人工智能2023年技术对话中位居顶端AI建议许多创新契机,因为它投入使用大数据集的应用模式AI可提高人机经验诊断 内容创建 模式预测 工作流改善以技术论者的身份,AI是一个无所不在的游戏变换者,其出现正导致对法律的重新思考,行业规范像公共舆论法院引起他们的关注AI挑战在于理解它和它“内在语言”不广为理解以数列从A到Z覆盖AI语言
第五部分覆盖M对O
- 机器学习.机器学习是一种AI算法类型,使软件应用更加精确自主预测结果
- 莫特斯.Moats机制防止竞争者复制专有LLMLLM的句法包括培训数据、模型权重和培训成本
- 模型化.AI模型机器学习算法 训练部署
- 模型崩溃.模型崩溃时,低质量自定义内容污染未来模型训练集
- 多模式AI.多模式AI系统可处理输入并生成数介质输出多模式系统可处理图像、视频、文本或声音组合,而不是纯文本组合
- 音乐生成器AI驱动工具创建独特版权免费音乐例子包括:Soundful、Mubert、Beatoven和Aiva
- 自然语言生成.NLG使用AI从数据集生成笔语或口语
- 自然语言处理.NLP是一个计算机程序理解人文语言的能力语言学子领域
- 神经网络.神经网络是一种深学习技术类型,由互连人工神经元组成神经元节点处理传递信息两大神经网络类型是循环神经网络和CNN
- 神经变换计算.神经变换计算法计算机设计仿照人脑元素建模可同时应用硬件和软件
- OpenAI.OpenAI是一家美国人工智能公司过去十年中,它开展了AI研究并开发了若干AI模型和服务,包括GPT3、CatgPT和Dall-E
- 超配.重构数据科学概念 统计模型与其训练数据太接近 损及处理隐蔽数据的能力
点击来跟上人工智能A到Z序列
源码
下源构建此词汇表 :
/UAT-Logo-new.jpg?width=151&name=UAT-Logo-new.jpg "UAT-Logo-new"){kind=logo}
注释