Định kiến
Definition
Trong AI, các định kiến nảy sinh khi các mô hình học và khuếch đại những thiên kiến xã …
Multilingual AI Terms Dictionary
Từ điển đa ngôn ngữ toàn diện về thuật ngữ AI
Trong AI, các định kiến nảy sinh khi các mô hình học và khuếch đại những thiên kiến xã …
Giảm thiểu dữ liệu là một nguyên tắc bảo mật cốt lõi yêu cầu các tổ chức hạn chế việc thu …
Học theo chương trình bắt chước quá trình giáo dục của con người bằng cách trình bày dữ …
Quyền bị lãng quên cho phép người dùng yêu cầu loại bỏ thông tin cá nhân của họ khỏi cơ …
Trích xuất mô hình liên quan đến việc truy vấn API của mô hình máy học mục tiêu để suy …
Chiến lược Zeuthen là một phương pháp dựa trên quy tắc cho việc mặc cả trong các cuộc đàm …
Gợi ý không mẫu liên quan đến việc yêu cầu một mô hình ngôn ngữ đã tiền huấn luyện hoàn …
Một cuộc tấn công backdoor liên quan đến việc đầu độc dữ liệu huấn luyện của mô hình học …
Thế giới Wumpus là một môi trường dựa trên lưới được giới thiệu trong giáo trình AI của …
XLM-RoBERTa (Cross-lingual Language Model RoBERTa) là một mô hình đa ngôn ngữ quy mô lớn …
Trong AI, các định kiến nảy sinh khi các mô hình học và khuếch đại những thiên kiến xã …
Giảm thiểu dữ liệu là một nguyên tắc bảo mật cốt lõi yêu cầu các tổ chức hạn chế việc thu …
Học theo chương trình bắt chước quá trình giáo dục của con người bằng cách trình bày dữ …
Quyền bị lãng quên cho phép người dùng yêu cầu loại bỏ thông tin cá nhân của họ khỏi cơ …
Trích xuất mô hình liên quan đến việc truy vấn API của mô hình máy học mục tiêu để suy …
Chiến lược Zeuthen là một phương pháp dựa trên quy tắc cho việc mặc cả trong các cuộc đàm …
Gợi ý không mẫu liên quan đến việc yêu cầu một mô hình ngôn ngữ đã tiền huấn luyện hoàn …
Một cuộc tấn công backdoor liên quan đến việc đầu độc dữ liệu huấn luyện của mô hình học …
Thế giới Wumpus là một môi trường dựa trên lưới được giới thiệu trong giáo trình AI của …
XLM-RoBERTa (Cross-lingual Language Model RoBERTa) là một mô hình đa ngôn ngữ quy mô lớn …
Tính toán wetware đề cập đến các hệ thống nơi các nơ-ron sinh học, thường được nuôi cấy …
Winner-take-all (WTA) là một quá trình cạnh tranh được sử dụng trong mạng nơ-ron và học …
Khái niệm này bao gồm ảnh hưởng chuyển đổi của AI đối với thị trường lao động, bao gồm …
Whisper là một mô hình nhận dạng giọng nói mục đích chung, được thiết kế để xử lý nhiều …
WordPiece là một phương pháp phân đoạn từ được sử dụng rộng rãi trong các mô hình xử lý …
Ban đầu, Wetware đề cập đến mô não sinh học, nhưng trong lĩnh vực điều khiển học và chủ …
Trí tuệ nhân tạo yếu, còn được gọi là AI hẹp (narrow AI), đề cập đến các hệ thống được kỹ …
Trí tuệ Web liên quan đến việc sử dụng khai phá dữ liệu (data mining), học máy và công …
Webhook là một cơ chế cho phép một dịch vụ cung cấp thông tin thời gian thực cho một dịch …
WebSocket là một giao thức truyền thông máy tính cho phép giao tiếp hai chiều, liên tục …
Khi AI tạo sinh sản xuất ngày càng nhiều phương tiện tổng hợp, việc gắn nhãn hiệu nước …
