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什么是人工智能（Artificial intelligence）？定义、历史、能力 – AI百科知识
人工智能（AI）已经走入了普通大众的视野，我们在生活中可以看到很多跟 AI 相关的产品。比如 Siri、AI 美颜、AI 换脸… 虽然大家听得多，但是大部分人并不了解 AI，甚至存在一些误解。本文将不涉及任何技术细节，帮助所有人理解人工智能的本质。 什么是人工智能？ 很多人对人工智能都会存在一些误解： 电影里的机器人就是人工智能的典型代表 人工智能好像是无所不能的 人工智能未来会威胁到人类的生存 …...- 0
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什么是图灵测试（The Turing Test）？定义、来源、扩展 – AI百科知识
图灵测试的初衷是什么? 图灵测试的提出是因为图灵在思考一个问题：机器能否思考？ 并且图灵相信是可以制造出会思考的机器，于是就在想第二个问题：如何判断机器能否思考？ 于是就有了图灵测试。 这个过程跟科幻小说一样神奇，不过图灵就是这么一个神奇的人，如果感兴趣可以继续往下看。 什么是图灵测试？ 图灵测试是在1950年提出的，首次发表于《计算机械和智能》（Computing Machinery and I…...- 0
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什么是循环神经网络（RNN）？定义、价值、应用场景 – AI百科知识
什么是循环神经网络（RNN）？ 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类具有内部环状连接的人工神经网络，用于处理序列数据。其最大特点是网络中存在着环，使得信息能在网络中进行循环，实现对序列信息的存储和处理。 为什么需要 RNN ？独特价值是什么？ 卷积神经网络 – CNN 和普通的算法大部分都是输入和输出的一一对应，也就是一个输入得到一个输出。不同的输入之间…...- 0
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什么是LoRA？一文读懂低秩适应的概念、原理、优缺点和主要应用
近年来自然语言处理（NLP）的进步很大程度上是由越来越强大的语言模型推动的，比如 OpenAI 的 GPT 系列大语言模型。然而，这些模型的训练不仅在计算上很昂贵，而且还需要大量的数据、能量和时间。因此，研究人员一直在探索更有效的方法来微调这些预训练模型，使其适应特定的任务或领域，而不会产生重新训练的全部成本。 其中一种方法便是低秩自适应（Low-Rank Adaptation, LoRA），这种…...- 0
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什么是RLHF基于人类反馈的强化学习？ – AI百科知识
基于人类反馈的强化学习（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）是人工智能（AI）领域的一个新兴研究领域，它将强化学习技术与人类反馈相结合，以训练能够学习复杂任务的个体。该方法在提高人工智能系统的性能方面显示出前景，使其在各种应用中更具有适应性和效率。 强化学习 在了解RLHF之前，我们需要先知道什么是RL，强化学习（RL）是一种机器学习，在…...- 0
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什么是卷积神经网络（CNN）？定义、工作原理和主要应用 – AI百科知识
什么是卷积神经网络？ 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一类主要用于计算机视觉领域的深度学习算法，它们在各个领域都有应用，包括图像和视频识别、自然语言处理，甚至是玩游戏。CNN已经彻底改变了计算机视觉领域，在物体检测、图像分割和面部识别等任务中提供最先进的性能。在这篇文章中，我们将简单介绍CNN的内部工作原理、其架构以及在现实世界中的应用。 卷积神经…...- 0
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什么是情感分析（Sentiment Analysis）？ – AI百科知识
在今天这个数字连接的世界里，人们不断地在各种平台上分享他们的想法和意见，从社交媒体网站到在线评论论坛。这些用户生成的文本提供了海量的信息，企业、政府和其他组织可以利用这些信息来获得对其客户的偏好、意见和情感的宝贵见解。作为自然语言处理（NLP）的一个子领域，情感分析便是用来分析这些大量文本数据的关键技术之一。 什么是情感分析 情感分析（Sentiment Analysis），也被称为观点挖掘（Op…...- 0
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什么是数据标注？机器学习中数据标注的重要性、类型和挑战 – AI百科知识
什么是数据标注 机器学习（ML）已经成为各种行业的重要组成部分，如医疗保健、金融和运输，因为它能够根据大量的数据进行分析和预测。其中，机器学习过程的一个重要方面便是数据标注（Data Annotation），数据标注是一个对原始数据进行标记和分类的过程，使其可用于训练ML模型。本文将概述数据标注、其重要性以及该领域使用的各种技术。 数据标注的重要性 数据通常被认为是驱动机器学习算法的燃料。没有数据…...- 0
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什么是预训练Pre-training？定义、重要性、技术和挑战 – AI百科知识
随着人工智能（AI）不断重塑我们的世界，其发展的一个关键方面已经成为现代机器学习模型的支柱：预训练。在本篇文章中，我们将探讨预训练的概念，它在人工智能中的重要性，用于实现预训练的各种技术，以及该领域的研究人员所面临的一些挑战。 什么是预训练？ 在人工智能和机器学习的领域，预训练（pre-training）是指在一个较小的、特定任务的数据集上进行微调（fine-tuning）之前，在一个大数据集上训…...- 0
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什么是LLM大语言模型？定义、训练方式、流行原因和例子 – AI百科知识
近年来人工智能（AI）领域经历了巨大的增长，而自然语言处理（NLP）更是其中一个取得快速进展的领域。NLP中最重要的发展便是大语言模型（LLM），该项技术可能彻底改变我们与科技互动的方式，加上OpenAI的CHATGPT的爆火，使得大语言模型在业界更加备受关注。在本篇文章中，我们将简单地介绍一下大语言模型，科普其定义、训练方式、流行原因、常见大语言模型例子以及其面临的挑战。 大语言模型的定义 大语…...- 0
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什么是多模态深度学习？定义、原因、应用和挑战 – AI百科知识
