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## 词条

### ai

- [地面效应（F1）](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-ground-effect-f1): F1领域中通过赛车底部文丘里通道产生低压区以增加下压力的空气动力学现象 （22 条断言 · 6 个出处）
- [MGU-H](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-mgu-h): F1动力单元中用于回收涡轮增压器热能并转化为电能的机电组件，可用于消除涡轮迟滞或为储能电池充电 （17 条断言 · 6 个出处）
- [MGU-K](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-mgu-k): 世界一级方程式锦标赛动力单元中负责回收制动动能并在加速时输出辅助动力的核心机电模块 （26 条断言 · 9 个出处）
- [DRS](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-drs): F1赛事中用于降低空气阻力、辅助超车的可调尾翼电子控制系统 （11 条断言 · 5 个出处）
- [F1 Stint](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-stint): F1赛事术语，指赛车两次进站之间连续使用同一套轮胎完成的连续行驶阶段 （4 条断言 · 1 个出处）
- [F1轮胎配方](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-tire-compounds): 由F1官方指定轮胎供应商倍耐力推出的，从C1到C6按硬度从高到低划分的6种干地轮胎配方分类体系，赛事中常以硬、中性、软的标识组合分配给各分站使用。 （1 条断言 · 1 个出处）
- [进站（F1）](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-pit-stop): F1赛事中车手驶入维修区完成轮胎更换、赛车维修或调校的核心策略环节，直接影响比赛最终成绩 （11 条断言 · 5 个出处）
- [F1虚拟安全车](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-virtual-safety-car): F1赛事中无需实体安全车出动，通过电子系统强制车手减速保持间距的短时赛道清理管控机制 （25 条断言 · 8 个出处）
- [F1红旗](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-red-flag): F1赛事中用于因赛道事故或恶劣天气暂停比赛的官方信号，要求车手减速返回维修区，后续比赛可重启或直接终止 （24 条断言 · 6 个出处）
- [F1正赛](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-main-race): F1大奖赛周末的核心正式赛事，车手需完成赛事规定圈数，以冲线先后顺序判定最终名次的竞速环节 （14 条断言 · 3 个出处）
- [F1排位赛Q1/Q2/Q3阶段](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-qualifying-q1-q2-q3): 世界一级方程式锦标赛现行排位赛采用的三节递进淘汰赛制，依次淘汰最慢5位车手，最终由Q3决出前十发车顺位 （8 条断言 · 3 个出处）
- [灰色地带](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-grey-area): F1领域中规则未明确禁止但可能违背规则精神的赛车设计或操作，常引发赛事争议的相关行为范畴 （25 条断言 · 7 个出处）
- [排位赛](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-qualifying): F1赛事中用于决定正赛发车顺序的计时淘汰赛制，分为Q1、Q2、Q3三个阶段逐轮淘汰末位车手 （13 条断言 · 7 个出处）
- [技术指令](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-technical-directive): FIA向F1车队发布的用于澄清规则解释、执行边界与灰色地带的官方指导文件 （42 条断言 · 9 个出处）
- [遥测](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-telemetry): F1赛车领域中通过车载传感器实时将赛车运行数据传输至维修区的技术系统，采集内容涵盖速度、油门、刹车、挡位等核心运行参数。 （11 条断言 · 3 个出处）
- [冲刺赛](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-sprint-race): F1大奖赛部分周末举办的短距离赛事，结果决定正赛发车顺位且前八名可获得积分 （6 条断言 · 2 个出处）
- [下压力](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/downforce-f1): F1赛车通过空气动力学套件产生的将车身压向地面，以提升轮胎抓地力与过弯速度的作用力 （28 条断言 · 6 个出处）
- [车手世界冠军](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-driver-world-champion): FIA授予每个F1赛季总积分最高车手的年度官方冠军头衔，是赛车运动领域车手的最高个人荣誉之一。 （58 条断言 · 12 个出处）
- [积分区](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-points-zone): F1赛事正赛中能够获得赛事积分的名次区间，其覆盖范围与对应积分分配随赛事规则迭代调整 （5 条断言 · 1 个出处）
- [Undercut](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/undercut-f1): F1赛事中后车提前进站更换新胎，依托新胎圈速优势在前方对手完成进站后完成位置超越的经典赛道战术。 （4 条断言 · 1 个出处）
- [动力单元](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-power-unit): 国际汽联规定的F1赛事专用混合动力动力系统，由内燃机、涡轮增压器、MGU-K、MGU-H等核心部件组成，是现代F1赛车的动力核心。 （20 条断言 · 9 个出处）
- [轮胎退化](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-tyre-degradation): F1赛事中轮胎随行驶里程增加而性能逐步下降的现象，主要分为热退化与磨损退化两类，是影响比赛策略的核心因素之一 （4 条断言 · 1 个出处）
