主题
人工智能
让机器具备感知、学习与决策能力的技术领域，涵盖机器学习、计算机视觉与自然语言处理。
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人工智能
以机器学习、深度学习与大模型为核心，让机器完成感知、生成、推理与决策任务的技术领域。
310 条断言- 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
- 注意力机制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
- 大语言模型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
- 检索增强生成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
- 混合专家模型把前馈层拆成多个「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
- 扩散模型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
- 知识蒸馏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
- 对比学习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