Fréchet 初始距离 FID 是一种性能指标， FID 分数越低代表生成器生成的图像质量越高并且与真实图像相似。 FID 基于图像的特征向量。

DALL-E 是 OpenAI 开发的根据文本描述提示生成图像的新型人工智能程序。它可以将语言和视觉处理结合起来，这种创新方法为创意领域、交流、教育等领域开辟了新的可能性。 DALL-E 于 2021 年 1 月推出，是 […]

LoRA（低等级自适应）是一种突破性的高效微调技术，它可以利用这些先进模型的力量来完成定制任务和数据集，而不会造成资源紧张或成本过高。

CBR 的工作原理是检索过去的类似案例，并根据当前情况进行调整，以做出决策或解决问题。

对抗性机器学习 (Adversarial Machine Learning) 是一种机器学习方法，旨在通过提供欺骗性输入来欺骗机器学习模型。

认知搜索 (Cognitive Search) 代表了新一代的企业搜索，它使用人工智能 (AI) 技术来改进用户的搜索查询并从多个不同的数据集中提取相关信息。

代码质量 (Code Quality) 描述了对一段软件代码的有效性、可靠性和可维护性的总体评估。代码质量的主要品质包括可读性、清晰度、可靠性、安全性和模块化等。 这些品质使代码易于理解、更改、操作和调试。 

云容器是一种用于在云环境中部署、运行和管理应用程序的技术。它们提供了一种轻量级、可移植的方式，将应用程序及其依赖项封装在一个独立的运行环境中。

模型量化可以减少深度神经网络模型的内存占用和计算要求。权重量化是一种常见的量化技术，它涉及将神经网络的权重和激活从高精度浮点数转换为低精度格式，例如 16 位或 8 位整数。

triplet loss 是深度学习的一种损失函数，指的是最小化锚点和具有相同身份的正样本之间的距离，最小化锚点和具有不同身份的负样本之间的距离。

大型语言模型源运维 (LLMOps) 是用于生产环境中大型语言模型的操作管理的实践、技术和工具。 LLMOps 专门用于使用工具和方法来管理和自动化 LLM 的生命周期，从微调到维护。

数据引力 (Data Gravity) 是指数据体吸引应用程序、服务和其他数据的能力。 数据的质量和数量会随着时间的推移而增加，从而吸引更多的应用程序和服务连接到这些数据上。

梯度累积 (Gradient Accumulation) 是一种将用于训练神经网络的样本批次分成几个按顺序运行的小 Batch 样本的机制。

模型验证是在独立于训练数据集的数据集上评估机器学习 (ML) 模型性能的过程。这是 ML 模型开发过程中的重要一步，因为它可以帮助确保模型能够泛化到新的、未见过的数据，并且不会过度拟合训练数据。

基于池的采样是一种流行的主动学习方法，它选择信息丰富的示例进行标记。创建未标记的数据池，模型选择信息最丰富的示例进行人工注释。这些标记的示例用于重新训练模型，并重复该过程。

Bot Frame 框架是用来制造机器人并定义其行为的。

模型参数是控制机器学习 (ML) 模型行为的变量。他们经常接受数据训练，并根据新的、不可预见的事实做出预测或选择。模型参数是机器学习模型的重要组成部分，因为它们对模型的准确性和性能有很大影响。

噪声是一个术语，用于描述图像或视频中不需要的或不相关的信息。它可能由多种因素引起，包括传感器噪声、压缩伪影以及照明条件和反射等环境因素。噪声会严重影响图像或视频的质量和清晰度，并且会使准确分析或解释图像内容变得更加困难。

全景分割是一项计算机视觉任务，涉及将图像或视频分割成不同的对象及其各自的部分，并用相应的类别标记每个像素。

在机器学习中，当模型错误地预测实际存在的特定条件或属性不存在时，就会出现第 2 类错误（也称为漏报）。

在机器学习中，当模型错误地预测某个条件或属性的存在（而实际上并不存在）时，就会发生第 1 类错误，也称为误报 (FP) 。

预训练模型是一种机器学习 (ML) 模型，已在大型数据集上进行过训练，并且可以针对特定任务进行微调。预训练模型通常用作开发 ML 模型的起点，它们提供了一组初始权重和偏差，可以针对特定任务进行微调。

模型精度也叫模型准确性，是衡量机器学习 (ML) 模型基于数据做出预测或决策的能力的指标。它是用于评估 ML 模型性能的常用指标，可用于比较不同模型的性能或评估特定模型对于给定任务的有效性。

在数值分析这个数学分支中，多项式插值用多项式对一组给定数据进行插值的过程。换句话说就是，对于一组给定的数据（如来自于采样的数据），其目的就是寻找一个恰好通过这些数据点的多项式。