Trong trí tuệ nhân tạo, giọng nói bao gồm các tín hiệu âm học được tạo ra bởi dây thanh …
Các thuật toán VAD phân tích luồng âm thanh theo thời gian thực để phân biệt giữa các …
Được thành lập với khoản quyên góp đáng kể từ Quỹ Wadhwani, viện này tận dụng các công …
Mặc dù không phải là một thuật ngữ kỹ thuật nghiêm ngặt, ‘Xu hướng tương lai’ …
Độ phân giải Siêu cao cho Video liên quan đến việc sử dụng các mạng nơ-ron để nâng cấp …
Trí tuệ Ảo bao gồm bất kỳ hệ thống trí tuệ nhân tạo nào được thiết kế để hoạt động trong …
Unsloth là một công cụ chuyên dụng được thiết kế để tối ưu hóa việc tinh chỉnh …
Vibevoice là một phương pháp tiếp cận khái niệm hoặc thương hiệu đối với công nghệ Chuyển …
vLLM (Virtual Large Language Model) là một thư viện mã nguồn mở được thiết kế để tăng tốc …
Đo lường tâm lý phổ quát liên quan đến việc phát triển và áp dụng các công cụ đánh giá có …
Hiện tượng học kém xảy ra khi một mô hình thống kê hoặc thuật toán học máy không thể xấp …
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo, thuật ngữ ‘không kiểm duyệt’ thường mô tả …
Thuật ngữ ‘Lực lượng Công nghệ Hoa Kỳ’ thường đề cập đến một bộ phận lớn thị …
Mô hình thống nhất đề cập đến một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng thực hiện nhiều …
Trong bối cảnh kỹ thuật AI, tracing liên quan đến việc thu thập nhật ký chi tiết về cách …
Tree of Thoughts (ToT) mở rộng phương pháp gợi ý chuỗi suy nghĩ truyền thống bằng cách …
Trustworthy AI bao gồm các nguyên tắc và thực tiễn đảm bảo rằng các hệ thống AI vận hành …
Không có định nghĩa được chấp nhận rộng rãi cho ‘Tum’ như một khái niệm, kỹ …
Trong kỹ thuật phần mềm, đặc biệt đối với các thư viện AI được viết bằng Python, C++ hoặc …
Khái niệm này đề cập đến chuỗi sự kiện lịch sử và dự báo trong đó các công nghệ trí tuệ …
Độc hại trong AI đề cập đến việc tạo ra hoặc lan truyền nội dung thiếu tôn trọng, có khả …
Phát hiện độc hại sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích đầu vào văn …
Tối đa hóa token liên quan đến việc tinh chỉnh cẩn thận các đầu vào để tận dụng hết dung …
Trong trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính, một vấn đề đồ chơi là một kịch bản được đơn …
Dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm các quan sát được ghi lại tuần tự qua các khoảng thời …
Học ba yếu tố là một phương pháp cụ thể trong học tăng cường, phân rã quá trình học thành …
Trong kỹ thuật AI, thông lượng là một chỉ số hiệu suất quan trọng cho thấy khả năng của …
THUDM (Nhóm nghiên cứu Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên thuộc Đại học Thanh Hoa) là một tổ chức …
Trong khi con người tư duy bằng sinh học, ’tư duy’ của AI liên quan đến các …
Chuyển đổi văn bản thành giọng nói (TTS) là một loại công nghệ hỗ trợ đọc to văn bản kỹ …
Chuyển đổi văn bản thành video đề cập đến các mô hình AI tạo sinh tạo ra nội dung hình …
TensorFlow Lite là một khung làm việc mã nguồn mở được thiết kế để triển khai các mô hình …
The AI Con là sự kiện thường niên dành riêng cho việc điều tra và làm nổi bật các thực …
