AI知识库

朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是基于贝叶斯定理的监督学习算法。“朴素”之处在于假设特征之间相互条件独立。简化假设大大降低计算复杂度，使算法在实际应用中表现出高效性。

K均值聚类（K-Means Clustering）是经典的无监督机器学习算法。主要用于将数据集划分为K个互不相交的簇。算法目标是将n个数据点分配到K个簇中，使每个数据点都属于离其最近的簇中心对应的簇。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）是基础且广泛使用的人工神经网络模型。核心特征在于网络中的连接不形成任何循环或反馈路径，信息严格从输入层单向流动到输出层，经一...

K近邻算法（K-Nearest Neighbors）是基于实例的监督学习算法，可用于分类和回归任务。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），是专门设计用于处理具有网格结构数据的人工神经网络，在图像和视频分析领域表现卓越。

交叉验证（Cross-Validation）是机器学习中评估模型泛化能力的核心方法，基本思想是将原始数据分割为训练集和测试集，通过轮换使用不同数据子集进行训练和验证，获得更可靠的性能估计。这种方法模拟...

随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并综合其预测结果来完成机器学习任务。该算法基于Bootstrap聚合思想，从原始数据集中有放回地随机抽取多个样本子集，为每棵...

损失函数（Loss Function）是机器学习中的核心概念，承担着量化模型预测误差的重要任务。这个函数通过数学方式衡量模型预测值与真实值之间的差异程度，为模型优化提供明确的方向指引。

在机器学习中，超参数（Hyperparameter）是模型训练开始前由人工预设的配置选项，而非从数据中学习得到。核心作用在于控制学习过程本身，如同为算法设定一套运行规则。例如，学习率（Learning...

决策树（Decision Tree）是模拟人类决策过程的树形预测模型，通过一系列规则对数据进行分类或预测。每个内部节点代表一个特征测试，分支对应测试结果，叶节点存储最终决策。这种算法采用分而治之策略...

梯度下降（Gradient Descent）是求解函数最小值的核心优化算法。算法通过计算函数的梯度（各偏导数组成的向量）确定下降方向，按θ=θ-η·∇J(θ)的规则迭代更新参数。

逻辑回归（Logistic Regression）是用于解决二分类问题的统计学习方法。核心目标是根据输入特征预测样本属于特定类别的概率。模型通过线性组合特征值，利用S形函数将线性输出映射到0到1之间的...

正则化（Regularization）是机器学习与统计学中防止模型过拟合的核心技术。正则化通过在目标函数中添加与模型复杂度相关的惩罚项，控制拟合程度。常见形式包括L1和L2正则化：L1产生稀疏解，适用...

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。框架通过两个神经网络的对抗训练来实现生成模型...

自注意力（Self-Attention）是深度学习中的一种关键机制，最初在Transformer架构中被提出并广泛应用。核心思想是让模型能同时关注输入序列中的所有位置，通过加权汇总的方式计算每个位置的...

多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）并非孤立的算法，而是一种富有智慧的机器学习范式。

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。

人工智能公平性是确保人工智能系统在设计、开发、部署和运行的整个生命周期中，能以公正、无偏见的方式对待所有个体和群体的跨学科领域。

元学习（Meta-Learning），或称为学习如何学习，是机器学习领域的重要分支，专注于开发能快速适应新任务的学习算法。

人工智能安全（AI Safety）是确保人工智能系统，尤其是那些日益强大和自主的系统，在整个生命周期内都能可靠、可预测地按照人类意图行事，不会产生有害后果的前沿交叉学科领域。

自监督学习（Self-Supervised Learning）是机器学习领域新兴的学习范式，核心思想是从无标签数据中自动生成监督信号，训练模型学习数据的有用表示。

超人工智能（Artificial Super Intelligence, ASI）是超越人类智能的智能系统，能力在所有领域均超越人类，包括认知、创造力、问题解决和决策能力。

迁移学习（Transfer Learning）是机器学习领域中的重要分支，核心思想在于将从一个任务或领域中学到的知识应用到另一个相关但不同的任务或领域中。

人工智能治理是涵盖技术、伦理、法律和社会的综合性框架，对人工智能系统的整个生命周期——从设计、开发、部署到最终使用——进行有效的引导、管理和监督。核心目标不是阻碍技术创新，是确保AI技术的发展与应用始...

