在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）已成为科技领域的热门话题，它以其独特的魅力和巨大的潜力，被众多行业视为下一个风口。然而，对于许多初入这一领域的人来说，AI所带来的不仅仅是前沿的技术革新，更是一系列专业而独特的词汇。这些词汇不仅构成了AI领域的独特语言体系，也反映了这一领域的最新发展和思考。
本文将带领大家一同盘点一下AI领域的热门词汇，为大家提供一个方便的查询目录。
目录
一、基础概念
二、模型与技术
三、工具类
●AGI(ArtificialGeneralIntelligence)通用人工智能
通用人工智能是指具备像人类一样广泛智能的计算机系统。AGI不仅能够在特定任务上表现卓越，而且能够像人类一样处理各种不同的任务和情境。也可以理解为AGI是人工智能发展的更高目标，不仅能够根据人类的指令来执行复杂任务，同时还具备一定的自我学习、自我改进、通过系统自身的成长来完成更复杂的问题，表现出更接近于人类的智力水平。
详细了解可点击：AIGC｜AGI远不止ChatGPT！一文入门AGI通识及应用开发
●机器学习（MachineLearning）
机器学习是人工智能的一个子领域，它致力于开发和研究使计算机能够自动“学习”和改进的算法。简单理解即开发人员作为老师来教授机器，让他们学习知识的同时学会“自学”
●深度学习（DeepLearning）
深度学习是一种基于人工神经网络的表征学习算法，它可以从大量的数据中自动学习特征和规律，从而实现智能化的任务。深度学习是机器学习的一种高级形式。它用很多层的网络来模拟人脑的思考方式，从而处理更复杂的问题。比如，通过深度学习，电脑可以识别照片中的人脸，甚至理解视频中的对话内容。
详细了解可点击：AIGC｜浅谈什么是深度学习？
●神经网络（NeuralNetworks）
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由大量的神经元节点（或单元）相互连接而成。每个节点接收输入信号，根据权重和激活函数计算输出，并通过层与层之间的连接传递信息。神经网络在图像识别、语音识别等领域都有广泛应用。
详细了解可点击：AIGC｜万字长文！带你了解AI大模型技术演进
●自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）
自然语言处理是AI领域的一个关键部分，它专注于让计算机理解和处理人类语言。NLP技术包括词法分析、句法分析、语义理解、机器翻译、情感分析等，旨在让计算机系统能够解析、理解和生成自然语言文本，从而实现与人类的自然语言交互。简单来说，就是让计算机能够读懂我们写的文章，或者理解我们说的话，甚至还可以帮我们翻译语言。
●计算机视觉（ComputerVision）
计算机视觉是使计算机能够“看”和“理解”图像和视频的技术。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割、场景理解等多个方面。通过算法和模型，计算机视觉技术能够从图像中提取有用的信息，为自动驾驶、安全监控、医疗诊断等应用提供支持。
●强化学习（ReinforcementLearning）
强化学习是一种机器学习方法，它基于试错原则，让智能体（Agent）在环境中通过与环境互动来学习如何达到某个目标或最大化某种奖励。强化学习模型通常包括智能体、环境和奖励函数。智能体根据当前状态选择动作，环境根据该动作返回新的状态和奖励，智能体则根据奖励来调整其策略，从而不断优化其行为。
●幻觉（Hallucination）
在AI中，幻觉指的是模型产生的错误或误导性的输出。这些输出并非基于实际输入数据，而是由模型的内部表示引起的。
●生成模型（GenerativeModel）
生成模型是一种能够生成新的、似乎是真实的数据的模型，如GANs。
●判别模型（DiscriminativeModel）
判别模型直接学习从输入到输出的映射，不生成新数据，如SVM和逻辑回归。
●LLM（LargeLanguageModel）
大型语言模型是一种能够生成和理解大量文本的深度学习模型，如GPT系列
●Transform模型
Transform模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在NLP领域特别受欢迎，如BERT和GPT。
●参数
人工智能中的参数是指模型在训练过程中需要学习和调整的变量，包括普通参数（如权重和偏置值）和超参数（如学习率和批量大小）。这些参数决定了模型的学习能力和表现，通过合理的选择和调整，可以优化模型的性能并提升其在实际应用中的效果。例如GPT4的参数大概为2800亿，LLaMA2-70b中的70b就是说模型有700亿个参数。
