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ai诈骗概念

Answer

AI 诈骗是指利用人工智能技术进行的欺诈行为。例如,通过生成逼真的虚假内容、模拟真实身份等手段来欺骗受害者。

拜登签署的 AI 行政命令中提到要保护美国人免受 AI 带来的诈骗和欺骗,商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以清晰标注 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和全球各国政府树立榜样。

在 AI 术语中,与相关概念有关的术语包括智能体(Agent)等。

在小学课堂的课程设计中,对于三年级的孩子,会用他们能理解的语言来介绍 AI,比如简单说明 AI 是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

Require that developers of the most powerful AI systems share their safety test results and other critical information with the U.S.government.In accordance with the Defense Production Act,the Order will require that companies developing any foundation model that poses a serious risk to national security,national economic security,or national public health and safety must notify the federal government when training the model,and must share the results of all red-team safety tests.These measures will ensure AI systems are safe,secure,and trustworthy before companies make them public.Develop standards,tools,and tests to help ensure that AI systems are safe,secure,and trustworthy.The National Institute of Standards and Technology will set the rigorous standards for extensive red-team testing to ensure safety before public release.The Department of Homeland Security will apply those standards to critical infrastructure sectors and establish the AI Safety and Security Board.The Departments of Energy and Homeland Security will also address AI systems’ threats to critical infrastructure,as well as chemical,biological,radiological,nuclear,and cybersecurity risks.Together,these are the most significant actions ever taken by any government to advance the field of AI safety.Protect against the risks of using AI to engineer dangerous biological materials by developing strong new standards for biological synthesis screening.Agencies that fund life-science projects will establish these standards as a condition of federal funding,creating powerful incentives to ensure appropriate screening and manage risks potentially made worse by AI.Protect Americans from AI-enabled fraud and deception by establishing standards and best practices for detecting AI-generated content and authenticating official content.The Department of Commerce will develop guidance for content authentication and watermarking to clearly label AI-generated content.Federal agencies will use these tools to make it easy for Americans to know that the communications they receive from their government are authentic—and set an example for the private sector and governments around the world.

AI术语库-人工标注版

|术语ID|原文|译文|领域|易混淆|缩写|不需要提醒||-|-|-|-|-|-|-||ROW()-1|Adaptive Moment Estimation Algorithm|Adam算法|AI|||||ROW()-1|Adaptive Resonance Theory|自适应谐振理论|AI|||||ROW()-1|Additive Model|加性模型|AI|||||ROW()-1|Adversarial|对抗|AI|||||ROW()-1|Adversarial Example|对抗样本|AI|||||ROW()-1|Adversarial Networks|对抗网络|AI|||||ROW()-1|Adversarial Training|对抗训练|AI|||||ROW()-1|Affine Layer|仿射层|AI|||||ROW()-1|Affine Transformation|仿射变换|AI|||||ROW()-1|Affinity Matrix|亲和矩阵|AI|||||ROW()-1|Agent|智能体|AI|1||||ROW()-1|Agglomerative|聚合|AI||||

当AI走进小学课堂(全套课程设计)

设计思路:要和三年级的孩子对话,要用学生能理解的语言,旨在激发学生的兴趣,引起学生的好奇心即可。在课堂上,先和学生互动,先听听他们口中的AI,再引出我们的概念。内容:大家好,今天我们要来聊聊一个非常酷的话题——人工智能,简称AI。你们可能在电视上、电脑游戏里或者是电影中见过AI。那么,人工智能到底是什么呢?简单地说,就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术。