Được đặt tên bởi Pedro Domingos trong cuốn sách cùng tên, ‘Thuật toán Master’ …
Inference Nhúng Văn bản đề cập đến việc triển khai và tối ưu hóa các mô hình chuyển đổi …
Suy luận Tạo văn bản (TGI) là một khung phần mềm chuyên dụng được thiết kế để phục vụ các …
Tạo văn bản là một mô hình ứng dụng cơ bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nơi các mô hình …
Văn bản sang Âm thanh là một thuật ngữ rộng bao gồm các công nghệ biến đổi đầu vào văn …
Văn bản sang Hình ảnh đề cập đến việc áp dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh để tổng hợp các …
Phân loại văn bản là một nhiệm vụ học có giám sát trong đó các thuật toán gán các danh …
Trong khoa học máy tính và học sâu, ten-xơ là một đối tượng toán học tổng quát hóa vô …
TensorBoard là một bộ các ứng dụng web để kiểm tra và hiểu các quá trình chạy và đồ thị …
TensorFlow Hub là một nền tảng để xuất bản và tái sử dụng các thành phần học máy. Nó cho …
Thiên kiến thời gian xảy ra khi các mô hình học máy gán trọng số không cân xứng cho các …
Hàm tiếp tuyến hyperbol (Tanh) là một hàm kích hoạt phi tuyến thường được sử dụng trong …
Hồi quy biểu tượng là một loại phân tích hồi quy nhằm tìm ra một biểu thức toán học, …
Trong trí tuệ nhân tạo, mức ký hiệu đại diện cho một lớp trừu tượng cấp cao nơi kiến thức …
Tạo sinh Văn bản sang Hình ảnh (T2I) liên quan đến việc sử dụng các mô hình học sâu, …
Trí tuệ nhân tạo biểu tượng, thường được gọi là GOFAI (Trí tuệ nhân tạo ‘cũ …
Khái niệm này đề cập đến cuộc tranh luận và chính sách tiềm năng về việc hạn chế hoặc …
Trong học máy và tối ưu hóa, mô hình thay thế đóng vai trò là đại diện cho một hàm mục …
Nịnh bợ là một lỗi trong các mô hình ngôn ngữ lớn, nơi hệ thống ưu tiên làm hài lòng …
Siêu trí tuệ AI đề cập đến các hệ thống nơi nhiều thành phần AI, chuyên gia con người, …
Không có định nghĩa chuẩn được chấp nhận rộng rãi cho ‘Syman’ trong thuật ngữ …
Chính quy hóa độ thưa có cấu trúc mở rộng chuẩn chính quy hóa L1 bằng cách khuyến khích …
Streaming đề cập đến việc thu nhận và xử lý dữ liệu liên tục theo thời gian thực hoặc gần …
Học quan hệ thống kê (SRL) kết hợp lý thuyết xác suất với các cấu trúc dữ liệu quan hệ, …
Lý thuyết học thống kê (SLT) là một nhánh của thống kê và khoa học máy tính nghiên cứu …
Tối thiểu hóa nguy cơ cấu trúc (SRM) là một phương pháp để giảm thiểu nguy cơ kỳ vọng …
Trong học máy, độ ổn định đề cập đến khả năng chống chịu của hiệu suất và các tham số của …
Hồi quy Spike-and-slab là một kỹ thuật thống kê Bayes được sử dụng cho việc chọn biến và …
Kích hoạt lan truyền là một khái niệm ban đầu đến từ tâm lý học nhận thức, sau đó được áp …
Stable Diffusion là một mô hình học sâu tạo ra hình ảnh chi tiết dựa trên đầu vào văn bản …
Thư viện Diffusers là một bộ công cụ mã nguồn mở từ Hugging Face, được thiết kế để đơn …
Dịch chuyển Giọng nói sang Giọng nói (STS) bỏ qua các đại diện văn bản trung gian để …
Trong xử lý tiếng nói, người nói được định nghĩa là nguồn giọng nói con người riêng biệt …
