ADK.wang 统一知识工程 · 权威专著深度引证

ADK.wang AI & 软件技术百科

全库汇聚全球 22,000+ 核心技术词条,深度引证上千本行业权威学术专著,涵盖大模型原理、云原生、架构设计与工程效能。

22,077

全量学术技术词条

9 大

核心专业领域体系

10,000+

权威专著深度引证

100%

原书精粹与工业对齐

人工智能与大模型
📚 1 本专著

镜像属性过滤器

ImagePropertiesFilter

(5)镜像属性过滤器(ImagePropertiesFilter),过滤镜像属性(OS属性、Hypervisor类型等)不满足虚拟机请求的物理机;

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

闭环热节流架构 (CLTT)

由于这种方法需要直接测量持久内存的温度,所以被称为闭环热节流架构(CLTT)。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

问大语言模型 (LLM)

人类生产力的解放?揭晓从大模型到 AIGC 的新魔法 > 64 4 月 11 日,在 2023 阿里云峰会上,阿里云推出通义千问大语言模型(LLM),该模型支 持多轮交互及复杂指令理解、多模态融合、外部增强 API 等功能;同时,阿里云推出企业 专属大模型...

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

问答提示词

Prompt

这样得到的文档片段, 再结合知识库的问答提示词( Prompt )的拼接,去调用大语言模型得到最终的回答返还给 用户。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

阐述分词器

Tokenizer

本章将通过操作实例详细阐述分词器(Tokenizer)及其模型(例如BERT)的技术细节,包括如何加载分词器/模型,以及如何使用社区提供的预训练模型。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

队伍

Token

进攻成功的队伍在公共环境的指定目录下创建一个文件,文件内 容就是队伍名或者队伍令牌(Token),用来证明身份。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

阿姆斯特丹信息模型 (AIM)

[13] 参见商业IT联盟博客,阿姆斯特丹信息模型(AIM)第9单元(发布于2010-12-08),https://businessitalignment.wordpress.com/tag/amsterdam-information-model/

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

隐空间

Latent Space

图12-9 Stable Diffusion模型架构 Stable Diffusion的数据会在像素空间(Pixel Space)、隐空间(Latent

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

零样本推理

Zero-Shot

其次是GPT-2,它在GPT-1的基础上对模型规模和数据集都进行了扩展,不仅效果变得更好,还具有一定的零样本推理(Zero-Shot)能力。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

静态驱动验证器

Static Driver Verifier

为了确保规则得到严格遵守,微软还提供了一个名为静态驱动验证器(Static Driver Verifier)的工具,该工具利用程序验证技术来对驱动程序的代码进行推理,以确保驱动程序遵规守纪。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

静默

Silent Reply Token

OpenClaw 用一个特殊的静默令牌(Silent Reply Token)来实现这一机制。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

非序列问题 (CV)

关注这几年科研进展的读者或许早就知道,Transformer在序列建模问题(NLP)甚至非序列问题上(CV)都获得了广泛应用,相关研究已经热火朝天了。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

非饱和量化

No Saturation Quantization

这里以非饱和量化( No Saturation Quantization)从 FP16 到 INT8

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

面对命名实体 (NER)

我们将探索 Transformer 在面对命名实体识别(NER)和问答任务时的潜力。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

项目工作分解结构 (WBS)

项目专用的计划技术主要包括:项目工作分解结构(WBS)、关键路径法(CPM)、计划评审技术(PERT)、甘特图(Gantt)等项目工期计划工具与技术;项目工程量测量与计算、项目单位成本估算和统计分析等项目成本估算和计划的技术;项目的风险识别、风险分析、风险...

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

顺序代理

SequentialAgent

确定性:确定性 (可预测的) 顺序代理(SequentialAgent) 按固定顺序执行子代理,将一个代理的输出作为下一个代理的输入。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

预分词

Pre-tokenization

)预分词(Pre-tokenization)。 对于英文等语言,可以直接基于空格切分单词;对于非 空格分词语言,借助分词工具就可以进行单词切分。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

飞行数据记录器 (FDR)

简单来说,黑匣子就是一个记录工具,由飞行数据记录器(FDR)和驾驶舱话音记录器(CVR)两部分组成,用来记录飞机在飞行过程中的各种参数,如飞行时间、速度、高度,飞机倾斜度,发动机转速、温度,以及飞行员与乘务人员和各个塔台之间的对话等。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

飞行车库

Fly Garage

他们邀请客户来到一个专门的创新空间,名为飞行车库(Fly Garage)。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

馈强化学习 (RLHF)

训练出一个好的大模型,一般分三个阶段:预训练、有监督微调(SFT)、人类反 馈强化学习(RLHF)。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

驾驶舱话音记录器 (CVR)

简单来说,黑匣子就是一个记录工具,由飞行数据记录器(FDR)和驾驶舱话音记录器(CVR)两部分组成,用来记录飞机在飞行过程中的各种参数,如飞行时间、速度、高度,飞机倾斜度,发动机转速、温度,以及飞行员与乘务人员和各个塔台之间的对话等。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

验收标准

Acceptance Criteria

  大模型输出 用户故事:查看催收任务 验收标准( Acceptance Criteria ) 场景: 催收员查看分配的催收任务 背景( Given ) :  催收员已成功登录智能催收管理系统。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

高级运动向量

Merge and Advanced MV

它使用列表索引,有两个主要的预测模式,即合并和高级运动向量(Merge and Advanced MV)。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
人工智能与大模型
📚 1 本专著

高质量 (SOTA)

一个例子是 Open-CLIP,这是 LAION 社区为训练高质量(SOTA)开源 CLIP 模型并复现与原始模型 相似质量所做的努力。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
查看引证 →
显示第 63 / 64 页,共 1516 条记录