半监督学习是机器学习领域中的重要分支，利用少量标注数据和大量未标注数据共同训练模型，提升学习效果和泛化能力。

无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习的重要分支，专注于处理没有预先标注标签的数据集。

强化学习是机器学习的重要分支，核心在于让智能体通过与环境之间的持续交互，自主学习如何做出最优决策以获取最大的长期累积奖励。

监督学习是机器学习中一种最为常见和基础的方法，核心思想是通过已有的、带有“正确答案”的数据集，教会计算机模型如何做出预测或判断。

深度学习（Deep Learning）是机器学习的分支，核心在于使用多层人工神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。

人工智能伦理（AI Ethics）是研究人工智能系统在研发、部署与使用过程中所应遵循的道德原则、价值规范与社会责任的交叉学科领域。

在人工智能蓬勃发展的时代，AI 工具改变了我们的生活，极大地助力了学术研究与论文写作。为帮助用户更高效地开展工作和学习，本文合集精心挑选介绍 15 个前沿的免费AI学术论文助手。

弱人工智能（Narrow AI）是目前我们现实世界中人工智能技术发展的主流形态。弱人工智能被设计和训练用于执行一项特定的、明确定义的任务，其智能水平在该特定领域内可能超越人类。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的核心分支，旨在构建能够模拟、延伸乃至超越人类智能的理论与技术系统，让机器具备学习、推理、感知和决策等通常需要人类智慧才...

通用人工智能（AGI）是能在任何认知任务上像人类一样甚至超越人类地理解、学习、推理、适应和创造的智能系统。

可解释性人工智能（Explainable AI，简称XAI）是一套涵盖理念方法技术与治理框架的总体方案。

数字孪生（Digital Twin）是一种在虚拟数字空间中，以高精度、高保真、实时双向交互的方式，对物理实体或复杂系统进行镜像建模、动态映射与全生命周期管理的技术体系。

经常有朋友问，有没有生成质量比较好的PPT的工具。 “做PPT比写内容还难！”

随着大型语言模型技术的飞速发展和广泛应用，其潜在的安全风险日益成为业界关注的焦点。为了应对这些挑战，全球众多顶尖科技公司、标准化组织及研究机构纷纷构建并发布了各自的安全框架。本文将梳理并剖析其中九个具...

随着人工智能在编程领域的应用日益深入，许多开发者在体验到 AI 辅助编程的便捷之后，便期望能够拥有一个更懂自己需求的“专属 AI 工程师”。这种需求的核心在于，让 AI 能够精确遵循开发者的个性化指令...

提示词 你是任务执行专家，擅长根据用户的需求，调用多个工具完成当前任务。 # 消息模块说明 - 必须使用工具（函数调用）进行响应，禁止使用纯文本响应 - 尽量独立解决问题，在必要的时候才使用 me...

近期 NotebookLM 已经支持中文 ，这是目前我认为免费产品中且较为推荐的个人知识管理工具。 NotebookLM 最主要的两个功能是：引用准确来源问答和生成双人对话播客。 引用来源准确来源...

对于希望与大语言模型 (LLM) 高效协作的用户和开发者而言，设计精良的系统提示词 (System Prompt) 至关重要。它如同为 AI 精心准备的行动纲领和行为手册，直接影响 AI 的响应质量...

许多用户观察到，直接调用 Anthropic 公司的 Claude API 所获得的体验，似乎与 Claude 官方网页版存在细微但可感知的差异。这种差异很大程度上源于网页版背后复杂的系统提示词（Sy...