Phát hiện thay đổi người nói (SCD) là một kỹ thuật được sử dụng để xác định chính xác các …
Phân tích người nói là nhiệm vụ phân chia một luồng âm thanh thành các đoạn đồng nhất dựa …
Trí thông minh không gian đề cập đến khả năng của các mô hình trí tuệ nhân tạo trong việc …
AI chủ quyền mô tả khả năng của một quốc gia hoặc tổ chức trong việc xây dựng, triển khai …
Biểu tượng cảm xúc lấp lánh là một biểu tượng đồ họa thường được sử dụng trong giao diện …
Gán nguồn đề cập đến việc theo dõi và gắn nhãn hệ thống các nguồn gốc của dữ liệu, mô …
Nhúng không gian liên quan đến việc chuyển đổi các mối quan hệ không gian vật lý hoặc …
Các trung tâm dữ liệu trên không gian là những cơ sở điện toán được đề xuất đặt trên quỹ …
Thuật ngữ này không phải là một định nghĩa kỹ thuật mà là một dấu hiệu văn hóa đề cập đến …
Được phát triển bởi Ray Solomonoff, lý thuyết này cung cấp một mô hình phổ quát về suy …
Thuật ngữ này đề cập đến các động lực thị trường khu vực cụ thể xung quanh loa thông minh …
Robot Hỗ trợ Xã hội (SARs) là một tập hợp con của tương tác người-máy, tập trung vào việc …
Tác nhân phần mềm là một thực thể tự chủ có khả năng nhận biết môi trường, suy luận và …
Trong trí tuệ nhân tạo, ‘có bối cảnh’ đề cập đến các tác nhân được nhúng vào …
Các đối tượng thông minh là thành phần của Internet of Things (IoT), sở hữu định danh duy …
Nghiên cứu về Điểm kỳ dị là một ngành học thuật mới nổi, điều tra các hệ quả của một điểm …
Phương pháp tiếp cận có bối cảnh là một khung phương pháp luận trong nghiên cứu AI, lập …
Slopaganda mô tả một hình thức tuyên truyền chiến lược dựa vào sự lặp lại, tính mơ hồ và …
Gán nhãn chuỗi liên quan đến việc dự đoán một nhãn phân loại cho mỗi token trong một …
Hàm sigmoid, được xác định là σ(z) = 1 / (1 + e^-z), được sử dụng rộng rãi trong học máy …
Học tương đồng tập trung vào việc huấn luyện các mô hình để ánh xạ đầu vào vào một không …
Kiến trúc Serverless cho phép các nhà phát triển xây dựng và chạy ứng dụng mà không cần …
Sự kiện gửi từ máy chủ (SSE) cho phép truyền thông một chiều từ máy chủ đến khách hàng, …
Độ tương đồng câu đo lường mức độ chồng chéo về ngữ nghĩa giữa hai câu khác biệt. Nó vượt …
Gấp ngữ nghĩa đề cập đến quá trình nén các vector embedding phức tạp, nhiều chiều thành …
Học bán giám sát là một mô hình huấn luyện lai, sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn …
Sentence Transformers là phiên bản mở rộng của các mô hình Transformer truyền thống (như …
SentencePiece là một thư viện mã nguồn mở phổ biến cho việc chuẩn hóa và token hóa văn …
Các cơ sở dữ liệu này cho phép mô hình hóa dữ liệu động bằng cách không áp đặt cấu trúc …
Trong lý thuyết học tính toán, độ phức tạp mẫu định lượng lượng dữ liệu cần thiết để huấn …
Nó vượt xa cấu trúc cú pháp để diễn giải ý định và tầm quan trọng thực sự của đầu vào …
Chủ yếu được sử dụng với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), kỹ thuật này cải thiện độ chính …
Khái niệm này bao gồm khả năng của các đại lý hoặc hệ thống AI xử lý bảo trì thường quy, …