什么是多模态深度学习？ 多模态深度学习（英文名：Multimodal Deep Learning）是人工智能（AI）的一个子领域，其重点是开发能够同时处理和学习多种类型数据的模型。这些数据类型，或称模态，可以包括文本、图像、音频、视频和传感器数据等。通过结合这些不同的模式，多模态深度学习旨在创建更强大和多功能的人工智能系统，能够更好地理解、解释复杂的现实世界数据并采取行动。 为什么是多模态深度学习…...- 0
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什么是强化学习Reinforcement Learning？定义、概念、应用和挑战 – AI百科知识
强化学习（RL）是机器学习的一个分支，重点是训练算法通过与环境的互动来做出决定。它的灵感来自于人类和动物从他们的经验中学习以实现目标的方式。在这篇文章中，我们将对强化学习、其关键概念和应用进行全面概述。 一、什么是强化学习？ 强化学习（英文：Reinforcement Learning），缩写RL，是一种机器学习的方法，强调学习如何通过与环境的互动来做出决定。在强化学习中，一个主体学习在特定的环境…...- 0
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什么是无监督学习（Unsupervised Learning）？定义、技术、应用和挑战 – AI百科知识
随着人工智能（AI）领域的发展，机器学习已经成为一种核心技术，使计算机能够自行学习并做出决定。广义上讲，机器学习可以分为三个主要类别：监督学习、无监督学习和强化学习。虽然监督学习因其广泛的应用而备受关注，但无监督学习在释放人工智能的真正力量方面拥有巨大潜力。 在本篇文章中，我们将深入了解无监督学习的世界，探索其基本概念、关键算法、应用和挑战。在本文结束时，你将全面了解什么是无监督学习，以及为什么它…...- 0
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什么是NLP自然语言处理？定义、重要性、发展和应用 – AI百科知识
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。 人类和计算机的语言是非常不同的，编程语言作为两者之间的中介存在。我们说话和写作的方式是非常细微的，而且往往是模棱两可的，而计算机则完全是基于逻辑的，遵循它们被编程执行的指令。这种差异意味着，传统上计算机很难理解人类…...- 0
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什么是 AGI？（Artificial General Intelligence）通用人工智能的定义和能力 – AI百科知识
什么是 AGI（人工通用智能）？ AGI 是 Artificial General Intelligence 的缩写，中文翻译为“通用人工智能”，该术语指的是机器能够完成人类能够完成的任何智力任务的能力。 与狭义的人工智能（ANI）不同，狭义的人工智能是为特定领域或问题而设计的，而AGI旨在实现一般的认知能力，能够适应任何情况或目标。AGI是人工智能研究的最终目标之一，也是科幻小说和未来研究的一个…...- 0
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什么是神经网络（Neural Network） – AI百科知识
什么是神经网络？ 神经网络（Neural Network）作为人工智能中的一种计算模型，是受人脑启发的一种机器学习类型，由多层相互连接的节点（称为神经元）组成，神经网络通过使用大量数据的反复试验过程来学习输入和输出之间的关系，以确定产生所需输出的节点之间的连接和权重，这些节点协同工作以执行模式识别、分类和预测等复杂任务。 随着神经网络不断学习，它在模式识别和做出准确预测或决策方面会变得更好。近年来…...- 0
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什么是GAN，生成式对抗网络（Generative Adversarial Network） – AI百科知识
生成式对抗网络（GAN，英文全称Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由于其生成高质量、真实数据的能力，近年来获得了极大的关注。GAN已被用于广泛的应用中，包括图像合成、风格转移和数据增强。在这篇文章中，我们将探讨什么是GAN、GAN是如何工作的、GAN与其他神经网络模型相比的优势，以及它们的主要应用和用例。 什么是GAN 生成式对抗网络（GAN）是一类…...- 0
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什么是AIGC：AI Generated Content 生成式人工智能 – AI百科知识
什么是AIGC AIGC是AI-generated Content的缩写，中文名为生成式人工智能，一种利用人工智能进行内容创作的方式，被认为是继PGC（Professionally-generated Content）和UGC（User-generated Content）之后的一种新型内容创作方式。 AIGC是通过从人类提供的指令中提取和理解意图信息，并根据其知识和意图信息生成内容来实现的。 例…...- 0
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什么是深度学习（Deep Learning） – AI百科知识
什么是深度学习 深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，而机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并执行通常需要人类智能才能完成的任务。深度学习使用人工神经网络，一种受人脑结构和功能启发的算法，可以从大量数据中学习并进行预测或分类。 深度学习的工作原理 深度学习通过在神经网络中创建多层神经元来工作，其中每一层都可以对输入数据执行一些计算并将其传递给下一层。 第一…...- 0
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什么是机器学习（Machine Learning）- AI百科知识
什么是机器学习 机器学习（Machine Learning）是一种数据分析技术，作为人工智能（AI）和计算机科学的一个分支，专注于使用数据和算法来模仿人类的学习方式，逐步提高其准确性。它教会计算机做人类和动物的自然行为：从经验中学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预先确定的方程式作为模型。 机器学习的技术分类 机器学习技术可分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。…...- 0
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