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2025-01-31
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2025-01-31
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2025-01-31
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2025-01-31
零基础如何系统学习ai
对于零基础学习 AI,以下是一个系统的学习路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的经验,比如系统性的学习,不要碎片化的输入,一开始就去系统的看几本书,听几门好课。可以加入像这样的社区,按照新手指引入门。
2025-01-31
零基础如何系统学习ai?
对于零基础学习 AI,以下是一个系统的学习路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 参考「」中的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 知识库中有很多实践后的作品和文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 实际应用的第一手体验。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 体验 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习),学习其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的经验: 系统性学习,打好基础,避免碎片化输入,通过看书听课进社区来学习。 加入 AI 社区,如,参考新手指引入门。
2025-01-31
案例:借助人工智能技术的诈骗 一、案例材料 1.背景资料 (1)近期全国范围内出现了一种新型电信诈骗——AI换脸诈骗,该诈骗利用AI人工智能,通过“换脸”和“拟声”技术模仿受害人的朋友或亲戚的声音和外貌,以此骗取受害者的信任,进行网络诈骗,近日包头警方就根据一起典型案例,向大家发出了防范AI换脸诈骗的警示。 财联社5月22日讯,据平安包头微信公众号消息,包头警方发布了一起利用人工智能(AI)实施电信诈骗的典型案例,一家福州市科技公司的法人代表郭先生竟在短短10分钟内被骗走了430万元人民币。
以下是关于 AI 的相关内容: 律师如何写好提示词用好 AI: 对于不具备理工科背景的文科生,可将 AI 视为黑箱,只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在,与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”,成果在与 AI 的对话中产生,要接受其存在的“不稳定性”,并在对话中限缩自己思维的模糊地带。 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:(未具体阐述)
2024-12-25
人工智能技术的诈骗方式一般采用哪些人工智能技术
人工智能的诈骗方式可能会运用以下技术: 1. 操纵技术:通过诱导人们做出决定来加以欺骗,例如采用潜意识成分,如人们无法感知的音频、图像、视频刺激,或者其他操纵或欺骗技术,以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择。脑机界面或虚拟现实等也可能促进这种情况发生。 2. 利用个人或特定群体的弱点:例如针对年龄、残疾或特定的社会或经济状况,如生活在极端贫困中的人、少数民族或宗教少数群体,实质性地扭曲个人的行为,并对其或其他个人或群体造成重大危害。 此外,拜登签署的 AI 行政命令中提到,要保护美国人免受人工智能导致的欺诈和欺骗,建立检测人工智能生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践。商务部将为内容认证和水印开发指导,以明确标记人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道他们从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。
2024-12-08
借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉,它一般法采用哪些人工智能技术
很抱歉,当前提供的知识库内容中没有直接针对“借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉,它一般采用哪些人工智能技术”这一问题的准确回答。但一般来说,借助人工智能技术的诈骗不易被察觉可能是因为其手段更加隐蔽和复杂,例如利用自然语言处理技术生成逼真的虚假信息,或者通过机器学习算法分析用户行为和偏好来精准实施诈骗。常见采用的人工智能技术可能包括自然语言生成、图像识别伪装、大数据分析等。
2024-12-02
借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉,它一般法采用哪些人工智能技术
很抱歉,当前提供的知识库内容中没有直接针对“借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉,它一般采用哪些人工智能技术”这一问题的准确回答。但一般来说,借助人工智能技术的诈骗不易被察觉可能是因为其具有高度的仿真性和隐蔽性。例如,利用自然语言处理技术生成逼真的虚假信息,或者通过机器学习算法分析用户行为和偏好,从而精准实施诈骗。然而,具体采用的人工智能技术可能因诈骗场景和手段的不同而有所差异。
2024-12-02
现阶段应对ai诈骗研究进展