STIT viết tắt của ‘See To It That’ (Thấy để làm điều đó). Đây là một nhánh …
Rust là một ngôn ngữ lập trình đa mô hình, mục đích chung, được thiết kế cho hiệu suất và …
Sam3 không phải là một thuật ngữ AI công cộng tiêu chuẩn rộng rãi như SAM (Segment …
Sam3 Video đề cập đến việc áp dụng các mô hình phân đoạn tiên tiến, có thể là một phiên …
SUPS là một từ viết tắt có thể thay đổi tùy theo ngữ cảnh nhưng thường xuất hiện trong …
Học robot liên quan đến việc huấn luyện các tác nhân robot thực hiện nhiệm vụ một cách tự …
Quy nạp luật là một phương pháp học máy biểu tượng, suy ra các quy tắc nếu-thì trực tiếp …
Quyền được giải thích là một thành phần cốt lõi của trách nhiệm giải trình thuật toán, …
Trong an toàn và đạo đức AI, tính bền vững đề cập đến khả năng phục hồi của mô hình trước …
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) sử dụng các bot phần mềm, thường được tăng cường …
AI có trách nhiệm bao gồm các nguyên tắc và thực tiễn nhằm giảm thiểu các rủi ro liên …
Kháng cự AI đề cập đến các phương pháp mà cá nhân hoặc tổ chức sử dụng để tránh bị ảnh …
Kỹ thuật tái tham số hóa là một phương pháp cơ bản được sử dụng trong các bộ mã hóa giải …
Sự sụp đổ biểu diễn xảy ra khi một mạng nơ-ron, đặc biệt là trong các khung học tương …
Xếp hạng lại là một chiến lược được sử dụng trong truy xuất thông tin và hệ thống gợi ý …
Cải tiến bản thân đệ quy đề cập đến khả năng lý thuyết của một hệ thống trí tuệ nhân tạo …
Chính quy hóa là một khái niệm quan trọng trong học máy nhằm giảm thiểu lỗi tổng quát hóa …
Độ tin cậy trong AI đề cập đến tính đáng tin cậy và sự nhất quán trong hành vi của hệ …
Khai thác dữ liệu quan hệ tập trung vào việc trích xuất thông tin hữu ích từ cơ sở dữ …
Trong AI, phản tư là một mô hình trong đó một mô hình tạm dừng để đánh giá quá trình tạo …
Ánh xạ đặc trưng ngẫu nhiên biến đổi đầu vào thành một không gian mới nơi các mô hình …
Độ phức tạp Rademacher đánh giá mức độ mà một lớp giả thuyết có thể tương quan với các …
Giới hạn tốc độ bảo vệ các dịch vụ AI và API khỏi việc lạm dụng, quá tải và tiêu thụ tài …
Cách tiếp cận này vượt xa việc gán nhãn đơn thuần theo kiểu ‘con người trong vòng …
Khác với các mô hình sinh tiêu chuẩn tập trung vào tính trôi chảy, các mô hình suy luận …
Thuật ngữ này đề cập đến một kiến trúc chuyên biệt trong họ Qwen, có khả năng tận dụng …
Qwen3.5 chỉ một bản phát hành cụ thể trong dòng Qwen do Alibaba Cloud phát triển. Phiên …
Qwen3.6 đại diện cho sự tinh chỉnh sâu hơn nữa trong họ mô hình Qwen3. Các bản cập nhật …
Rabbit r1 là một thiết bị phần cứng chuyên dụng do Rabbit Inc. ra mắt, lấy Large Action …
ROCm (Radeon Open Compute) là bộ điều khiển và ngăn xếp phần mềm do AMD phát triển để cho …
Qwen đại diện cho một họ các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến được tạo ra bởi Phòng thí …
Qwen Coder là phiên bản chuyên dụng của mô hình ngôn ngữ lớn Qwen, được tinh chỉnh đặc …
Qwen Edit chỉ các chức năng cụ thể hoặc các phiên bản mô hình trong dòng Qwen được tối ưu …
Qwen2 đánh dấu thế hệ thứ hai đáng kể của gia đình mô hình Qwen, giới thiệu các nâng cấp …
