阿西洛马人工智能原则（Asilomar AI Principles）是一套旨在确保人工智能（AI）技术安全、伦理和有益发展的指导原则。该原则于2017年1月在美国加利福尼亚州阿西洛马举行的“Benef
2 个月前
Scaling Law 在人工智能领域的解释 Scaling Law（缩放定律）是人工智能（AI）领域中的一个核心概念，用于描述模型性能如何随着模型规模（如参数数量）、数据集大小和计算资源的增加而变
2 个月前
模型微调（Fine-tuning）与模型蒸馏（Knowledge Distillation）的比较 1. 定义与核心思想 模型微调 在预训练模型的基础上，通过目标任务的数据调整模型参数（通常仅
2 个月前
DeepSeek提出的原生稀疏注意力机制（Native Sparse Attention, NSA）是一种针对Transformer模型注意力计算的高效优化技术，旨在降低计算复杂度的同时保持模型性能，
2 个月前
Neocortex Neocortex，又称新皮质，是哺乳动物大脑中最外层的一部分，负责高级神经功能。它是大脑皮层的最新进化部分，占据了人类大脑皮层的绝大部分。Neocortex在认知、感知、空间推
3 个月前
Mermaid 格式 Mermaid 是一种基于文本的图表生成工具，允许用户通过简单的代码语法快速创建多种类型的图表（如流程图、序列图、甘特图等）。其核心目标是将图表设计与文本化编程结合，实现高效的可
3 个月前
VBA（Visual Basic for Applications）是一种事件驱动的编程语言，由微软开发，主要用于其Office套件中的应用程序自动化。它允许用户编写宏来扩展Office软件的功能，比
3 个月前
Claude MCP Server是基于Model Context Protocol（MCP）协议为Claude模型搭建的服务器。以下是具体介绍： 协议基础 MCP是由Anthropic推出的一种开放
4 个月前
图形数据库（Graph DB）是一种专门用于存储和处理图形结构数据的数据库。
4 个月前
专家协同（Collaboration of Experts）是一种组织或项目管理策略
5 个月前
CoE（Collaboration of Experts，专家协同）技术架构是一种创新的人工智能架构模式： 核心概念与原理 多模型协作：CoE技术架构的核心在于将多个不同的专家模型组合在一起，这些专
5 个月前
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）算法是一类用于处理和分析人类自然语言的计算机算法。
8 个月前
React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库，由 Facebook 开源。
8 个月前
Apache HTTP 服务器，通常简称为 Apache，是 Apache 软件基金会的一个开放源代码的网页服务器软件。
8 个月前
API（Application Programming Interface ），应用程序编程接口，是一组定义了软件组件之间交互的规则和协议。
8 个月前
在 AI 领域中“guardrail”通常可以理解为“防护栏”或“保障措施”。
8 个月前
在 AI 在自然语言处理等任务中，“chunk”可以理解为“组块”。 它指的是将文本或数据分割成较小的、有意义的单元或片段。
8 个月前
DSK 通常指的是开发套件，英语全称为 Development Starter Kit。
8 个月前
Graph Intelligence，图智能是一种利用先进技术处理和分析图结构数据的方法，旨在从节点和边组成的图中提取有价值的信息和知识，以解决各种与关系相关的问题。
8 个月前
Function Call, 函数调用是一种编程语言结构，用于执行一个预定义的函数（也称为子程序或过程）。
9 个月前
向量数据库（Vector Database）是一种专门为处理向量数据而设计的数据库。它支持多维数据、高效存储、快速查询和近似最邻近搜索。
9 个月前
语音合成技术，Speech Synthesis，通常被称为文本到语音（Text-to-Speech, TTS）系统。
9 个月前
“对齐”（Alignment）是指使模型的行为和输出与人类的价值观、伦理标准和期望相一致的过程。
9 个月前
商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一套流程和工具，旨在通过分析业务数据来辅助企业做出更明智的决策。
9 个月前
基础模型(Foundation Model, FM)是人工智能领域的一个重要概念，基于海量的、广泛的未标记数据进行训练的模型，通常包含数十亿甚至数千亿个参数。
9 个月前
在大模型（如深度学习模型）中，微调（Fine-Tuning）是指在预训练模型的基础上，对模型进行进一步的训练，以适应特定任务或数据集的需求。
9 个月前
在大模型中，参数（Parameters）通常指的是模型在训练过程中学习和调整的数值。这些数值决定了模型的行为和输出结果。 例如，在神经网络中，参数可以包括神经元之间的连接权重（weights）和偏置值
9 个月前
参数的作用在大型语言模型中，参数有助于： 学习：在训练阶段，模型会调整其参数以做出更好的决策，类似于你从错误中学习并相应地调整你的行为。预测：当模型获得新数据时，它会使用其参数进行预测，类似于根据当前
9 个月前
RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种将知识检索（Retrieval）和语言生成（Generation）两种技术巧妙地结合在一起的方法。
9 个月前
知识图谱（Knowledge Graph） 是一种基于语义网络的知识表示形式，用于描述现实世界中的实体、概念及其之间的关系。
9 个月前
混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）是一种机器学习模型，它将多个专家模型（Experts）组合起来，以解决复杂的问题。
9 个月前
GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）:基于图谱的检索增强生成, 是一种结合了知识图谱和图机器学习技术的新型检索增强生成模型。
9 个月前
绿色AI指的是在不增加，甚至降低计算成本的前提下，研发性能更为强大的AI模型的技术手段。
10 个月前
Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络，一种神经网络，能够处理序列数据，如时间序列或自然语言文本，通过循环连接记忆先前的信息。
10 个月前
Convolutional Neural Network (CNN) ， 卷积神经网络，一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据，通过卷积层提取图像特征。
10 个月前
Generative Adversarial Network (GAN)，生成对抗网络，一种由生成器和判别器组成的深度学习模型，通过二者的对抗训练来生成逼真的数据，例如生成新的图像、文本等。
10 个月前
Computer Vision，计算机视觉，使计算机从图像或视频中获取信息和理解内容的领域，包括目标检测、图像分类、语义分割等任务。
10 个月前
Unsupervised Learning，无监督学习，使用无标记的训练数据进行学习的机器学习方法，模型自主发现数据中的模式和结构，如聚类、降维等。
10 个月前
Supervised Learning，监督学习，使用有标记的训练数据进行学习的机器学习方法，模型学习从输入特征到输出标记的映射关系。
10 个月前
Reinforcement Learning，强化学习，通过智能体与环境的交互，让智能体学习到最优的行动策略，以获得最大的累积奖励。
10 个月前
Machine Learning：机器学习， 使计算机通过数据和算法进行学习和改进，无需明确编程就能做出预测或决策的方法。
10 个月前
Deep Learning，深度学习，深度神经网络模型，通过大量数据进行训练以自动学习特征和模式。
10 个月前
神经网络是一种模仿人类大脑神经元之间的连接方式构建的计算模型。
10 个月前
Natural Language Processing，简称NLP, 中文是自然语言处理。
10 个月前
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10 个月前
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