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大白(●—●) 邀你回答

2025/05/29

不是AI行内人,也想了解AI领域最新动态?这份AI行业最常见到的技术词语词典收好了!

Techcrunch整理了一份AI行业最常见到的技术词语词典,搞懂这些,或许能帮初学者们轻松迈入AI世界的大门。

- AGI 通用人工智能 通用人工智能(AGI)是一个有些模糊的概念,通常指在多数任务上比普通人更强大的AI。OpenAI将其定义为“在最具经济价值的工作上超越人类的高度自主系统”。谷歌DeepMind则认为AGI是“在大多数认知任务上至少与人类能力相当的AI”。

- Chain of Thought 思维链 思维链推理意味着让AI像人一样一步步思考,把一个大问题拆解成多个小步骤。虽然慢一点,但在逻辑推理或编程这种需要严谨思考的场景里,答案会更准确。现在的大语言模型经过优化,在处理复杂问题时,就是靠这种“思维链”来提高准确性。

- Deep learning 深度学习 AI能自我优化学习的关键技术。它模仿人脑神经元连接方式,搭建多层人工神经网络,使AI算法能够建立比简单机器学习系统更复杂的关联关系。 深度学习模型能自己识别数据里的重要特征,而无需人类预先定义,还能从错误中学习,不断改进。

- Diffusion 扩散模型 扩散技术是众多艺术、音乐和文本生成AI模型的核心。受物理学启发,先“故意”一步步往数据里加噪声,直到数据面目全非。然后,AI学习如何“逆向扩散”,把这些被破坏的数据还原回来,从而获得从噪声中“创造”出全新数据的能力。

- Distillation 知识蒸馏 一种“师父带徒弟”的学习方法。让一个大型(“老师”)AI模型处理问题,然后把它的答案用来训练一个更小、更高效的(“学生”)模型,让学生模型学会老师的行为。这样就能用更小的模型,实现接近大型模型的性能。

- Fine-tuning 微调 微调是指对已训练的AI模型进行进一步训练,通过输入新的专业化数据,优化其在特定任务或领域的性能表现,使其超越原始训练的重点范围。很多AI公司都在用这个技术,把大型语言模型“微调”成适合自己行业的产品,提升实用性。

- GAN 生成对抗网络 让AI能“以假乱真”的关键技术。它由两个互相竞争的神经网络组成:生成器负责创造数据,判别器负责鉴别真伪。就像一场“猫捉老鼠”的游戏,两者不断对抗,让AI能自动生成极其逼真的数据,无需人工干预。GAN适合用于生成图片或视频。

- Hallucination 幻觉 “幻觉”是AI行业对模型虚构内容的专业术语,特指AI生成错误信息的行为。这显然是影响AI质量的核心问题。

- Neural Network 神经网络 神经网络是指支撑深度学习的多层算法结构,是推动生成式AI工具全面爆发的技术基础。尽管这个概念由来已久,GPU的崛起也让这个概念迎来了爆发。GPU被证明非常适合训练具有更多层次的算法,使得基于神经网络的AI系统在语音识别、自动驾驶导航和药物研发等多个领域实现了远超以往的性能表现。

- Transfer Learning 迁移学习 把一个已经训练好的AI模型拿来当起点,开发一个针对不同但相关的任务的新模型。这样可以节省大量开发时间,尤其是在新任务数据量不多的时候非常有用。但要注意,模型可能还需要在新领域的数据上进行额外训练才能表现最佳。

- Weights 权重 权重是AI训练的核心要素,它决定了在训练系统所用数据中,不同特征(或输入变量)的重要程度,直接影响AI模型的最终输出。训练开始时权重是随机的,但随着学习的深入,它们会不断调整,让AI的预测越来越准。

这份词典由Techcrunch定期维护,有需要的朋友可以收藏:https://techcrunch.com/2025/05/25/from-llms-to-hallucinations-heres-a-simple-guide-to-common-ai-terms/

ps:转自量子位

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张小闲 邀你回答

2025/05/26

解放配色焦虑!Tailwind CSS 智能调色神器,一键生成完美渐变色阶 + 真实组件预览

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