挂钟时间是一个用于衡量程序或进程运行时间的术语，指的是从程序开始执行到结束所花费的实际时间，包括了所有类型的等待和阻塞时间。

帕累托前沿 (Pareto Front) 是多目标优化中的一个关键概念，指的是一组在多个目标之间实现最佳权衡的解集合。

步长 (Stride) 是一个术语，通常用于图像处理和卷积神经网络 (CNN) 中。在图像处理的上下文中，步长指的是在对图像应用某些操作（如裁剪、特征提取或滤波）时，操作窗口在图像上移动的步数。 例如，在进行图像裁剪时， […]

动态提示 (Dynamic Prompts) 是一种提示技术，它允许在自然语言处理 (NLP) 和其他人工智能应用中，根据特定任务或实例动态调整提示词 (prompts）。这种技术可以显著提高模型的性能和适应性。 Dyn […]

Simple Online and Realtime Tracking（简称 SORT）是一种实用的多目标跟踪方法，专注于简单高效的算法，由昆士兰科技大学和悉尼大学的研究人员在 2016 年的 IEEE 国际图像处理会议 […]

优先经验回放 (Prioritized Experience Replay) 是一种用于强化学习的方法，它根据经验的重要性以不同的频率重放经验，从而提高学习效率。

CoT 技术通过将复杂问题分解为一系列逐步的子问题解答，引导模型生成详细的推理过程，从而提高模型在算术推理、常识推理和符号推理等复杂任务上的表现。

参数高效微调 (PERT) 是一种针对大型预训练模型的微调方法，它通过仅微调模型参数的一小部分来降低计算和存储成本，同时保持与全参数微调相媲美的性能。

在人工智能领域，「世界模型」是能够对环境或世界的状态进行表征，并预测状态之间转移的模型。这种模型使 Agent 能够在模拟环境中进行学习，并能够将学到的策略迁移到真实世界中，从而提高学习效率并减少风险。 Jürgen S […]

多模态对比学习与联合示例选择 (JEST) 旨在解决大语言模型（如 ChatGPT）训练过程中的高能耗问题。

全参数微调 (Full Parameter Tuning) 是一种深度学习中的模型优化技术，特别是在迁移学习或领域适应的场景中使用。它涉及对预训练模型的所有参数进行微调，以适应特定的任务或数据集。

占据栅格网络是自动驾驶感知任务中的一个重要角色，它是一种轻语义重几何的网络模型，能够辅助自动驾驶系统更好地感知 free space，是提升感知能力、形成闭环的关键技术。

解码时重新对齐的核心思想是在解码过程中动态调整模型的对齐，无需重新训练模型，从而节省计算资源并提高研究效率。

三维高斯泼溅技术是一种先进的计算机图形学技术，它在点云渲染、体数据可视化和体积重建等领域有重要应用。这项技术通过将离散的数据点或体素转换为连续的表面或体积表示，以实现更高质量的渲染效果。

影子模式测试是一种在自动驾驶领域中应用的测试方法，主要用于在真实交通环境中对自动驾驶算法进行验证和评估，同时确保不会对驾驶员和周围交通造成干扰。

稀疏度灾难是自动驾驶领域中的一个关键科学问题，指的是在真实驾驶环境中，安全攸关事件的发生概率极低，导致这些事件在驾驶数据中极为稀疏，从而使得深度学习模型难以学习到这些事件的特征。

扩散损失是与扩散模型相关的一种损失函数，用于训练过程中指导模型学习如何逐步去除噪声并恢复数据的原始结构。

长尾挑战 (Long-Tail Challenge) 通常指的是在机器学习和深度学习中遇到的一类问题，特别是在处理视觉识别任务时。

废话比率 (Crapness Ratio) 是一个衡量标准，用于评估大型语言模型（LLM）给出的答案中废话或无效信息的比例。

在人工智能领域，终身学习 (Lifelong Learning) 是指机器通过持续接收新数据和经验，不断更新和改进其知识库和模型的能力。

硬件无关是指软件、应用程序、操作系统或其他类型的系统设计时不依赖于或不特定于任何特定的硬件平台或硬件架构。

LlamaIndex 是一个用于构建索引和查询本地文档的工具，它充当了自定义数据和大型语言模型 (LLMs) 之间的桥梁。

模态生成器是多模态学习系统中的一个关键组件，它的主要作用是生成不同模态的输出，例如图像、视频或音频。

视觉语言地理基础模型是一种专门设计用于处理和分析地球观测数据的人工智能模型。

挂钟时间是一个用于衡量程序或进程运行时间的术语，指的是从程序开始执行到结束所花费的实际时间，包括了所有类型的等待和阻塞时间。

帕累托前沿 (Pareto Front) 是多目标优化中的一个关键概念，指的是一组在多个目标之间实现最佳权衡的解集合。

步长 (Stride) 是一个术语，通常用于图像处理和卷积神经网络 (CNN) 中。在图像处理的上下文中，步长指的是在对图像应用某些操作（如裁剪、特征提取或滤波）时，操作窗口在图像上移动的步数。 例如，在进行图像裁剪时， […]