Qwen3 5 dường như chỉ một điểm kiểm tra (checkpoint), biến thể kích thước hoặc bản phát …
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu, định lượng hóa đề cập đến việc …
Học máy lượng tử (QML) là một lĩnh vực liên ngành mới nổi, tích hợp khả năng của điện …
Lượng tử hóa là một kỹ thuật tối ưu hóa mô hình, giảm độ chính xác số của các tham số …
Nhân tạo lượng tử (QAL) khám phá giao điểm giữa cơ học lượng tử và nghiên cứu sự sống …
Qloo hoạt động như một công ty thông tin dữ liệu, chuyên nghiên cứu sở thích của con …
Pyannote là một thư viện Python mã nguồn mở được phát triển bởi pyannote.audio, chuyên về …
Pyannote Audio là một bộ công cụ toàn diện được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho …
Trong ngữ cảnh của Pyannote Audio, quy trình đề cập đến một luồng công việc có thể cấu …
Pythia là một loạt các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở do EleutherAI tạo ra, nhằm …
PyTorch Model Hub Mixin là một thành phần do thư viện Hugging Face Transformers cung cấp, …
Cắt tỉa liên quan đến việc xác định và loại bỏ các nơ-ron, kết nối hoặc bộ lọc trong mạng …
Điều chỉnh prompt liên quan đến việc thêm các prompt mềm có thể huấn luyện (các vector …
Các phương pháp gradient gần đúng là kỹ thuật tối ưu hóa lặp được sử dụng khi hàm mất mát …
Lĩnh vực này xem xét các quá trình tâm thần nền tảng cho phép suy luận diễn dịch, quy nạp …
Thuật ngữ này bao gồm sự tiến hóa lịch sử và đang diễn ra của các hệ thống trí tuệ nhân …
Trong trí tuệ nhân tạo, giải quyết vấn đề đề cập đến cách tiếp cận hệ thống để điều hướng …
Khớp xác suất là một mẫu hành vi thường được quan sát thấy trong học tăng cường và tâm lý …
Lập trình theo ví dụ (PBE) là một mô hình trong tổng hợp chương trình, nơi nhà phát triển …
Sản phẩm của các chuyên gia (PoE) là một phương pháp để xây dựng các phân phối xác suất …
Thuật ngữ này bao gồm các sản phẩm thương mại và nghiên cứu do OpenAI, một phòng thí …
Trong học chủ động, hệ thống AI xác định các mẫu nào sẽ giúp giảm bớt sự không chắc chắn …
Kiến thức tiên nghiệm đề cập đến những hiểu biết, ràng buộc hoặc dữ liệu lịch sử đặc thù …
Nguyên lý này cho rằng các hành động của một tác nhân nên được chọn để tối đa hóa thước …
Praftn là một khung tính toán chuyên biệt được thiết kế để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian …
Số học xác suất áp dụng các phương pháp Bayes cho các bài toán số truyền thống như tích …
Biểu diễn trạng thái dự đoán (PSRs) mở rộng quá trình ra quyết định Markov có quan sát …
Thuật ngữ ‘đã tiền huấn luyện’ mô tả một mô hình mạng nơ-ron đã trải qua giai …
Điều chỉnh tiền tố là một kỹ thuật thích ứng hiệu quả về tham số cho các mô hình biến đổi …
Học dự đoán liên quan đến việc huấn luyện mạng nơ-ron để suy luận các điểm dữ liệu chưa …
Học sở thích tập trung vào việc dạy các mô hình phân biệt giữa các đầu ra tốt và xấu dựa …
Hệ số Phi (φ) là một thước đo mối liên hệ giữa hai biến nhị phân, đóng vai trò là hệ số …