- [最快圈](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-fastest-lap): F1正赛中单圈用时最短的车手所创造的圈速，2019-2024年设有积分奖励，现为官方赛事统计数据 （17 条断言 · 6 个出处）
- [领奖台](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-podium): F1正赛前三名车手接受奖杯、进行香槟庆祝的专属仪式区域与席位设置 （16 条断言 · 7 个出处）
- [杆位](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-pole-position): F1赛事中车手在排位赛阶段跑出最快圈速后获得的正赛第一位发车位置 （15 条断言 · 7 个出处）
- [安全车](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-safety-car): F1赛事中赛道出现事故或危险情况时出动，带领车手低速行驶、禁止超车以清理赛道的专用引导车辆 （19 条断言 · 5 个出处）
- [大奖赛](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-grand-prix): F1世界锦标赛的单站赛事单元，常规由练习赛、排位赛、正赛组成，部分分站增设冲刺赛以决定额外积分与发车顺位。 （23 条断言 · 5 个出处）
- [Ergast API](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/ergast-api): 面向F1领域提供赛程、成绩、车手车队等历史数据的公开API，现已停止更新但存档仍可访问使用 （85 条断言 · 5 个出处）
- [发车格](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-grid): F1正赛开始前赛车按照排位赛成绩依次排列的指定起始位置序列 （14 条断言 · 4 个出处）
- [国际汽车联合会](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/fia): 总部位于法国巴黎的全球汽车运动最高监管机构，是F1等国际顶级汽车赛事的规则制定与管理主体 （61 条断言 · 13 个出处）
- [编队圈](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/f1-formation-lap): F1正赛正式开始前，车手按发车顺位依次绕行赛道一圈，完成暖胎、车辆状态检查后返回发车格的指定流程环节。 （17 条断言 · 5 个出处）
- [对比学习](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/contrastive-learning): 机器学习领域一类通过拉近相似样本、推开不相似样本学习有效表示的自监督表示学习技术 （221 条断言 · 60 个出处）
- [知识蒸馏](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/knowledge-distillation): 机器学习领域的一类模型压缩与性能迁移技术，通过让小型学生模型学习大型教师模型的软标签或中间表征来逼近其表现。 （171 条断言 · 47 个出处）
- [三星堆遗址](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/sanxingdui): 位于中国四川广汉的商代前后古蜀文化大型遗址，以风格独特的青铜遗存闻名 （39 条断言 · 16 个出处）
- [安提基特拉机械](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/antikythera-mechanism): 公元前2世纪左右古希腊制造的已知最早的模拟天文计算机，用于计算天体位置和预测天文事件。 （80 条断言 · 14 个出处）
- [CRISPR 基因编辑](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/crispr-gene-editing): 一种基于原核生物获得性免疫系统改造的、可对基因组特定位点进行精准修饰的基因编辑技术 （136 条断言 · 51 个出处）
- [费马大定理](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/fermats-last-theorem): 由皮埃尔·德·费马提出，历经358年最终由安德鲁·怀尔斯于1994年完成证明的数论核心猜想，是20世纪数学界最重要的成果之一 （92 条断言 · 28 个出处）
- [量子纠错](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/quantum-error-correction): 量子纠错是一类通过量子编码、多量子比特冗余和非破坏错误诊断来保护量子信息免受噪声干扰的理论与技术体系，是实现容错量子计算的核心基础。 （120 条断言 · 38 个出处）
- [沃尼奇手稿](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/voynich-manuscript): 一部约成于15世纪、以未知文字与未知语言写成的插图手稿，自1912年重现以来始终未被破译，现藏耶鲁大学贝内克珍本与手稿图书馆。 （297 条断言 · 137 个出处）
- [Transformer](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/transformer): 一种完全基于注意力机制的神经网络架构，是当代大语言模型的通用底座。 （11 条断言 · 5 个出处）
- [注意力机制](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/attention): 让模型在计算某个位置时，动态地为序列其他位置分配权重的通用计算方法。 （8 条断言 · 3 个出处）
- [大语言模型](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/llm): 在超大规模文本上预训练、参数量达到数十亿以上的神经网络语言模型。 （7 条断言 · 4 个出处）
- [检索增强生成](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/rag): 在生成之前先从外部知识库检索相关片段，再让模型基于这些片段作答的方法。 （8 条断言 · 4 个出处）
- [混合专家模型](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/moe): 把前馈层拆成多个「专家」，对每个输入只激活其中一小部分的稀疏架构。 （7 条断言 · 4 个出处）
- [扩散模型](https://aipedia.apexera-ai.com/wiki/diffusion): 通过逐步去噪从纯噪声中生成数据的一类生成模型，是图像与视频生成的主流方法。 （7 条断言 · 5 个出处）

## 说明

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