●Token
人工智能中的“token”就像是把一大段文字或图像切分成一小块一小块的小单位。比如，我们把一句话里的每个单词看作是一个“token”，这样模型就能更容易地理解和处理这些信息。通过把原始数据变成token，模型就能更准确地找到其中的规律和模式。
●微调（Fine-tuning）
微调是在预训练模型的基础上，使用特定数据集进行进一步训练，以改进模型在特定任务上的性能。
详细了解可点击：AIGC｜FineTune工程之LoRa微调：用小资源打造大成就
●RAG（RetrievalAugmentedGeneration）
RAG——检索增强生成技术，为从已有的数据库中检索信息从而增强生成的效果。它是一种结合了全局和局部上下文递归注意力机制的深度学习算法，通过逐步扩大注意力的范围来同时捕捉文本的局部和全局信息，从而提高了模型对自然语言的理解和生成能力。
详细了解可点击：AGI｜一篇小白都能看懂的RAG入门介绍！
●迁移学习（TransferLearning）
迁移学习是一种重用在一个任务上学到的知识，以加速或改进在另一个相关任务上的学习的技术。
●自监督学习（Self-SupervisedLearning）
自监督学习是一种利用未标记数据来训练模型的技术，通过构造自己的标签或从数据中提取信息。
●多模态（Multimodal）
多模态指的是能够处理和理解来自不同模态（如文本、图像、音频等）的数据的技术或模型。
●注意力
在人工智能领域，“注意力”机制是一种仿生的方法，它让机器学会模仿人类在处理信息时的注意力行为。具体来说，注意力机制允许模型在处理输入数据（如文本、图像等）时，自动地识别和聚焦于最相关或最重要的部分，而忽略不相关或次要的信息。这种机制类似于人类在阅读或观察时，会自动将注意力集中在关键信息上，忽略不重要的细节。
●零样本提示（Zero-shotPrompting）
零样本提示是一种使模型能够处理未见过的任务或类别的技术，通过给模型提供适当的提示或上下文。
●Prompt提示词（也称“指令”）
为模型设置任务或查询的初始上下文或指令。
●上下文窗口
在人工智能领域，上下文窗口是处理序列数据时的一个关键概念，它指定了模型在处理文本或数据时考虑的前后文范围。通过合理设置上下文窗口的大小，模型可以更准确地捕捉文本中的依赖关系，从而优化理解和生成文本的能力。
●思维链（ChainofThought）
思维链是大型语言模型中的一种现象，其中模型能够生成一系列逻辑上连贯的推理步骤，以解答复杂问题。
●算力（ComputePower）
算力指的是进行计算的能力，通常以浮点运算次数（FLOPS）来衡量。在AI中，强大的算力对于训练大型模型至关重要。
●扩散（Diffusion）
在AI中，扩散可能指的是一种算法或技术，用于在数据集中传播信息或影响，通常与概率模型或图模型相关。
●涌现（Emergence）
涌现指的是在复杂系统中，通过简单的规则和相互作用，产生出复杂和意想不到的行为或特性的现象。在AI中，这通常与神经网络和自组织系统相关。
●超参数优化（HyperparameterOptimization）
超参数优化是调整机器学习模型外部设置的过程，以改进模型性能。
●梯度下降（GradientDescent）
梯度下降是一种优化算法，用于寻找能够最小化或最大化目标函数的参数值。
●目标函数（ObjectiveFunction）
目标函数是机器学习中的一个关键概念，它定义了模型在给定输入下应如何优化的准则或度量。
●向量化（Vectorization）
向量化是将数据表示为向量或矩阵的过程，这有助于高效地进行数值计算和数据处理。
●预训练（Pre-training）
预训练是在大规模无标签数据上训练模型的过程，以学习通用的特征表示，随后可以在特定任务上进行微调。
●验证集（ValidationSet）
验证集是用于调整模型超参数和选择最佳模型的独立数据集。
●测试集（TestSet）
测试集是用于评估模型在未见过的数据上的性能的数据集。
●准确率（Accuracy）
准确率是模型预测正确的样本数与总样本数之比，用于衡量模型性能。
●损失函数（Loss Function）
损失函数衡量模型预测与实际结果之间的差距，用于优化模型参数。
●ChatGPT
GPT系列由OpenAI开发，是目前最流行的大型语言模型之一。GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）拥有1750亿参数，而GPT-4则更大，具有更强的文本生成和理解能力。这些模型能够生成连贯、有逻辑的文本，并且在广泛的自然语言处理任务中表现出色，如问答、文本摘要、机器翻译等。GPT系列模型的强大之处在于它们通过大规模无监督预训练学习到了丰富的语言知识和上下文理解能力，使得它们能够根据给定的文本生成高质量的回复。
