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...
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什么是图像生成（Image generation） – AI百科知识
图像生成（Image generation）的研究历史可以追溯到20世纪60年代，最初主要依赖于数学模型和算法来生成简单的图像。随着技术的发展，图像生成已经从2D图像生成发展到3D图像、动画生成，再到...
什么是NLP自然语言处理？定义、重要性、发展和应用 – AI百科
NLP自然语言处理的定义 NLP（全称Natural Language Processing），即自然语言处理，是计算机科学的一个领域，重点是创建能够理解人类语音和语言的计算机和软件。 人类和计算机的...
什么是交互式机器学习（Interactive Machine Learning, IML） – AI百科知识
在当今数据驱动的世界中，机器学习已成为推动技术创新的关键力量。然而，传统机器学习模型往往被视为“黑箱”，缺乏与人类直觉和经验的直接互动。交互式机器学习（Interactive Machine Lear...
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...
什么是奖励模型（Reward Model） – AI百科知识
奖励模型（Reward Model）在大模型训练中扮演着至关重要的角色。通过构建高质量的奖励模型，我们可以引导模型向更符合人类偏好和价值观的方向迭代，从而提升模型的安全性、可控性及用户满意度。在问答服...
什么是数据蒸馏（Dataset Distillation） – AI百科知识
数据蒸馏（Dataset Distillation）作为一种将大规模数据集知识压缩到小规模合成数据中的创新技术，正在快速发展并展现出巨大潜力。它不仅为解决大规模数据集带来的存储、计算和隐私挑战提供了新...
什么是模型量化（Model Quantization） – AI百科知识
模型量化（Model Quantization）是一种优化技术，旨在减少深度学习模型的内存占用和计算开销，同时加速推理过程。其核心思想是将模型中的浮点数参数（通常是32位浮点数FP32）转化为低精度的...
什么是前向链结（Forward Chaining） – AI百科知识
前向链结（Forward Chaining）是一种推理方法，用于基于已知事实逐步推导出结论。它从已知的起始事实或规则开始，通过匹配规则的条件部分，根据匹配结果执行相应的操作，逐步推导出新的结论。这一过...
什么是探索与利用（Exploration vs. Exploitation） – AI百科知识
探索与利用（Exploration vs. Exploitation）是智能决策过程中的两个基本策略。共同构成了智能体在未知环境中行为优化的核心。探索策略鼓励智能体尝试新的行动路径，以便发现更多关于环...