AI百科

稀疏编码（Sparse Coding）通过提取数据的核心特征，将复杂信息以极简的方式表达，不仅优化了存储效率，还增强了信号的抗干扰性。在图像处理、语音识别乃至深度学习等多个领域展现出巨大潜力，正逐渐成...

专家系统是人工智能领域的一个重要分支，能够模拟人类专家的知识和决策过程。专家系统在不同领域的应用价值。无论是法律咨询、化工生产还是之前讨论过的医疗诊断和物流规划，专家系统都可以帮助人们更高效地解决问题...

命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）能从浩瀚的文本数据中精准地提取关键信息，如人名、地点和组织名。随着人工智能的不断进步，自然语言处理中的命名实体识别正成为构建智...

在探索人工智能的前沿领域中，强化学习与多智能体系统（Multi-Agent Systems）的结合开辟了新的研究路径。致力于构建能在复杂环境中自主学习并相互协作的智能体。随着技术的发展，这些系统在自动...

狭义人工智能（Artificial Narrow Intelligence, ANI）也被称为“弱人工智能”，是指被设计和训练来执行特定任务或狭窄范围内任务的人工智能系统。与拥有类似人类智能的通用认知...

大模型幻觉是指在人工智能领域，尤其是大型语言模型中，模型生成的内容与现实世界的事实或用户输入的指令不一致的现象。这种幻觉可以分为事实性幻觉和忠实性幻觉：前者指生成内容与可验证的事实不符，后者指内容与用...

具身智能（Embodied Intelligence, EI）强调认知受智能体的感知与动作的影响。它主张智能或智能行为来自智能体身体与周围环境的交互，而不仅仅是大脑的功能。这一理论与建立在笛卡尔身心二...

人工超级智能（Artificial Superintelligence，ASI）代表着人工智能领域的一个宏伟愿景，描绘了一种超越人类认知极限的智能形态。不仅仅是执行特定任务的工具，而是能够进行自我学习...

梯度下降（Gradient Descent）是机器学习中用于求解优化问题的一种迭代方法。通过计算目标函数（通常是损失函数）的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，最小化该函数。梯度下降算法及其衍生变体广泛...

视频扩散模型（Video Diffusion Models, VDM）是一种用于视频生成的扩散模型，在生成模型研究中是一个重要的里程碑。该模型是标准图像扩散架构的自然扩展，并且能够从图像和视频数据中联...