Fréchet 初始距离 FID 是一种性能指标， FID 分数越低代表生成器生成的图像质量越高并且与真实图像相似。 FID 基于图像的特征向量。

DALL-E 是 OpenAI 开发的根据文本描述提示生成图像的新型人工智能程序。它可以将语言和视觉处理结合起来，这种创新方法为创意领域、交流、教育等领域开辟了新的可能性。 DALL-E 于 2021 年 1 月推出，是 […]

LoRA（低等级自适应）是一种突破性的高效微调技术，它可以利用这些先进模型的力量来完成定制任务和数据集，而不会造成资源紧张或成本过高。

CBR 的工作原理是检索过去的类似案例，并根据当前情况进行调整，以做出决策或解决问题。

对抗性机器学习 (Adversarial Machine Learning) 是一种机器学习方法，旨在通过提供欺骗性输入来欺骗机器学习模型。

认知搜索 (Cognitive Search) 代表了新一代的企业搜索，它使用人工智能 (AI) 技术来改进用户的搜索查询并从多个不同的数据集中提取相关信息。

代码质量 (Code Quality) 描述了对一段软件代码的有效性、可靠性和可维护性的总体评估。代码质量的主要品质包括可读性、清晰度、可靠性、安全性和模块化等。 这些品质使代码易于理解、更改、操作和调试。 

云容器是一种用于在云环境中部署、运行和管理应用程序的技术。它们提供了一种轻量级、可移植的方式，将应用程序及其依赖项封装在一个独立的运行环境中。

模型量化可以减少深度神经网络模型的内存占用和计算要求。权重量化是一种常见的量化技术，它涉及将神经网络的权重和激活从高精度浮点数转换为低精度格式，例如 16 位或 8 位整数。

triplet loss 是深度学习的一种损失函数，指的是最小化锚点和具有相同身份的正样本之间的距离，最小化锚点和具有不同身份的负样本之间的距离。

大型语言模型源运维 (LLMOps) 是用于生产环境中大型语言模型的操作管理的实践、技术和工具。 LLMOps 专门用于使用工具和方法来管理和自动化 LLM 的生命周期，从微调到维护。

数据引力 (Data Gravity) 是指数据体吸引应用程序、服务和其他数据的能力。 数据的质量和数量会随着时间的推移而增加，从而吸引更多的应用程序和服务连接到这些数据上。

梯度累积 (Gradient Accumulation) 是一种将用于训练神经网络的样本批次分成几个按顺序运行的小 Batch 样本的机制。

模型验证是在独立于训练数据集的数据集上评估机器学习 (ML) 模型性能的过程。这是 ML 模型开发过程中的重要一步，因为它可以帮助确保模型能够泛化到新的、未见过的数据，并且不会过度拟合训练数据。

基于池的采样是一种流行的主动学习方法，它选择信息丰富的示例进行标记。创建未标记的数据池，模型选择信息最丰富的示例进行人工注释。这些标记的示例用于重新训练模型，并重复该过程。

Bot Frame 框架是用来制造机器人并定义其行为的。

模型参数是控制机器学习 (ML) 模型行为的变量。他们经常接受数据训练，并根据新的、不可预见的事实做出预测或选择。模型参数是机器学习模型的重要组成部分，因为它们对模型的准确性和性能有很大影响。

噪声是一个术语，用于描述图像或视频中不需要的或不相关的信息。它可能由多种因素引起，包括传感器噪声、压缩伪影以及照明条件和反射等环境因素。噪声会严重影响图像或视频的质量和清晰度，并且会使准确分析或解释图像内容变得更加困难。

全景分割是一项计算机视觉任务，涉及将图像或视频分割成不同的对象及其各自的部分，并用相应的类别标记每个像素。

在机器学习中，当模型错误地预测实际存在的特定条件或属性不存在时，就会出现第 2 类错误（也称为漏报）。

在机器学习中，当模型错误地预测某个条件或属性的存在（而实际上并不存在）时，就会发生第 1 类错误，也称为误报 (FP) 。

预训练模型是一种机器学习 (ML) 模型，已在大型数据集上进行过训练，并且可以针对特定任务进行微调。预训练模型通常用作开发 ML 模型的起点，它们提供了一组初始权重和偏差，可以针对特定任务进行微调。

模型精度也叫模型准确性，是衡量机器学习 (ML) 模型基于数据做出预测或决策的能力的指标。它是用于评估 ML 模型性能的常用指标，可用于比较不同模型的性能或评估特定模型对于给定任务的有效性。

在数值分析这个数学分支中，多项式插值用多项式对一组给定数据进行插值的过程。换句话说就是，对于一组给定的数据（如来自于采样的数据），其目的就是寻找一个恰好通过这些数据点的多项式。