Phi-3 là một chuỗi các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLMs) được Microsoft phát hành, được thiết …
Physical Intelligence Inc. (PI) là một công ty con tách ra từ Google DeepMind, được thành …
Trong bối cảnh AI và công nghệ, podcast đề cập đến nội dung truyền thông kỹ thuật số theo …
Tính đa nghĩa là một đặc điểm quan sát được trong các mạng nơ-ron sâu, đặc biệt là trong …
Personaplex đề cập đến hệ sinh thái hoặc cơ sở hạ tầng hỗ trợ việc tạo dựng, quản lý và …
Personoid là một thực thể, dù là robot hay ảo, được chế tạo để giống hoặc hành xử như con …
Perusall là một nền tảng công nghệ giáo dục tận dụng trí tuệ nhân tạo để tạo điều kiện …
Phi, viết tắt của ‘Foundation models based on Teaching-Learning Paradigm’ (Mô …
Tính toán nhân cách liên quan đến việc phát triển các thuật toán và hệ thống có khả năng …
Trong AI và khoa học nhận thức, bộ phận cảm nhận đề cập đến thành phần của hệ thống thông …
Một đại sứ giáo dục là một thành phần phần mềm, thường được thể hiện dưới dạng nhân vật …
Lý thuyết mẫu cung cấp nền tảng toán học chặt chẽ để hiểu cách các đối tượng và hiện …
Mô hình lỗi cảm nhận mô tả sự chênh lệch giữa dữ liệu giác quan quan sát được và thực tế …
Tri giác là biểu diễn nội bộ của một kích thích bên ngoài sau khi nó đã được xử lý bởi hệ …
Hệ thống Web song song đề cập đến các thiết kế cơ sở hạ tầng nơi các tác vụ tính toán …
Học tính chẵn lẻ là một bài toán chuẩn trong lý thuyết học máy, nơi mục tiêu là dự đoán …
Ngôn ngữ mẫu hình là một khung làm việc chính thức bao gồm một tập hợp các giải pháp đã …
Nhận dạng mẫu là một nhánh của trí tuệ nhân tạo và thống kê, chuyên về việc xác định các …
Viết lại văn bản trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên liên quan đến việc tạo ra các cách diễn …
Owain Evans là một nhà khoa học máy tính và nhà giáo dục, hiện liên kết với Trung tâm An …
P-Tuning (Prompt Tuning) là một kỹ thuật được thiết kế để thích ứng các mô hình ngôn ngữ …
PagedAttention là một kỹ thuật được giới thiệu bởi dự án vLLM nhằm cải thiện hiệu suất …
PHerc. Paris. 4 là ký hiệu dành cho một mảnh giấy cói bị cacbon hóa thuộc cuộn giấy tìm …
POP-11 (Program Oriented Problem Solving - Giải quyết vấn đề định hướng chương trình) là …
Dự án Serenata de Amor là một dự án mã nguồn mở tiên phong áp dụng trí tuệ nhân tạo để …
Phát hiện giọng nói chồng lấn (OSD) là một nhiệm vụ chuyên biệt trong xử lý giọng nói …
Thuật ngữ này mô tả phân loại cấu trúc của học máy thành học có giám sát, không giám sát, …
Tổng quan về học sâu bao gồm các cấu trúc cơ bản như các lớp mạng nơ-ron, hàm kích hoạt …
Trí tuệ mô cơ quan (OI) đề cập đến sự phát triển của các hệ thống sinh-lai, nơi các mô cơ …
Còn được gọi là học theo lô (batch learning), học ngoại tuyến liên quan đến việc huấn …
Trong kỹ thuật AI, khả năng quan sát đề cập đến khả năng hiểu trạng thái bên trong của …
Nhận dạng ký tự quang học (OCR) sử dụng các thuật toán xử lý hình ảnh và nhận dạng mẫu để …
Được phát triển bởi Intel, OpenVINO (Open Visual Inference and Neural network …