现阶段应对 AI 诈骗的研究进展主要包括以下方面: 拜登签署的 AI 行政命令要求开发最强大 AI 系统的开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。对于可能对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型,开发公司在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以清晰标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复“忽略所有先前指令”攻击的方法,并已在 GPT40 Mini 中部署。Anthropic 在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力,在前面和后面添加警告文本以警示模型。Gray Swan AI 的安全专家试用“断路器”,专注于重新映射有害表示。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准,Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。 除了常见的越狱攻击,还存在更隐蔽的攻击,如伯克利和麻省理工学院的研究人员创建的看似无害的数据集,会训练模型响应编码请求产生有害输出。
2024-12-02
ai诈骗现阶段研究进展及其成果
目前关于 AI 诈骗的研究进展及成果的相关内容较少。但在 AI 领域,以下方面的研究成果可能对理解 AI 诈骗有所帮助: 神经网络研究:自 2010 年左右,大型公共数据集的出现推动了神经网络的发展。2012 年卷积神经网络用于图像分类,错误率大幅下降。2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。此后,神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中表现成功。 AI 幻觉应对:研究人员开发多种技术手段应对,如进行数据“体检”,包括数据清洗去除错误信息、补充缺失数据等,以及数据增强为模型提供更多丰富训练数据。 政策方面:拜登签署的 AI 行政命令中,要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息,制定确保 AI 系统安全可靠的标准、工具和测试,建立相关安全委员会,应对 AI 对关键基础设施的威胁,制定防范利用 AI 制造危险生物材料的新标准,建立检测 AI 生成内容和认证官方内容的标准及最佳实践以防范 AI 导致的欺诈和欺骗。
2024-12-02
100 万 tokens 什么概念
100 万 tokens 具有以下重要意义和影响: 算法视角:更宽的上下文窗口允许模型在推理时纳入训练数据中未找到的大量新的、特定于任务的信息,从而提高各种自然语言或多模式任务的性能。对越来越长的上下文进行数据建模的能力经历了从 Shannon 1948 提出的 2gram 语言模型、到 1990 年代和 2000 年代的现代 ngram 模型(5 个上下文 token),2010 年代的循环神经网络(RNN)达到数百个 token(Jozefowicz 等),到 2023 年 Anthropic 将上下文扩展到几十万 token 的发展历程。 产品视角:长上下文意味着 LLM 理解能力增强。从提示词到 RAG,都是为了增加给模型的上下文,进而让需求更明确,让模型理解得更好。从用数据训练模型、到指令微调,到提示词和 RAG,到大模型的超长下文,机器越来越像人了。提示词和 RAG 正在快速被弱化,但出于工程和商业考量,目前在很多领域还是主流,未来依然可能是一个混合状态。模型上下文长度覆盖了书籍、电影、长视频等产品的通用长度,应该会引发相关链路上产品交互层的变化。 具体应用:Gemini1.5 支持 100 万 token,可以一次性处理大量信息,比如 1 小时的视频,11 小时的音频,超过 30,000 行代码或超过 700,000 个单词的代码库。Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens,即 100000 个 Token。ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens,即 16000 个 Token;ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens,即 32000 个 Token。Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效,当达到上限时,会遗忘最前面的对话。若想直观查看 GPT 如何切分 token,可以打开。此外,英文的 Token 占用相对于中文较少,因此很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定,然后要求中文输出。
2025-01-28
AI的基本概念
AI(人工智能)是一种能够模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的技术。它主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 从概念上看,生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。相关技术名词众多,如机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习;监督学习有标签的训练数据,目标是学习输入和输出的映射关系;无监督学习的数据无标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类;强化学习从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失;深度学习参照人脑有神经网络和神经元,可用于多种学习方式;生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等内容;LLM 是大语言模型,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 技术方面,2017 年 6 月谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 对于没有理工科背景的文科生,可以将 AI 当成一个黑箱,只需要知道它是能理解和输出自然语言的东西即可,其生态位是一种似人而非人的存在。在使用时,基于其“非人”一面,需要通过清晰的语言文字压缩其自由度,明确告诉它任务、边界、目标、实现路径和所需知识。
2025-01-18
各种AI概念
