什么是图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs） – AI百科知识
在当今信息爆炸的时代，数据之间的关系变得越来越复杂。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）处理图结构数据的能力脱颖而出，通过捕捉节点间的复杂关系，为社交网络分析、推荐系统...
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什么是计算机视觉（Computer Vision） – AI百科知识
计算机视觉(Computer Vision)正成为解锁智能世界的关键。通过模拟人类视觉系统，机器能够洞察图像和视频背后的故事。计算机视觉不仅让机器看到世界，更重要的是让机器理解、学习和解释视觉信息，从...
什么是视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs） – AI百科知识
视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）是一类多模态模型，它们能够同时从图像和文本中学习，以处理多种任务，例如视觉问答（Visual Question Answerin...
什么是上下文窗口（Context Window） – AI百科知识
上下文窗口（Context Window）指的是大型语言模型（LLM）在处理和生成文本时，模型可以处理的token数。这个窗口的大小直接影响模型在处理信息时可以利用的前后文信息，或者生成回复时生成的t...
什么是交叉验证（Cross-validation） – AI百科知识
交叉验证（Cross-validation）是机器学习领域中的一种关键技术，其核心目的是衡量模型在未见过的新数据集上的表现，从而更准确地预测模型在实际应用中的性能。通过将数据集分成若干个子集，每个子集...
什么是贝叶斯网络（Bayesian Network） – AI百科知识
在不确定性的世界里寻求知识和真理，贝叶斯网络以其独特的概率推理能力，成为探索这一领域的强大工具。自18世纪贝叶斯定理的诞生以来，贝叶斯定理不断演进，最终形成了能够以图形化方式表达复杂概率关系的贝叶斯网...
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...
什么是元学习（Meta-Learning） – AI百科知识
元学习也称为“学会学习”，是机器学习的一个子类别。它训练人工智能（AI）模型以自行理解和适应新任务。与传统的监督式学习不同，元学习过程涉及多种任务，每个任务都有自己的数据集。元学习算法通过在多个学习事...
什么是对抗样本（Adversarial Examples） – AI百科知识
对抗样本（Adversarial Examples）作为机器学习领域的一个独特现象，通过在输入数据中巧妙地植入难以察觉的扰动，能误导深度学习模型做出错误的预测。揭示了当前人工智能系统的脆弱性，也激发了...
什么是循环神经网络（RNN） – AI百科知识
在人工智能的领域中，循环神经网络（RNN）是一种特殊的神经网络结构，它在处理序列数据方面展现出了卓越的能力。本文将从多个角度深入探讨RNN的相关知识，包括其定义、结构、工作原理、应用场景、优缺点、变体...