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前向链结是什么意思？前向链结（Forward Chaining）详细介绍

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。这一过程一直持续，直到达到所需的目标或无法再进一步推导为止。前向链结主要应用于专家系统和人工智能领域，用于推断和决策制定。什么是前向链结前向链结（Forward Chaining）是在人工智能领域中使用推理引擎进行自动推理的方法。是数据驱动的推理策略，从已...

AI高级知识

2025-04-04
机器人流程自动化是什么意思？机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA）详细介绍

机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA）是一种软件技术，通过模拟人类行为与数字系统和软件进行互动，以自动化执行重复性、规律性的任务。RPA与人工智能（AI）结合，可以扩展其处理认知流程的能力，如理解文档、可视化屏幕和理解语音等。这种结合为全球企业解锁了大量新的机遇，RPA可以作为AI的“最后一英里”交付系统，将机器智能深入到日常操作中。什么是机器人流程自动化机器人流程自动化（Robotic Process...

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2025-04-04
模型泛化是什么意思？模型泛化（Generalization）详细介绍

模型泛化（Generalization）是机器学习中的一个核心概念，描述了模型在训练数据之外的新数据上的表现能力。泛化能力衡量的是模型能否在未见过的样本上做出正确的预测或推断。当训练机器学习模型时，模型会基于训练数据中的模式进行学习。训练数据只是现实世界的一个有限子集，为了让模型在真实场景中表现良好，需要具备从有限的训练数据中学到的知识有效地应用到新的、未见过的数据上的能力，这就是泛化。什么是模型泛化模型泛化（Generalization）是机器...

AI高级知识

2025-04-04
判别式模型是什么意思？判别式模型（Discriminative Model）详细介绍

判别式模型是机器学习中一类重要的模型，主要用于分类和回归任务。它们的核心目标是学习输入变量x和输出变量y之间的映射关系，即条件概率分布P(y|x)。与生成式模型不同，判别式模型不考虑输入变量x和输出变量y之间的联合分布P(x,y)，而是直接建模条件概率P(y|x)。什么是判别式模型判别式模型（Discriminative Model）是机器学习中的一种模型，用于对未知数据y与已知数据x之间的关系进行建模。通过构建条件概率分布P(y|x)来预测y，...

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2025-04-04
专家组合是什么意思？专家组合（Mixture of Experts, MoE）详细介绍

专家组合（Mixture of Experts, MoE）的概念最早源于1991年的论文《Adaptive mixtures of local experts》，三十多年来得到了广泛的探索和发展。近年来，随着稀疏门控MoE的出现和发展，尤其是与基于Transformer的大型语言模型（LLM）相结合，这种技术焕发出了新的生机。MoE作为一种强大的机器学习技术，已经在多个领域展现出其提升模型性能和效率的能力。MoE可以根据算法设计、系统设计和应用进行分类...

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2025-04-04
上下文窗口是什么意思？上下文窗口（Context Window）详细介绍

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token数量。较大的上下文窗口可以帮助模型更好地理解用户输入的上下文，从而生成更相关和连贯的回复。它还允许模型在生成长篇文章、故事或报告时保持连贯性和一致性，以及处理更复杂的任务，如代码生成、论文写作、长篇问答等。什么是上下文窗口上下文窗口指的是在自...

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2025-04-04
NSA是什么意思？NSA（Native Sparse Attention）详细介绍

NSA（Native Sparse Attention）是DeepSeek提出的一种新型稀疏注意力机制，通过算法创新和硬件优化提升长文本建模的效率。NSA的核心在于动态分层稀疏策略，结合粗粒度的Token压缩和细粒度的Token选择，同时保留全局上下文感知能力和局部精确性。什么是NSA NSA（Native Sparse Attention ）是DeepSeek提出的一种新型稀疏注意力机制，通过算法创新和硬件优化提升长文本建模的效率。核心在于动态分...

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2025-04-04
遗传算法是什么意思？遗传算法（Genetic Algorithm, GA）详细介绍

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种受生物进化过程启发的优化算法，广泛应用于人工智能领域。它通过模拟自然选择、交叉和变异等生物进化机制来搜索和优化解空间中的最优解。在GA中，每个可能的解决方案被视为一个个体，通常用二进制字符串（染色体）表示，其中每个二进制位（基因）代表一个特征或属性。适应度函数用于评估个体的优劣，基于目标函数值来衡量个体的适应度。通过选择、交叉和变异操作，遗传算法在多代中不断迭代更新种群，逐渐进化出更优秀的解决...

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2025-04-04
数据蒸馏是什么意思？数据蒸馏（Dataset Distillation）详细介绍

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思路，也为多个机器学习领域的发展注入了新的活力。随着研究的不断深入和技术的持续创新，数据集蒸馏预计将在未来的人工智能发展中发挥越来越重要的作用。什么是数据蒸馏数据蒸馏（Dataset Distillation），也称为数据集压缩（Dataset Co...

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2025-04-04
草稿链是什么意思？草稿链（Chain-of-Draft, CoD）详细介绍

草稿链（Chain-of-Draft, CoD）是新型的AI推理范式，通过简洁的中间推理步骤提升推理效率。模仿人类解决问题时的简洁思维，限制每一步输出的关键信息，不超过五个词。与传统的思维链（CoT）相比，草稿链大幅减少了Token使用量，显著降低了推理成本和延迟，同时保持较高的准确率。在多种推理任务（如算术、常识和符号推理）中，草稿链表现出色，适合实时AI应用、资源受限环境和成本敏感场景。什么是草稿链草稿链（Chain-of-Draft, Co...

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2025-04-04
生成式人工智能是什么意思？生成式人工智能（Generative AI）详细介绍

生成式人工智能（Generative AI）作为一种强大的技术，正在不断改变我们的工作和生活方式。它在提高效率、降低成本、增强创造力等方面展现出巨大的潜力。为了充分发挥其优势，我们需要克服准确性、计算成本、隐私保护、偏见和监管等方面的挑战。未来，随着技术的不断进步，我们可以期待生成式人工智能在更广泛的应用场景中发挥更大的作用，推动人工智能技术的进一步发展，为人类社会带来更多的技术创新和进步。什么是生成式人工智能生成式人工智能（Generative...

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2025-04-04
规模定律是什么意思？规模定律（Scaling Law）详细介绍

规模定律（Scaling Law）的概念在不同学科领域中有不同的应用，但在人工智能和机器学习领域，它主要用来描述模型性能如何随着模型大小、数据集大小和计算资源的增加而变化。随着模型中参数数量的增加，性能通常会按照幂律改善。更大的训练数据集通常带来更好的性能，也遵循幂律关系。用于训练的计算资源（浮点运算次数）与性能改善相关。什么是规模定律规模定律（Scaling Law）描述了模型性能如何随着模型规模（如参数数量）、训练数据集大小以及用于训练的计算...

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2025-04-04

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