AI News

决策树通过递归选择最能区分数据的属性来构建树状模型，每个节点代表一个属性测试，每个分支代表测试结果，叶节点代表决策输出。它利用信息增益、增益率或基...

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一种机器学习范式，它结合了少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。这种方法特别适用于标记数据获取成本高昂或...

计算机视觉(Computer Vision)是人工智能的一个关键分支，专注于使机器能够像人类一样解释和理解视觉信息。它涉及图像和视频的获取、处理、分析以及从这些数据...

随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，由多个决策树构成，通过投票机制或平均预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。它采用随机抽样的方式选择数据和...

迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习技术，它允许模型将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关但不同的任务上。这种方法可以减少新任务所需的训练...

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的监督学习算法。通过计算网络误差相对于网络参数的梯度，利用梯度下降法对网络权重进行调整，以最小...

梯度下降（Gradient Descent）是一种优化算法，用于通过迭代过程最小化损失函数，寻找模型参数的最佳值。算法从初始参数开始，计算损失函数梯度，然后沿梯度...

监督学习(Supervised Learning)是一种机器学习方法，通过使用带有标签的训练数据来训练算法，使其能够对新的数据进行分类或预测。它包括分类和回归任务，利用...

模式识别（Pattern Recognition）是信息科学和人工智能领域的一个重要分支，对事物或现象的各种形式的信息（数值的、文字的和逻辑关系的）进行处理和分析，实...

推理（Inference）指的是经过训练的AI模型识别模式并从以前从未见过的信息中得出结论的能力。AI推理是AI模型生命周期中的关键阶段，发生在模型训练之后，当模...

思维树（Tree of Thought, ToT）是一个开创性的框架，旨在增强大型语言模型（LLM）的推理能力。这种方法模拟了人类解决问题的认知策略，使LLM能够以结构化的...

OS Agents 是能理解和执行复杂任务的智能体，它们通过操作系统提供的接口与计算设备交互，自动完成从简单到复杂的各种任务。任务可以是信息检索、文件管理、...

TTS（Text to Speech）即文本转语音技术。是一种将文本信息转化为自然语音输出的技术。通过TTS技术，计算机可以将输入的文本自动转换成自然语音，模拟出人类...

跨模态泛化（Cross-Modal Generalization）是指利用在一个或多个特定模态上学习到的知识，来提升系统在新的、未见过的模态上的性能。适用于多模态学习任务，...

专家系统（Expert System, ES）是人工智能领域的一个重要应用研究领域。是一种智能计算机程序系统，内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验。专家系统能...

代理型AI（Agentic AI）是一种人工智能系统，能自主行动和决策。这些系统被称为AI代理，可以独立于直接人类干预追求目标。代理型AI使用高级技术，如强化学习...

零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）是一种机器学习场景，其中AI模型被训练以识别和分类对象或概念，事先不知道这些类别或概念的任何示例。大多数深度学习...

情感分类（Sentiment analysis）也称为情感分析或意见挖掘，是一种自然语言处理技术，用于分析文本数据以识别和提取作者的情感倾向、观点和评价。通过评估文...