什么是人脸识别（Face recognition） – AI百科知识
人脸识别（Face recognition）技术作为一种高效、便捷的生物识别方式，已经深入到我们生活的方方面面。从手机解锁到支付验证，从门禁管理到安防监控，人脸识别技术正以其独特的优势改变着我们的生活...
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什么是人工智能对齐（AI Alignment） – AI百科知识
人工智能对齐（AI Alignment）是指确保人工智能系统的行为与人类的意图和价值观保持一致的领域。核心目标可以概括为四个关键原则：鲁棒性（Robustness）、可解释性（Interpretabi...
什么是语义理解（Semantic Understanding） – AI百科知识
语义理解（Semantic Understanding）是自然语言处理（NLP）中的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取意义和信息的过程。语义理解旨在理解和解释文本的内在含义，不仅仅是对单词或短语的...
什么是监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT） – AI百科知识
监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）是机器学习和自然语言处理（NLP）领域中的一项关键技术，它通过在预训练模型的基础上利用标注好的数据集进行进一步训练，以提升模型在特定...
什么是合成数据（Synthetic Data） – AI百科知识
合成数据（Synthetic Data）是通过计算算法和模拟生成，可以用于训练机器学习模型，特别是在真实数据难以获取或涉及隐私问题时。在医疗、金融等领域，合成数据可以保护敏感信息，同时提供足够的数据进...
什么是基础模型（Foundation Models） – AI百科知识
基础模型（Foundation Models）是人工智能领域的一个重要进步，它们通过在大规模数据集上的预训练，为各种任务提供了强大的能力和灵活性。通过适当的评估和定制，基础模型可以为企业带来显著的价值...
什么是数据增强（Data Augmentation） – AI百科知识
数据增强（Data Augmentation）对于训练深度学习模型至关重要。深度学习模型依赖于大量多样化的数据来提高预测准确性。数据增强通过创建现有数据的多种变体来丰富数据集，使模型能够遇到更多不同的...
什么是上下文嵌入（Contextual Embedding） – AI百科知识
上下文嵌入（Contextual Embedding）是自然语言处理（NLP）领域的一项重要技术，它通过考虑词语在特定上下文中的用法来生成词的向量表示。与传统的静态词嵌入（如Word2Vec和GloV...
什么是正则化（Regularization） – AI百科知识
正则化（Regularization）是机器学习中用于防止过拟合的技术，通过在损失函数中加入额外的惩罚项，使得模型更加简单，从而提高其泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的测试...
什么是微调（Fine-Tuning） – AI百科知识
微调（Fine-Tuning）作为深度学习中一种重要的迁移学习技术，通过利用预训练模型的知识，有效解决了数据稀缺和任务特定性强的问题。通过合理的实践和应用，我们可以充分发挥Fine-Tuning的优势...