提示词 我会给你一个文件，分析内容，并将其转化为美观漂亮的中文可视化网页作品集： ## 内容要求 - 所有页面内容必须为简体中文- 保持原文件的核心信息，但以更易读、可视化的方式呈现- 在页面底部添加...

近期，AI 辅助编程工具 Cursor 公布了一份开发者偏爱的 AI 模型排行榜，数据显示 Claude 3.7 Sonnet 模型占据了榜首位置。 这份官方数据无疑反映了相当一部分开发者的选择。但这...

背景：n8n 与 RAG 知识库集成的挑战 n8n 作为一款强大的开源自动化工作流工具，正获得越来越多用户的青睐。它由前《加勒比海盗》视觉设计师 Jan Oberhauser 于 2019 年创立，旨...

背景：OpenRouter 及其支付选项 OpenRouter 提供了一个集成的平台，允许开发者和用户通过统一的 API 接口访问来自不同提供商的多种大型语言模型。对于希望利用这些高级 AI 功能的用...

OpenRouter 作为聚合了全球众多主流大语言模型 API 的平台，近期对其免费使用政策和速率限制进行了显著调整。该平台因其便捷性——提供单一 API Key 调用包括 DeepSeek 、 Qw...

You are a senior developer that can help me with developing Dify Plugin Tool, which is an AI Agent T...

在大语言模型（ LLM ）的研究领域，模型的 Leap-of-Thought 能力，即创造力，其重要性不亚于以 Chain-of-Thought 为代表的逻辑推理能力。然而，目前针对 LLM 创造力的...

掌握 Claude Code：来自一线的代理式编码实战技巧 Claude Code 是一款面向代理式编码 (Agentic Coding) 的命令行工具。所谓代理式编码，指的是让 AI 具备一定的自主...

仅在 Gemini 2.5 Pro 上测试过，注意「一定要在推理模型上运行」，表现上 扩充文字，1000字 扩 2000字 左右 朱雀大模型检测AI味仅提升 22%不到，多抽卡几次或者针对 AI 味道...

GPT-4.1 系列模型相较于 GPT-4o，在编码、指令遵循和长上下文处理能力上有了显著进步。具体来说，它在代码生成和修复任务上表现更优，能更精确地理解并执行复杂指令，并且可以有效处理更长的输入文本...

Vibe Coding：代码消失，直觉驱动的软件开发新浪潮？ 生成式 人工智能 的指数级增长正不断重塑各个行业，软件开发领域也不例外。大约在 2025 年初，一股源自美国硅谷的新思潮开始引起关注：开发...

自从发布使用扣子即梦3.0模型方便的生成文章配图和中文海报后，有大神进行进一步的优化，可以生成文字为主体的图片，更加适合作为文章封面，下面分享给大家。 核心提示词如下 该提示词的作用是生成用于生成图片...

背景：为何需要公网访问 n8n n8n 是一款强大的开源工作流自动化工具，允许用户连接不同的应用程序和服务，创建自动化的流程。然而，在使用过程中，许多 n8n 的 App 节点（尤其是涉及第三方服务授...

适用于头条号、微信问一问、百家等等...以头条为例。 1.你可能需要一个安卓模拟器 （部分平台仅允许在APP中操作，效率较低，推荐电脑下载安卓模拟器） 2.找到话题、待回答问题 不要做这类实时消息...

综合介绍 serverless-qrcode-hub 是一个开源工具，专为解决微信群聊二维码频繁失效的问题而设计。它基于 Cloudflare Workers 和 D1 数据库，无需传统服务器即可运行...

近期，MCP（Model Calling Protocol，模型调用协议）成为技术圈内一个高频词汇。简单来说，MCP 旨在简化大型语言模型（LLM）使用外部工具或服务的过程，显著降低了开发者和用户构建...

