什么是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning） – AI百科知识
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是人工智能领域中一个激动人心的交叉学科，融合了深度学习的感知能力和强化学习的决策制定能力。通过智能体与环境的交互，不断学习如何做出...
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什么是注意力机制（Attention Mechanism） – AI百科知识
注意力机制（Attention Mechanism）正逐渐成为提升模型性能的关键因素。借鉴了人类视觉系统的选择性关注能力，赋予了机器模型聚焦于信息最丰富区域的智能，在图像识别、语言理解到游戏智能体等多...
什么是端到端学习（End-to-End Learning） – AI百科知识
端到端学习（End-to-End Learning）作为一种强大的学习范式，在人工智能领域的应用前景广阔。通过简化流程和全局优化，提高了模型的性能和准确性。然而，端到端学习也面临着数据需求量大、训练复...
什么是模型泛化（Generalization） – AI百科知识
模型泛化（Generalization）是机器学习中的一个核心概念，描述了模型在训练数据之外的新数据上的表现能力。泛化能力衡量的是模型能否在未见过的样本上做出正确的预测或推断。当训练机器学习模型时，模...
什么是思维树（Tree of Thought, ToT） – AI百科知识
思维树（Tree of Thought, ToT）是一种用于增强大型语言模型（LLM）推理能力的框架。它通过模拟人类解决问题时的认知策略，使LLM能够以结构化的方式探索多种可能的解决方案，类似于树状分...
什么是对比语言-图像预训练（Contrastive Language-Image Pretraining, CLIP） – AI百科知识
对比语言-图像预训练（Contrastive Language-Image Pretraining, CLIP）是OpenAI开发的一种多模态预训练神经网络模型，通过对比学习的方法，实现了图像与文本之...
什么是跨模态泛化（Cross-Modal Generalization） – AI百科知识
跨模态泛化（Cross-Modal Generalization）是人工智能领域的一个重要研究方向，涉及到如何将在一个模态上学到的知识迁移到另一个模态上。最新的研究进展包括多模态统一表达、对偶跨模态信...
什么是基准测试（Benchmarking） – AI百科知识
基准测试（Benchmarking）是一种通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统，实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。基准测试用于评估软件或硬件的性能，比如计算机CPU的浮点...
什么是生成模型（Generative Model） – AI百科知识
生成模型正以其独特的创造力和潜力，引领着人工智能领域的新浪潮。它们不仅是算法的集合，更是开启无限可能性的钥匙，一窥机器如何学会“想象”。从栩栩如生的虚拟画作到个性化的内容创作，生成模型以其卓越的能力...
什么是可解释性AI（Explainable AI, XAI） – AI百科知识
在人工智能的迅猛发展中，可解释性AI（Explainable AI, XAI）正成为研究和应用的热点。旨在揭开算法决策的神秘面纱，让复杂的AI模型变得透明和易于理解。通过提供清晰的解释，可解释性AI不...