什么是图灵测试（Turing Test） – AI百科知识
图灵测试（Turing Test）是由英国数学家、逻辑学家、计算机科学的先驱艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年提出的一种思想实验，旨在判断机器是否能够展现出与人类不可区分的智能行为。这个...
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什么是知识表示（Knowledge Representation） – AI百科知识
知识表示（Knowledge Representation）是人工智能领域中一个重要的概念，它涉及到如何将人类知识以一种机器可理解的形式表达出来，以便计算机系统能够理解、存储、检索和处理这些知识。知识...
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...
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...