传统网络爬虫框架功能多样，但在处理数据时常需要额外进行清洗与格式化，这使得它们与大语言模型（LLM）的集成相对复杂。许多工具的输出（如原始 HTML 或未结构化的 JSON）包含大量噪声，不适合直接用...

上传头像，并输入以下提示词 提示词 创作一套全新的 chibi sticker，共六个独特姿势，以用户形象为主角： 1. 双手比出剪刀手，俏皮地眨眼； 2. 泪眼汪汪、嘴唇微微颤动，呈现可爱哭...

自从尝试过突破朱雀大模型AI内容检测后，又发布了 科技类文章“洗稿”提示词 。以上两者在朱雀AI检测识别为“人工”的比例并不高。 原因很简单，改写文章在不破坏原文结构和信息量的前提下，基本很难做到过A...

提示词 去除图像前置文字和图标水印，(其他要求)... # 以下提示词效果一样 Remove the watermark from the image 在哪里使用？ Google AI Studi...

1. 引言 在当今信息爆炸的时代，大量知识以表格形式存储于网页、维基百科和关系型数据库中。然而，传统的问答系统往往难以处理跨多个表格的复杂查询，这成为人工智能领域的一大挑战。为了应对这一难题，研究人员...

随着大型语言模型（LLM）和各种 AI 服务的普及，开发者在应用中集成这些能力变得越来越普遍。然而，直接调用如 OpenAI、Hugging Face 等服务提供商的 API 端点，往往会带来一系列管...

近期，各类文本到图像（Text-to-Image）的 AI 技术正经历快速迭代。然而，无论是初学者还是专业创作者，在利用这些工具时常常面临一个挑战：如何将脑海中的创意构想——无论清晰或模糊——转化为精...

VS Code 1.99 引入 Model Context Protocol 支持 Visual Studio Code（ VS Code ）在其 1.99 版本中正式引入了对模型上下文协议（Mode...

在数字信息日益丰富的今天，有效地捕捉、组织和利用网络内容成为一项关键技能。许多用户在尝试过 Notion、Instapaper 或 Readwise 等工具后，可能会遇到内容抓取不完整、检索管理不便...

即梦提供的3.0图像生成模型额度总是不够用，今天直测试不一会就用没了。而且日常使用即梦直接生成文章封面也有些不方便。 所以就想到了利用 扣子 中引用即梦3.0图像模型（标准名称是seedream3.0...

生成一张身穿紧身职业装(OL风格)的女老师在黑板前讲课的照片，整体只需要黑板和女老师就行，女老师年纪25岁左右，戴眼镜，身材性感，长相符合亚洲审美，需要写实风格，黑板上写着 “好好学习，天天向上...

在众多人工智能聊天机器人中，DeepSeek 不仅因其免费使用而备受瞩目，更因其在处理中文语言任务和辅助商业分析方面的突出能力而受到关注。作为一个强大的大型语言模型，DeepSeek 对中文语境的理解...

近期，MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）在科技爱好者和开发者社区中引起了广泛关注。这项技术旨在简化大型语言模型（LLM）与各种外部工具和服务交互的方式，有望重塑我们...

一个有趣且有用的 gpt-4o 作图 prompt，极简主义 3d 插画风格。 我测试了几张，效果很稳定，最后一张图是原推的。 恰当使用的话，应该可以给材料（文章，网站，宣传物料）加分不少。 prom...

人工智能 ( AI ) 的普及给教育带来了变革的机遇，但也伴随着严峻的挑战，其中最直接的就是对学术诚信的冲击。AI 工具生成文本的能力，使得传统意义上的抄袭界限变得模糊，给教育工作者带来了前所未有的困...

ChatGPT 不仅仅是一个简单的对话助手，它提供了更高级的功能来帮助用户系统性地处理重复性任务和项目。本文将介绍 ChatGPT 中的 Projects (项目) 和 GPTs (定制化 GPT) ...

