校准曲线是机器学习和预测建模中的很有用的工具，可以了解和微调分类模型预测概率的可靠性。

边缘检测（英语：Edge detection）是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。

在图像处理和计算机视觉中，拉普拉斯算子已经被用于诸如斑点检测和边缘检测等的各种任务。

可微分编程 (Differentiable Programming) 是一种编程范式，其中数字计算机程序可以通过自动微分来完全微分。

方面级情感分析是一种检测文本中特定方面的情感的任务。

幻觉是指模型生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象。

基础智能体 (Foundation Agent) 是一个可以在虚拟世界和现实世界里泛化的通用智能体模型。

KV Cache 是 Transformer 推理性能优化的一项重要工程化技术，该技术可以在不影响任何计算精度的前提下，通过空间换时间思想，提高推理性能。

旋转位置编码 RoPE 是一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。

虚拟筛选技术旨在通过计算方法从庞大的化合物库中寻找与特定蛋白质口袋相互作用的潜在药物分子。

每秒浮点运算次数 (FLOPS) 是基于处理器在一秒内可以执行的浮点算术计算数量来衡量计算机性能的指标。

在人工智能中，向数据集添加标签或标记以对数据进行分类和分类的过程称为数据注解。

在机器学习中，Boosting 是一种集成元算法，主要用于减少监督学习中的偏差和方差，以及将弱学习器转换为强学习器的一系列机器学习算法。

音乐信息检索 (MIR) 是一个跨学科领域，涉及从音乐中提取信息及其分析，旨在研究从音乐中检索信息所需的过程、系统和知识表示。

AI 反馈强化学习 (RLAIF) 是一种混合学习方法，这种方法使学习代理不仅可以根据环境的奖励，还可以根据从其他人工智能系统获得的见解来完善其行为，从而丰富学习过程。

模式识别 (Pattern Recognition) 使用机器学习算法自动识别数据中的模式和规律。这些数据可以是任何内容，从文本、图像到声音或其他可定义的质量。

主动学习 (Active Learning) 是机器学习的一种特殊情况，其中学习算法可以交互式地查询用户（或其他一些信息源），以使用所需的输出来标记新数据点。

预测分析 (Predictive Analytics) 这一过程使用数据分析、机器学习、人工智能和统计模型来寻找可能预测未来行为的模式。

文本情感分析 (Sentiment Analysis) 也称为意见挖掘，是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观讯息。

倒数排名融合 (RRF) 是一种算法，用于评估多个先前排名结果的搜索分数，以生成统一的结果集。

网格计算将多台计算机上所有未使用的资源都汇集在一起，并用于执行单一任务。组织会使用网格计算来执行大型任务或解决单台计算机难以处理的复杂问题。 

反向链接 (Backward Chaining) 是一种推理方法，通常应用于人工智能领域中的专家系统和规则引擎。

前向链接 (Forward Chaining) 是一种推理方法，用于基于已知事实逐步推导出结论。在规则推理系统中，它从已知的起始事实或规则开始，通过匹配规则的条件部分，并根据匹配结果执行相应的操作，逐步推导出新的结论。

人工智能框架 (AI Framework) 代表了人工智能的支柱，提供了开发和部署人工智能模型的基础结构。

校准曲线是机器学习和预测建模中的很有用的工具，可以了解和微调分类模型预测概率的可靠性。

边缘检测（英语：Edge detection）是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。

在图像处理和计算机视觉中，拉普拉斯算子已经被用于诸如斑点检测和边缘检测等的各种任务。

可微分编程 (Differentiable Programming) 是一种编程范式，其中数字计算机程序可以通过自动微分来完全微分。

方面级情感分析是一种检测文本中特定方面的情感的任务。

幻觉是指模型生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象。

基础智能体 (Foundation Agent) 是一个可以在虚拟世界和现实世界里泛化的通用智能体模型。

KV Cache 是 Transformer 推理性能优化的一项重要工程化技术，该技术可以在不影响任何计算精度的前提下，通过空间换时间思想，提高推理性能。

旋转位置编码 RoPE 是一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。

虚拟筛选技术旨在通过计算方法从庞大的化合物库中寻找与特定蛋白质口袋相互作用的潜在药物分子。

每秒浮点运算次数 (FLOPS) 是基于处理器在一秒内可以执行的浮点算术计算数量来衡量计算机性能的指标。

在人工智能中，向数据集添加标签或标记以对数据进行分类和分类的过程称为数据注解。

在机器学习中，Boosting 是一种集成元算法，主要用于减少监督学习中的偏差和方差，以及将弱学习器转换为强学习器的一系列机器学习算法。

音乐信息检索 (MIR) 是一个跨学科领域，涉及从音乐中提取信息及其分析，旨在研究从音乐中检索信息所需的过程、系统和知识表示。

AI 反馈强化学习 (RLAIF) 是一种混合学习方法，这种方法使学习代理不仅可以根据环境的奖励，还可以根据从其他人工智能系统获得的见解来完善其行为，从而丰富学习过程。

模式识别 (Pattern Recognition) 使用机器学习算法自动识别数据中的模式和规律。这些数据可以是任何内容，从文本、图像到声音或其他可定义的质量。

主动学习 (Active Learning) 是机器学习的一种特殊情况，其中学习算法可以交互式地查询用户（或其他一些信息源），以使用所需的输出来标记新数据点。

预测分析 (Predictive Analytics) 这一过程使用数据分析、机器学习、人工智能和统计模型来寻找可能预测未来行为的模式。

文本情感分析 (Sentiment Analysis) 也称为意见挖掘，是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观讯息。

倒数排名融合 (RRF) 是一种算法，用于评估多个先前排名结果的搜索分数，以生成统一的结果集。

网格计算将多台计算机上所有未使用的资源都汇集在一起，并用于执行单一任务。组织会使用网格计算来执行大型任务或解决单台计算机难以处理的复杂问题。 

反向链接 (Backward Chaining) 是一种推理方法，通常应用于人工智能领域中的专家系统和规则引擎。

前向链接 (Forward Chaining) 是一种推理方法，用于基于已知事实逐步推导出结论。在规则推理系统中，它从已知的起始事实或规则开始，通过匹配规则的条件部分，并根据匹配结果执行相应的操作，逐步推导出新的结论。

人工智能框架 (AI Framework) 代表了人工智能的支柱，提供了开发和部署人工智能模型的基础结构。