数据挖掘是一个跨学科计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。

Q 学习是一种无模型、离策略的强化学习算法，它将在给定智能体当前状态的情况下找到最佳的行动方案。

神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。它使用类似于人脑的分层结构中的互连节点或神经元。它可以创建自适应系统，计算机使用该系统来从错误中进行学习并不断改进。

深度学习是一种人工智能（AI）方法，用于教计算机用受人脑启发的方式处理数据。

分组查询注意力 (GQA) 是一种在大型语言模型 (LLM) 中的多查询注意力 (MQA) 和多头注意力 (MHA) 之间进行插值的方法。

在计算机科学中，基于规则的系统 (Rule-Based System) 用于存储和使用知识，以便用有用的方式解释信息。

生成式人工智能 (AIGC) 是一种人工智能系统，能够产生文字、图像或其他媒体以回应提示工程，比如包括文本、图像、视频和 3D 模型。

计算节点 (Compute node) 是一种用于计算机科学技术领域的计算机及其配套设备。

在计算机领域，高速缓冲存储器 (Cache) 是一种临时存储器，用于存放计算机程序运行时频繁访问或临时存储的数据，以提高数据的读取和访问速度。

随机存取存储器 (RAM) 也叫主存，是计算机中用于存储处理器当前使用的数据。

只读存储器 (ROM) 是计算机和其他电子设备中使用的一种非易失性存储器。

在人工智能中，专家系统 (Expert Systems) 是模拟人类专家决策能力的计算机系统。专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。

零复制技术是指计算机执行操作时，CPU 不需要先将数据从某处内存复制到另一个特定区域。

Zero-Shot 的主要目的是在没有任何训练样本的情况下获得预测结果的能力，机器必须识别训练期间未训练的类中的对象。零样本学习基于知识迁移，知识迁移已包含在训练时馈送的实例中。

MMLU 提供了一种测试和比较各种语言模型的方法，例如对 OpenAI GPT-4 、 Mistral 7b 、 Google Gemini 和 Anthropic Claude 2 等的测试。

智能运维 AIOps 是指使用大数据、高级分析功能和机器学习来增强 IT 团队的运营和功能工作流程。

Apptainer 是高性能计算（HPC）的容器系统，以前被称为 Singularity 。它被用于构建和运行 Linux 容器，在独立的环境中打包软件、库和运行时编译器。

贝奥武夫集群是一种高性能的并行计算机集群结构，特点是使用廉价的个人电脑硬件组装以达到最优的性价比。

人类反馈强化学习是一种训练 AI 系统的先进方法，它将强化学习与人类反馈相结合。

批处理 (Batch Processing) 是将一系列命令或程序按顺序组合在一起，在一个批处理文件中批量执行。

计算流体动力学应用程序在具有大吞吐量本地存储、低延迟网络和优化 CPU 的高性能计算 (HPC) 系统上运行效率最高。

数据科学 (Data Science, 简称 DS) 旨在从大规模数据中提取有价值的信息、洞见和知识。

现场可编程门阵列现场可编程门阵列 (FPGA) 是基于通过可编程互连连接的可配置逻辑块 (CLB) 矩阵的半导体器件。它在制造后可以根据所需的应用或功能要求重新编程。

在计算机运算领域，远程直接内存访问 (Remote Direct Memory Access, 简称 RDMA) 是一种直接存储器访问技术，它将数据直接从一台计算机的内存传输到另一台计算机，无需双方操作系统的介入。

数据挖掘是一个跨学科计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。

Q 学习是一种无模型、离策略的强化学习算法，它将在给定智能体当前状态的情况下找到最佳的行动方案。

神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。它使用类似于人脑的分层结构中的互连节点或神经元。它可以创建自适应系统，计算机使用该系统来从错误中进行学习并不断改进。

深度学习是一种人工智能（AI）方法，用于教计算机用受人脑启发的方式处理数据。

分组查询注意力 (GQA) 是一种在大型语言模型 (LLM) 中的多查询注意力 (MQA) 和多头注意力 (MHA) 之间进行插值的方法。

在计算机科学中，基于规则的系统 (Rule-Based System) 用于存储和使用知识，以便用有用的方式解释信息。

生成式人工智能 (AIGC) 是一种人工智能系统，能够产生文字、图像或其他媒体以回应提示工程，比如包括文本、图像、视频和 3D 模型。

计算节点 (Compute node) 是一种用于计算机科学技术领域的计算机及其配套设备。

在计算机领域，高速缓冲存储器 (Cache) 是一种临时存储器，用于存放计算机程序运行时频繁访问或临时存储的数据，以提高数据的读取和访问速度。

随机存取存储器 (RAM) 也叫主存，是计算机中用于存储处理器当前使用的数据。

只读存储器 (ROM) 是计算机和其他电子设备中使用的一种非易失性存储器。

在人工智能中，专家系统 (Expert Systems) 是模拟人类专家决策能力的计算机系统。专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。

零复制技术是指计算机执行操作时，CPU 不需要先将数据从某处内存复制到另一个特定区域。

Zero-Shot 的主要目的是在没有任何训练样本的情况下获得预测结果的能力，机器必须识别训练期间未训练的类中的对象。零样本学习基于知识迁移，知识迁移已包含在训练时馈送的实例中。

MMLU 提供了一种测试和比较各种语言模型的方法，例如对 OpenAI GPT-4 、 Mistral 7b 、 Google Gemini 和 Anthropic Claude 2 等的测试。

智能运维 AIOps 是指使用大数据、高级分析功能和机器学习来增强 IT 团队的运营和功能工作流程。

Apptainer 是高性能计算（HPC）的容器系统，以前被称为 Singularity 。它被用于构建和运行 Linux 容器，在独立的环境中打包软件、库和运行时编译器。

贝奥武夫集群是一种高性能的并行计算机集群结构，特点是使用廉价的个人电脑硬件组装以达到最优的性价比。

人类反馈强化学习是一种训练 AI 系统的先进方法，它将强化学习与人类反馈相结合。

批处理 (Batch Processing) 是将一系列命令或程序按顺序组合在一起，在一个批处理文件中批量执行。

计算流体动力学应用程序在具有大吞吐量本地存储、低延迟网络和优化 CPU 的高性能计算 (HPC) 系统上运行效率最高。

数据科学 (Data Science, 简称 DS) 旨在从大规模数据中提取有价值的信息、洞见和知识。

现场可编程门阵列现场可编程门阵列 (FPGA) 是基于通过可编程互连连接的可配置逻辑块 (CLB) 矩阵的半导体器件。它在制造后可以根据所需的应用或功能要求重新编程。

在计算机运算领域，远程直接内存访问 (Remote Direct Memory Access, 简称 RDMA) 是一种直接存储器访问技术，它将数据直接从一台计算机的内存传输到另一台计算机，无需双方操作系统的介入。