经网络](http://卷积神经网络)|Convolutional Neural Network(CNN)，一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。此类模型通常用于图像识别任务。|技术||Data Augmentation|[数据增强](http://数据增强)|通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。|技术||Double Descent|[双降](http://双降)|机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。|技术||End-to-End Learning|[端到端学习](http://端到端学习)|一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。|技术||Expert Systems|[专家系统](http://专家系统)|人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。|技术||XAI|[可解释的人工智能](http://可解释的人工智能)|Explainable AI(XAI)，人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型，为其决策提供清晰易懂的解释。|通识|

0. 从这里启程

|名词|Wiki|名词解释|标签||-|-|-|-||Agents|[代理](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/XGEzwjiJTiAr83kbHlgceRHxnwc?table=ldx8f3XmXwKf04gK)|Agent（智能体）=一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型（LLM）在像ChatGPT这样的工具中“通常”的使用方式不同。在ChatGPT中，你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而Agent拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，而无需人类驱动每一部分的交互。|技术||ASI|[人工超级智能](https://en.wikipedia.org/wiki/Superintelligence#Feasibility_of_artificial_superintelligence)|Artificial Super Intelligence（ASI），尽管存在争议，但ASI通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。|通识||Attention|[注意力](http://注意力)|在神经网络的上下文中，注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。|技术||Bias|[偏差](http://偏差)|AI模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。|技术||Chatbot|[聊天机器人](http://聊天机器人)|一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。|通识||CLIP|[对比语言-图像预训练](http://对比语言-图像预训练)|CLIP(Contrastive Language–Image Pretraining)，由OpenAI开发的AI模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。|技术|

0. 从这里启程

|名词|Wiki|名词解释|标签||-|-|-|-||TPU|[张量处理单元](http://张量处理单元)|谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。|技术||Training Data|[训练数据](http://训练数据)|用于训练机器学习模型的数据集。|技术||Transfer Learning|[迁移学习](http://迁移学习)|机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。|技术||Validation Data|[验证集](http://验证集)|机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。|技术||Knowledge Distillation|[数据蒸馏](http://数据蒸馏)|数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似.<br>数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。|技术||RAG|[检索增强生成](https://research.ibm.com/blog/retrieval-augmented-generation-RAG)|RAG(Retrieval-augmented generation)检索增强生成|技术|

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AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
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2025-04-20
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2025-04-20
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2025-04-19
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以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
作为AI小白，需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent（梯度下降）：在机器学习中，是一种优化方法，根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination（幻觉）：在人工智能的背景下，指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer（隐藏层）：神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning（超参数调优）：为机器学习模型的超参数（不是从数据中学习的参数）选择适当值的过程。 Inference（推理）：使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning（指令调优）：机器学习中的一种技术，其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space（潜在空间）：在机器学习中，指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute（计算）：用于训练或运行 AI 模型的计算资源（如 CPU 或 GPU 时间）。 CNN（卷积神经网络）：一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation（数据增强）：通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent（双降）：机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。 EndtoEnd Learning（端到端学习）：一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。 Expert Systems（专家系统）：人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI（可解释的人工智能）：Explainable AI，人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型，为其决策提供清晰易懂的解释。
2025-04-18
Aigc 常见名词解释
以下是一些 AIGC 常见名词的解释： AIGC：AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多，包括语言文字类（如 OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM）、语音声音类（如 Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits）、图片美术类（如早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion）。 SD：是 Stable Diffusion 的简称。是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model; LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 chatGPT：是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI：人工智能（Artificial Intelligence）。 AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。 此外，还有一些相对较难的名词解释： NAI： 咒语：prompts，关键词 施法/吟唱/t2i：Text2Image 魔杖：t2i/i2i 参数 i2i：Image2Image,一般特指全部图片生成 inpaint：i2i 一种 maskredraw，可以局部重绘 ti/emb/炼丹：Train 中的文本反转，一般特指 Embedding 插件 hn/hyper/冶金：hypernetwork，超网络 炸炉：指训练过程中过度拟合，但炸炉前的日志插件可以提取二次训练 废丹：指完全没有训练成功 美学/ext：aesthetic_embeddings,emb 一种，特性是训练飞快，但在生产图片时实时计算。 db/梦展：DreamBooth，目前一种性价比高（可以在极少步数内完成训练）的微调方式，但要求过高 ds：DeepSpeed，微软开发的训练方式，移动不需要的组件到内存来降低显存占用，可使 db 的 vram 需求降到 8g 以下。开发时未考虑 win,目前在 win 有兼容性问题故不可用 8bit/bsb：一般指 Bitsandbyte，一种 8 比特算法，能极大降低 vram 占用，使 16g 可用于训练 db。由于链接库问题，目前/预计未来在 win 不可用
2024-11-08
Ai名词解释
以下是关于 AI 的一些名词解释和相关信息： 名词解释： AI：人工智能（Artificial Intelligence） AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence），能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理，包括认知、理解、生成等部分 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，耗费资金多 机器学习：是人工智能的一个分支，是以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题，涉及多门学科 推理：指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，也叫预测或推断 训练：通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，通过大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能 AI 的应用场景： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未详细说明具体应用）
2024-10-29
AI名词解释
以下是关于 AI 的一些名词解释、相关概念及应用场景： 名词解释： AI：人工智能（Artificial Intelligence） AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence），能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），即让电脑处理和理解人类语言 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模大，耗费资金多 机器学习：是人工智能的一个分支，是实现人工智能的途径之一，涉及多门学科，近 30 多年已发展为多领域科际集成。 推理：指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，也叫预测或推断。 训练：通过大数据训练出复杂的神经网络模型，用大量标记过的数据训练系统以适应特定功能。 自然语言：自然语言（NLP）的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言，是人工智能和语言学领域的分支学科，包括认知、理解、生成等部分。 应用场景： 医疗保健：医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未详细说明具体应用）
2024-10-29
必须知道的最常用的名词解释比如GPU、AGI等等、列举出来按照重点排序
以下是按照重点排序的一些常用名词解释： 1. 算力：字面意思是计算能力，可简单理解为 GPU，即电脑里的显卡，购买云服务时，服务商也是购买显卡“租”给用户使用。一张显卡除了 GPU 外，显存也是重要参数。 2. GPU：图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 3. CPU：中央处理器，作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。 4. 显存：也被叫做帧缓存，作用是存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据，如同计算机的内存，是用来存储要处理图形信息的部件。
2024-09-13