AI答疑

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。

1、DeepSeek 优势： 逻辑推理与代码生成：在数学解题、代码生成等需要逻辑推理的任务中表现突出，适合开发者和学术研究场景。 低成本与开源：通过优化模型结构和训练成本，DeepSeek提供高性价比...