●BERT
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）系列是由Google开发的基于Transformer的双向编码器模型。BERT通过在大量文本数据上进行预训练，学习了文本的上下文表示，从而能够更好地理解文本语义。BERT在多个自然语言处理任务中取得了显著的效果，如文本分类、实体识别、情感分析等。它通过将文本转换为固定长度的向量表示，使得模型能够捕捉到文本中的关键信息，并应用于各种下游任务。
●文心一言
文心一言是由百度开发的一种中文大型语言模型，它具有强大的对话生成和理解能力。ERNIE Bot是文心一言在聊天机器人领域的应用版本，它能够根据用户的中文输入生成相应的回复，并支持多种聊天场景和领域。文心一言在中文语言处理方面表现出色，对于中文用户的需求有着良好的理解和响应能力。
●Midjourney
Midjourney是一款基于人工智能技术的绘画软件，它利用深度学习算法来辅助用户进行绘画创作。通过对大量的绘画作品进行学习，Midjourney能够理解各种绘画风格和技巧，从而帮助用户轻松地创作出具有个性化风格的作品。这款软件适用于各种绘画领域，如插画、漫画、油画等，无论是专业画家还是绘画爱好者，都可以在Midjourney中找到适合自己的创作方式。
●StableDiffusion
Stable Diffusion是由Stability AI开发的一种先进的图像生成模型，它采用扩散模型（Diffusion Model）进行图像生成。Stable Diffusion能够快速生成高质量的图像，并支持多种风格的转换。它能够根据给定的文本描述或图像样式生成对应的图像，如将一幅风景画转换为艺术风格的作品。Stable Diffusion的出色表现使得它在图像生成领域迅速崭露头角。
●Clip（ContrastiveLanguage-ImagePre-training）
Clip是一种结合文本和图像的大型预训练模型，它通过学习文本和图像之间的对应关系，实现了跨模态的语义理解。Clip能够将文本描述与图像进行匹配，从而根据文本描述识别或生成相应的图像。这种跨模态的语义理解能力使得Clip在图像搜索、图像标注、视觉问答等任务中表现出色。Clip的出现为图像与文本之间的交互提供了新的思路和方法。
●DALL-E3
DALL-E 3是OpenAI推出的新一代图像生成工具。只需输入一段文字描述，它就能为你绘制出栩栩如生的图片。与之前的版本相比，DALL-E 3生成的图像更加细腻、真实，而且速度更快。无论是风景、人物还是抽象艺术，它都能轻松驾驭。想象一下，你脑海中的创意，现在只需几秒钟就能变为现实。
●Pika
Pika是由Pika Labs倾心打造的一款革命性人工智能模型。这款模型具备强大的视频生成和编辑能力，可以轻松应对三维动画、动漫、卡通、电影等多种风格的视频制作需求。它彻底颠覆了传统的电影和视频创作方式，为用户提供了一个几乎无门槛的视频创作平台。只需输入一句话，Pika 1.0即可生成你所想象的各种风格的视频，让创意无限释放，为创作者们带来了前所未有的便利与高效。
●Gen-2
Gen-2是Runway旗下最新推出的智能视频生成工具，凭借其独特的技术优势和创新的应用场景，迅速在视频制作领域崭露头角。该工具的核心优势在于其强大的智能生成能力和高度自定义的灵活性。Gen通过文本、图像、视频混合的训练模式，提高了生成视频的质量和一致性，同时还降低了训练消耗。
●Sora
Sora是OpenAI推出的首个视频生成模型，其使用扩散模型技术，完美继承了DALL•E3的画质和遵循指令能力，能够从文本说明中生成长达60秒的视频，并能够提供具有多个角色、特定类型的动作和详细背景细节的场景。借助GPT的能力，Sora能够实现对语言的深入理解，使其能够准确地解释提示词，并生成引人注目的字符来表达充满活力的情感。Sora还能在一个生成的视频中创建多个镜头，体现人物和视觉风格。
详细了解可点击：AIGC｜AI到底如何生成视频？Sora究竟为何能引爆科技圈？
当然，AI领域的广阔天地，远非这些词汇所能完全涵盖。随着技术的飞速进步和应用的广泛拓展，新的热门词汇不断涌现，它们像璀璨的星辰，不断点亮着AI领域的最新趋势和前沿动态。
我们也将继续关注AI领域的最新发展，通过AGI栏目为大家带来更丰富、更深入的内容。
注：文章内容仅供学习参考，部分简介来源于网络。
作者：YYYT | 神州数码云基地
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