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人工智能与大模型
📚 2 本专著

量化参数 (R-QP)

SSIM、PSNR、编码时间、比特率、压缩比与量化参数(QP)的关系曲线如 图E· 13 ~图E· 17 所示。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

Contrastive Tension (CT)

Embeddings (SimCSE) , 10 Contrastive Tension (CT) , 11

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

Image Pretraining (CLIP)

such as Residual Neural Networks, Contrastive Language-Image Pretraining

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

Simple Moving Average (SMA)

The calculateindicators function: This function calculates two technical indicators: Simple Moving Average (SMA) and Relative St...

难度: ★★★ 阅读: 8分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

Tokens Per Minute (TPM)

Tokens Per Minute (TPM). The default rate limits for the ChatGPT

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

事实知识 (RAG)

例如:快速迭代基本能 力(提示工程) 、用户个性化记忆(提示工程) 、案例库和事实知识( RAG ) 、输出格式和语言风格 ( SFT ) 、领域深度思考能力和工具调用能力( RL ) 、根据用户反馈持续优化( RLHF ) 。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

分割嵌入

Segment Embedding

·分割嵌入(Segment Embedding):用于区分两个句子,例如B是不是A的下文(如对话场景、问答场景等)。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

句子开始 (BOS)

Phi-3 模板 句子开始 ( BOS ) 词元 提示词 开始 提示词 用户 What is 1 + 1 提示词 结束 输出 开始 输出 模型 The answer to 1+1 is 2! 输出 结束 图 6-2:Phi-3 与模型交互所需的模板 在下一...

难度: ★★★ 阅读: 8分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

句子语义等价判断 (QQP)

图11-7 模型训练任务 预训练得到的BERT模型可以在后续执行NLP任务时进行微调,主要涉及以下内容: ·一对句子的分类任务:自然语言推断(MNLI)、句子语义等价判断(QQP)等,如图11-7(a)所示,需要将两个句子传入BERT,然后使用[CLS]的...

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

合取范式 (CNF)

在使用合取范式(CNF)的逻辑推理系统中,我们知道语言表达式“¬(A∨B)”和“¬A∧¬B” 是等价的,因为我们可以看到系统的内部,并能够了解到这两条语句是以完全相同的标准 CNF 形式存储的。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

大模型模块 (LLM)

工具模型包含3个模块——工具模块 (Utility),涵盖日志管理、文本格式化和配置管理等功能;资产治理 模块(Asset),涵盖元数据管理、指标特征管理和资产推荐等功能; 大模型模块(LLM),涵盖公共大模型和私有模型的操作功能。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

工具模块

Utility

工具模型包含3个模块——工具模块 (Utility),涵盖日志管理、文本格式化和配置管理等功能;资产治理 模块(Asset),涵盖元数据管理、指标特征管理和资产推荐等功能; 大模型模块(LLM),涵盖公共大模型和私有模型的操作功能。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

机器翻译 (NMT)

现在让我们看一下NLP的另一个重要任务:神经 机器翻译(NMT),首先使用一个纯编码器-解码器模型,然后使用注 意力机制对其进行改进,最后再看一下优秀的Transformer架构。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

标量单元

Scalar Unit

每个TPU v4 都包含2 个Tensor Core,每个Tensor Core 由 6 个单元组成,其中4 个是TPU 最核心的脉动阵列MXU,另外2 个包括1 个标量单元(Scalar Unit) 和1 个向量单元(Vector Unit)。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

算子组合技术

Graph

集成Transformer 高性能算子加速库ATB,提 供基础高性能算子和高效的算子组合技术(Graph),便于模型加速。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

联合国贸易和发展会议 (UNCTAD)

联合国贸易和发展会议 (UNCTAD)官⽹曾刊登的文章《⼈⼯智慧聊天机器⼈GPT如何影响⼯ 作就业》称:「与⼤多数影响⼯作场所的技术⾰命⼀样,聊天机器⼈ 有可能带来赢家和输家,并将影响蓝领和⽩领⼯⼈」。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

语言风格 (SFT)

例如:快速迭代基本能 力(提示工程) 、用户个性化记忆(提示工程) 、案例库和事实知识( RAG ) 、输出格式和语言风格 ( SFT ) 、领域深度思考能力和工具调用能力( RL ) 、根据用户反馈持续优化( RLHF ) 。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

通用强化 (SFT)

监督微调 学习 (2) 通用强化 ( SFT ) DeepSeek-V3-Base SFT 检查点 DeepSeek-R1 (1) 推理导向的 SFT 数据 强化学习 临时推理模型 推理数据 长链思维示例 图 A-6:推理导向的强化学习 具体分为两个步骤:...

难度: ★★★ 阅读: 8分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

领域架构 (DSA)

AI 芯片发展方向 为了满足数据中心算力需求,谷歌在2014 年开始研发基于特定领域架构(DSA)的张量处 理单元(TPU),专为深度学习任务设计的定制硬件加速器,加速谷歌的机器学习工作负载, 特别是训练和推理大模型。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

高效长距离注意力网络 (ELAN)

图 1-4 高效长距离注意力网络( ELAN ) 在 DeepSeek-V3 中,这两种技术的结合不仅提升了模型的性能,还显著 扩展了其在长文本生成、代码补全和数学推理等任务中的适用性。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

Agent System (MAS)

Multi-Agent System (MAS) over a single-agent system for complex

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

Agentic Systems (ADAS)

Automated Design of Agentic Systems (ADAS) represents a transformative

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

Average Variance Extracted (AVE)

that the square root of each Average Variance Extracted (AVE) was higher in associ-

难度: ★★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 2 本专著

Data Protection Regulation (GDPR)

implementation. European ODL providers, operating under Gen-eral Data Protection Regulation (GDPR) constraints, have generally d...

难度: ★★★★ 阅读: 8分钟
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