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我们编汇了数百条相关词条，帮助您理解「人工智能」
自主人工智能 (Autonomous AI) 指的是能够在没有人工干预的情况下执行任务的人工智能系统。
边界框 (Bounding Box) 也称为边界体积或边界区域，是用来描述目标在图像中位置和范围的矩形框。
RAG 是一种利用从外部来源获取的事实来提高生成式 AI 模型的准确性和可靠性的技术，它对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。
在计算机科学中，分布式计算 (Distributed Computing) 是使多台计算机协同工作以解决共同问题的方法。
神经辐射场 (NeRF) 是一种神经网络，可以从部分二维图像集重建复杂的三维场景。
Raspberry Pi 是一个信用卡大小的小型计算机，可与任何输入和输出硬件设备进行操作使用。
混合专家模型 (MoE) 的一个显著优势是它们能够在远少于稠密模型所需的计算资源下进行有效的预训练。这意味着在相同的计算预算条件下，可以显著扩大模型或数据集的规模。
数据增强是深度学习中常用的技巧之一，包括对数据集进行微小的更改或使用深度学习来生成新的数据点。
自回归模型 (Autoregressive Models) 是一类机器学习 (ML) 模型，它通过对序列中先前的输入进行测量来自动预测序列中的下一个组件。
Transformer 模型是一种采用自注意力机制的深度学习模型，这一机制可以按输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重。该模型主要用于自然语言处理 (NLP) 与计算机视觉 (CV) 领域。
TensorFlow 是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前广泛地被用于研究和生产中，比如 Google 商业产品，如语音识别、 Gmail 、 Google 相册和搜索。
奖励函数模型 (Reward Model) 是人工智能 (AI) 中的一种方法，模型因其对给定提示的响应而获得奖励或分数。
对抗性提示是提示工程中的一个重要主题，因为它可以帮助理解 LLMs 涉及的风险和安全问题。
越狱 (Jailbreaking) 可以被定义为打破 ChatGPT 等人工智能模型道德保障的一种方式。它是借助某些特定的文字提示，可以轻松绕过内容审核准则，使人工智能程序不受任何限制。
提示词攻击 (Prompt Injection) 是一种新型的攻击方式，可能会导致模型生成不适当的内容，泄露敏感信息等。
LangChain 提供工具和抽象来提高模型生成信息的定制性、准确性和相关性。
提示工程 (Prompt Engineering) 是指导生成式人工智能 (AIGC) 解决方案生成所需输出的过程，提示是描述人工智能应执行的任务的自然语言文本。
马尔可夫决策过程是马尔可夫链的延伸，不同之处在于增加了行动（允许选择）和奖励（给予动机）。
马尔可夫链 (Markov Chain) 是一种数学系统，根据某概率规则经历从一种状态到另一种状态的转变。
在目标检测领域，锚框 (Anchor Box) 是一种用于定义目标位置和尺寸的辅助工具。
在统计学和机器学习中，偏差-方差权衡描述了模型的复杂性、预测的准确性以及它对以前未见过的未用于训练模型的数据进行预测的能力之间的关系。
特征选择是隔离最一致、非冗余和相关特征子集以用于模型构建的过程。
特征提取是指将原始数据转换为可处理的数值特征，同时保留原始数据集中的信息的过程。它比直接将机器学习应用于原始数据产生更好的结果。
数据预处理指在分析数据之前对数据进行操作、过滤或增强，通常是数据挖掘过程中的重要步骤。数据预处理的目标是提高数据的质量，使其更适合特定的数据挖掘任务。
自主人工智能 (Autonomous AI) 指的是能够在没有人工干预的情况下执行任务的人工智能系统。
边界框 (Bounding Box) 也称为边界体积或边界区域，是用来描述目标在图像中位置和范围的矩形框。
RAG 是一种利用从外部来源获取的事实来提高生成式 AI 模型的准确性和可靠性的技术，它对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。
在计算机科学中，分布式计算 (Distributed Computing) 是使多台计算机协同工作以解决共同问题的方法。
神经辐射场 (NeRF) 是一种神经网络，可以从部分二维图像集重建复杂的三维场景。
Raspberry Pi 是一个信用卡大小的小型计算机，可与任何输入和输出硬件设备进行操作使用。
混合专家模型 (MoE) 的一个显著优势是它们能够在远少于稠密模型所需的计算资源下进行有效的预训练。这意味着在相同的计算预算条件下，可以显著扩大模型或数据集的规模。
数据增强是深度学习中常用的技巧之一，包括对数据集进行微小的更改或使用深度学习来生成新的数据点。
自回归模型 (Autoregressive Models) 是一类机器学习 (ML) 模型，它通过对序列中先前的输入进行测量来自动预测序列中的下一个组件。
Transformer 模型是一种采用自注意力机制的深度学习模型，这一机制可以按输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重。该模型主要用于自然语言处理 (NLP) 与计算机视觉 (CV) 领域。
TensorFlow 是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前广泛地被用于研究和生产中，比如 Google 商业产品，如语音识别、 Gmail 、 Google 相册和搜索。
奖励函数模型 (Reward Model) 是人工智能 (AI) 中的一种方法，模型因其对给定提示的响应而获得奖励或分数。
对抗性提示是提示工程中的一个重要主题，因为它可以帮助理解 LLMs 涉及的风险和安全问题。
越狱 (Jailbreaking) 可以被定义为打破 ChatGPT 等人工智能模型道德保障的一种方式。它是借助某些特定的文字提示，可以轻松绕过内容审核准则，使人工智能程序不受任何限制。
提示词攻击 (Prompt Injection) 是一种新型的攻击方式，可能会导致模型生成不适当的内容，泄露敏感信息等。
LangChain 提供工具和抽象来提高模型生成信息的定制性、准确性和相关性。
提示工程 (Prompt Engineering) 是指导生成式人工智能 (AIGC) 解决方案生成所需输出的过程，提示是描述人工智能应执行的任务的自然语言文本。
马尔可夫决策过程是马尔可夫链的延伸，不同之处在于增加了行动（允许选择）和奖励（给予动机）。
马尔可夫链 (Markov Chain) 是一种数学系统，根据某概率规则经历从一种状态到另一种状态的转变。
在目标检测领域，锚框 (Anchor Box) 是一种用于定义目标位置和尺寸的辅助工具。
在统计学和机器学习中，偏差-方差权衡描述了模型的复杂性、预测的准确性以及它对以前未见过的未用于训练模型的数据进行预测的能力之间的关系。
特征选择是隔离最一致、非冗余和相关特征子集以用于模型构建的过程。
特征提取是指将原始数据转换为可处理的数值特征，同时保留原始数据集中的信息的过程。它比直接将机器学习应用于原始数据产生更好的结果。
数据预处理指在分析数据之前对数据进行操作、过滤或增强，通常是数据挖掘过程中的重要步骤。数据预处理的目标是提高数据的质量，使其更适合特定的数据挖掘任务。