提示词 A dramatic, front-facing close-up portrait of Hayao Miyazaki. The composition is perfectly symme...

Three.js 就是一个让网页能显示“立体”图像的工具。你可以把它想象成： 它提供了一套工具，让开发者可以在网页上画出各种 3D 的形状，比如立方体、球体等等。 它还能让这些 3D 形状动起来，实现...

PS：生成小红书笔记封面和多图笔记还是挺方便的。 提示词 创建图片 在一张 A4 大小的纸张上面，用钢笔蓝墨水写一段中文独白，解释下面这段话的概念。用红色记号笔在上面潦草地做一些标记帮助其他人...

提示词示例 "生成一个无缝的、可铺设的、手绘的鹅卵石道路纹理，灵感来自幻想RPG游戏，具有不同大小的石块和自然的土色调，适合游戏使用并且具有高分辨率。" "创建一个无缝的、无缝的金属表面纹理...

最近看吉卜力新海诚看吐了，玩点有趣的。Wojak风格图像在未来才更有市场。 不是太稳定，可以详细描述，比如： “图像中前置人物整体保持现有人物线条、轮廓、面部特征，保持背景风格不变，仅将前置人物转...

随着大型语言模型 (LLM) 能力的飞速发展，传统的基准测试，如 MMLU，在区分顶尖模型方面逐渐显现出局限性。仅仅依靠知识问答或标准化测试，已难以全面衡量模型在真实世界交互中至关重要的细微能力，例如...

在人工智能辅助软件开发日益普及的今天，一个关键的挑战浮出水面：如何让 AI 编码助手像人类开发者一样拥有跨会话的“记忆”，能够记住并应用项目的编码规范、偏好设置、特定流程甚至需求细节。目前，广受欢迎的...

大语言模型（LLM）的发展日新月异，其推理能力已成为衡量其智能水平的关键指标。特别是具备长推理能力的模型，例如 OpenAI 的 o1、DeepSeek-R1、QwQ-32B 和 Kimi K1.5 ...

功能 这个提示词将 AI 配置为 "App-Creator"，一个专门为 Poe 平台创建 Canvas Apps (基于 HTML/CSS/JS 的 Web 应用) 的专家。 它提供了详细的操作指南...

传统电商客服体系依赖智能客服系统与人工团队的配合，但这种模式常面临效率瓶颈和体验痛点。尽管大模型技术已发展数年，多数 AI 客服仍局限于基于预设流程的辅助（SOP 模式）或简单的人机协作（Copilo...

引言 近年来，大型语言模型（LLMs）在人工智能领域取得了令人瞩目的进展，其强大的语言理解和生成能力使其在多个领域得到了广泛应用。然而，LLMs 在处理需要调用外部工具的复杂任务时，仍然面临诸多挑战...

Python 生态向来不缺包管理和环境管理工具，从经典的 pip、virtualenv 到 pip-tools、conda，再到现代化的 Poetry、PDM 等等。每种工具都有其擅长的领域，但也常常...

导言 近年来，多智能体系统（MAS）在人工智能领域引起了广泛关注。这些系统通过多个大语言模型（LLM）智能体的协作，试图解决复杂的、多步骤的任务。然而，尽管人们对 MAS 充满期待，其在实际应用中的表...

像 Claude 这样的大型语言模型 (LLM) 并非由人类直接编写程序代码造就，它们是在海量数据中训练出来的。在这个过程中，模型自己学会了解决问题的策略。这些策略隐藏在模型生成每个词时进行的数十亿次...

社交媒体上，那些令人惊艳的樱花照片总是能轻易吸引目光。人们或许会疑惑，为何同样是春日赏樱，有人能拍出刷屏之作，而自己的照片却显得平平无奇，甚至黯淡失色？一句玩笑或许点破了真相：“他用长焦捕捉春色，你却...