AI答疑

一、双方关系的核心定位 根据公开信息，360与DeepSeek未建立直接股权关系或传统业务合作，但存在技术协同与战略支持的间接关联。例如，360的 纳米AI搜索 APP集成了包括 DeepSeek-R...

一、DeepSeek AI软件的核心功能定位 DeepSeek的AI软件是面向多场景的智能生产力工具，基于深度学习的自然语言处理技术，可理解为"会思考的智能工作助手"。不同于传统软件的固定功能模式，其...

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。

昨天 黑神话：悟空 很火啊，好多人在玩。可惜博主晕3D，玩不了这些游戏，steam买的战地5之类的都一直在吃灰。 好些手残党过不去关卡，查了下有修改器可以修改数值。需要的可以试一下。 修改器是风灵月影...

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...

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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...

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。

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。

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。

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。

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。

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...

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。

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。

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。

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。

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...

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...

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。

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...

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。

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...

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...

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。

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。

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...

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...

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...

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。

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。

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。

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...

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。

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。

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。

随机搜索（Random Search）是一种超参数优化方法，通过在参数空间中随机采样候选点来寻找最优配置。

网格搜索（Grid Search）是机器学习中用于系统化寻找最优超参数组合的自动化方法。这种方法通过预先定义每个超参数的候选值范围，穷举所有可能的参数组合，逐一训练模型并评估性能，最终选择表现最佳的超...

数据增强（Data Augmentation）是通过人工创造新数据来扩充训练数据集的技术方法。