AI分享圈

扩散模型（Diffusion Model）是一种生成模型，专门用于创建新的数据样本，例如图像、音频或文本。模型的核心灵感来源于物理学中的扩散过程，模拟粒子从高浓度区域向低浓度区域自然扩散的现象。在机器...

模型微调（Fine-tuning）是机器学习中迁移学习的一种具体实现方式。核心流程以预训练模型为基础，预训练模型利用大规模数据集学习通用模式，形成广泛的特征提取能力。微调阶段则引入特定任务的数据集，对...

注意力机制（Attention Mechanism）是模仿人类认知过程的计算技术，最初应用于机器翻译领域，后成为深度学习的重要组成部分。

Transformer 架构是一种深度学习模型，专为处理序列到序列的任务设计，例如机器翻译或文本摘要。核心创新在于完全依赖自注意力机制，摒弃了传统的循环或卷积结构。允许模型并行处理序列中的所有元素，大...

预训练模型（Pre-trained Model）是人工智能领域一项基础而强大的技术，代表在大规模数据集上预先进行训练的机器学习模型。模型通过处理海量信息，学习数据中的通用模式和特征，形成广泛的知识基础...

大语言模型（Large Language Model, LLM）是基于海量文本数据训练的深度学习系统，核心是Transformer架构。该架构的自注意力机制能有效捕捉语言中的长距离依赖关系。模型的“大...

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是专门用于处理序列数据的循环神经网络变体。在人工智能领域，序列数据广泛存在于时间序列预测、自然语言处理和语音识别等任务中。

联邦学习（Federated Learning）是一种创新的机器学习方法，由谷歌研究团队在2016年首次提出，旨在解决数据隐私和分布式计算中的挑战。

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是专为处理序列数据而设计的神经网络架构。序列数据指具有时序或依赖关系的数据集合，如语言文本、语音信号或时间序列。

神经网络（Neural Network）是一种计算模型，设计灵感来源于生物大脑中神经元的工作方式。