动态提示 (Dynamic Prompts) 是一种提示技术，它允许在自然语言处理 (NLP) 和其他人工智能应用中，根据特定任务或实例动态调整提示词 (prompts）。这种技术可以显著提高模型的性能和适应性。 Dyn […]

Simple Online and Realtime Tracking（简称 SORT）是一种实用的多目标跟踪方法，专注于简单高效的算法，由昆士兰科技大学和悉尼大学的研究人员在 2016 年的 IEEE 国际图像处理会议 […]

优先经验回放 (Prioritized Experience Replay) 是一种用于强化学习的方法，它根据经验的重要性以不同的频率重放经验，从而提高学习效率。

CoT 技术通过将复杂问题分解为一系列逐步的子问题解答，引导模型生成详细的推理过程，从而提高模型在算术推理、常识推理和符号推理等复杂任务上的表现。

参数高效微调 (PERT) 是一种针对大型预训练模型的微调方法，它通过仅微调模型参数的一小部分来降低计算和存储成本，同时保持与全参数微调相媲美的性能。

在人工智能领域，「世界模型」是能够对环境或世界的状态进行表征，并预测状态之间转移的模型。这种模型使 Agent 能够在模拟环境中进行学习，并能够将学到的策略迁移到真实世界中，从而提高学习效率并减少风险。 Jürgen S […]

多模态对比学习与联合示例选择 (JEST) 旨在解决大语言模型（如 ChatGPT）训练过程中的高能耗问题。

全参数微调 (Full Parameter Tuning) 是一种深度学习中的模型优化技术，特别是在迁移学习或领域适应的场景中使用。它涉及对预训练模型的所有参数进行微调，以适应特定的任务或数据集。

占据栅格网络是自动驾驶感知任务中的一个重要角色，它是一种轻语义重几何的网络模型，能够辅助自动驾驶系统更好地感知 free space，是提升感知能力、形成闭环的关键技术。

解码时重新对齐的核心思想是在解码过程中动态调整模型的对齐，无需重新训练模型，从而节省计算资源并提高研究效率。

三维高斯泼溅技术是一种先进的计算机图形学技术，它在点云渲染、体数据可视化和体积重建等领域有重要应用。这项技术通过将离散的数据点或体素转换为连续的表面或体积表示，以实现更高质量的渲染效果。

影子模式测试是一种在自动驾驶领域中应用的测试方法，主要用于在真实交通环境中对自动驾驶算法进行验证和评估，同时确保不会对驾驶员和周围交通造成干扰。

稀疏度灾难是自动驾驶领域中的一个关键科学问题，指的是在真实驾驶环境中，安全攸关事件的发生概率极低，导致这些事件在驾驶数据中极为稀疏，从而使得深度学习模型难以学习到这些事件的特征。

扩散损失是与扩散模型相关的一种损失函数，用于训练过程中指导模型学习如何逐步去除噪声并恢复数据的原始结构。

长尾挑战 (Long-Tail Challenge) 通常指的是在机器学习和深度学习中遇到的一类问题，特别是在处理视觉识别任务时。

废话比率 (Crapness Ratio) 是一个衡量标准，用于评估大型语言模型（LLM）给出的答案中废话或无效信息的比例。

在人工智能领域，终身学习 (Lifelong Learning) 是指机器通过持续接收新数据和经验，不断更新和改进其知识库和模型的能力。

硬件无关是指软件、应用程序、操作系统或其他类型的系统设计时不依赖于或不特定于任何特定的硬件平台或硬件架构。

LlamaIndex 是一个用于构建索引和查询本地文档的工具，它充当了自定义数据和大型语言模型 (LLMs) 之间的桥梁。

模态生成器是多模态学习系统中的一个关键组件，它的主要作用是生成不同模态的输出，例如图像、视频或音频。

视觉语言地理基础模型是一种专门设计用于处理和分析地球观测数据的人工智能模型。