以下是关于各种 AI 概念的介绍: 基础概念: 人工智能(AI):一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称 AI。 生成式人工智能(GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI 简称 GenAI。 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络 非常大量参数的函数。 大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。英文解释:Chat 聊天,G:Generative 生成,P:Pretrained 预训练,T:Transformer 类神经网络模型。 相关概念: AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例,代表了 AIGC 在文本生成领域的进展。 概念之间的关系:可参考相关图示。 区别与理解:AGI、GenAI、AIGC 几个概念的区别与理解可参考相关图示。 更多概念:可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。 国内主要模型公司及地址:(未给出具体内容) AI 的应用场景: 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:(未给出具体内容)
2025-01-07
智能体与工作流是同一个概念吗
智能体和工作流不是同一个概念。 智能体是一个能够执行特定任务、具有一定自主性和智能的实体。例如,在扣子平台上,可以通过添加插件和设置工作流等方式让智能体变得更强大,以完成各种复杂的任务。 工作流则像是一个可视化的拼图游戏,由多个小块块(节点)组成,如插件、大语言模型、代码块等,这些小块块可以像拼图一样组合在一起,从而创造出复杂但稳定的业务流程。当面对多步骤、对结果要求严格的任务时,工作流最为适用。工作流有开始和结束的小块块,不同小块块可能需要不同的信息才能工作。 在构建稳定可用的 AI 智能体时,通常会先测试单条 Prompt 或 Prompt Chain 的执行质量和稳定性,然后根据实际情况逐步拆解子任务,对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的任务,基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外,如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,也必然需要通过工作流来调用相应的插件。
2024-12-26
请解释一下AI智能体的概念及功能
AI 智能体是指类似于 AI 机器人小助手的存在。简单理解,参照移动互联网,它类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,而面向用户提供服务的产品形式就是智能体,所以很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 在 C 端,比如社交方向,用户注册后先创建自己的智能体,然后让其与他人的智能体聊天,聊到一起后真人再介入,这是一种有趣的场景;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。在 B 端,如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那还有帮助 B 端商家搭建智能体的机会,类似 APP 时代专业做 APP 的。 目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体拥有各项能力,能帮我们做特定的事情。它包含了自己的知识库、工作流,还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。AI 智能体的出现是为了解决像 GPT 或者文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题,结合自身业务场景和需求,定制出适合自己的智能体来解决问题。 例如,扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,开发完成后还可将其发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。创建智能体通常包括起名称、写介绍、使用 AI 创建头像等简单步骤。
2024-12-17
ai学术概念
以下是关于 AI 学术概念的相关内容: AI 基本概念: 人工智能包括机器学习、深度学习、自然语言处理等主要分支,它们之间存在联系。 可通过阅读「」熟悉术语和基础概念。 AI 学习方法: 浏览入门文章,了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 参考「」中的课程,如李宏毅老师的课程。 利用在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习,有机会获得证书。 AI 学习方向: 根据兴趣选择特定模块深入学习,如图像、音乐、视频等领域。 掌握提示词技巧,上手容易且实用。 AI 实践巩固: 理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 可在知识库分享实践成果。 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式,获取实际应用体验。 对 AI 的认识: 对于不具备理工科背景的文科生,可将 AI 视为模仿人类思维、能理解和输出自然语言的黑箱。 其生态位是似人而非人的存在,与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。 当使用 AI 实现愿望时,要基于其“非人”一面,通过清晰的语言文字压缩其自由度,包括明确告知任务、边界、目标、实现路径和方法,甚至直接提供所需的正确知识。 AI 术语: 如 Computational Cost(计算成本)、Computational Optimisation(计算优化)、Computational Science(计算科学)、Computational Toxicology(计算毒理学)、Computer Science(计算机科学)、Computer Simulations(计算机模拟)、ComputerAided(计算机辅助)、Constraint(约束)、CoreLoss Spectrum(电子能量损失谱中的高能区域)、Coulomb Matrix(库仑矩阵)、CoupledCluster Predictions(耦合簇预测)、CrossValidated Coefficient of Determination(交叉验证的决定系数)等术语均属于 AI 领域。
2024-11-20