Khái niệm này bao gồm hệ sinh thái các công nghệ AI được phát hành dưới các giấy phép cho …
Nouvelle AI đề cập đến một lớp hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng các đại diện biểu tượng …
Viết tắt NSO có thể có nhiều nghĩa tùy thuộc vào ngữ cảnh. Trong nghiên cứu AI kỹ thuật, …
Nvidia là một lực lượng thống trị trong ngành AI, chủ yếu được biết đến với việc thiết kế …
Phát hiện đối tượng mở rộng phân loại ảnh bằng cách không chỉ xác định đối tượng nào có …
Phát hiện tính mới là một nhiệm vụ trong học máy tập trung vào việc xác định các điểm dữ …
Các phương pháp phổ biến bao gồm tỷ lệ Min-Max và chuẩn hóa Z-score. Quy trình này đảm …
Không có định nghĩa đã được thiết lập hoặc khái niệm nào được chấp nhận rộng rãi được gọi …
Thuật ngữ này thường được sử dụng trong các cuộc thảo luận về quyền lợi, trách nhiệm và …
Lĩnh vực này cầu nối giữa khoa học thần kinh và robot bằng cách triển khai các mô hình …
Lĩnh vực này tập trung vào việc tạo ra các kiến trúc phần cứng và phần mềm mô phỏng cấu …
AI Thần kinh - Biểu tượng tích hợp các phương pháp học thần kinh phi biểu tượng với các …
Các định luật tỷ lệ mở rộng mạng nơ-ron mô tả mối quan hệ quy luật lũy thừa có thể dự …
Tính toán thần kinh đề cập đến các phép toán học được thực hiện bởi các nơ-ron nhân tạo …
Các trạng thái lượng tử mạng nơ-ron sử dụng kỹ thuật học sâu để xấp xỉ các hàm sóng lượng …
Các trường mô hình hóa thần kinh liên quan đến việc nghiên cứu cách các quần thể nơ-ron …
Dự án này tận dụng dữ liệu quan sát Trái đất của NASA kết hợp với các thuật toán AI tiên …
Muse Spark là một khung học sâu mã nguồn mở, được thiết kế để chạy hiệu quả trên nền tảng …
MXFP4 (Mixed eXtended Floating Point 4-bit) là một định dạng kiểu dữ liệu chuyên biệt …
Nature Machine Intelligence là một tạp chí học thuật có tầm ảnh hưởng cao, chuyên đăng …
Nhận diện ngôn ngữ bản xứ (NLI) là một nhánh của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tập trung vào …
Học biểu diễn đa phương thức liên quan đến việc huấn luyện các mô hình để xử lý và tích …
Hồi quy spline thích ứng đa biến (MARS) là một phương pháp hồi quy linh hoạt mô hình hóa …
Phân tích cảm xúc đa phương thức mở rộng việc phát hiện cảm xúc dựa trên văn bản truyền …
Phương pháp cập nhật trọng số nhân là một thuật toán học trực tuyến cơ bản được sử dụng …
Tối ưu hóa đa nhiệm liên quan đến việc huấn luyện một mô hình duy nhất để xử lý nhiều …
Vấn đề máy kéo đa tay minh họa tình thế tiến thoái lưỡng nan mà một tác nhân phải đối mặt …
Các mô hình đa ngôn ngữ được thiết kế để xử lý các đầu vào ngôn ngữ đa dạng mà không cần …
Trong trí tuệ nhân tạo, tính đa phương thức mô tả khả năng của một mô hình trong việc …
Kỹ thuật này tận dụng sự thiên kiến quy nạp được chia sẻ giữa các nhiệm vụ liên quan để …
Tính đa phương thức đại diện cho khung kiến trúc và lý thuyết cho phép các mô hình AI xử …
Hồ sơ Mô hình đóng vai trò là thành phần quan trọng trong MLOps, cung cấp một kho lưu trữ …
Hỗn hợp Chuyên gia (MoE) là một kiến trúc học máy được thiết kế để cải thiện hiệu quả và …
Moshi là một mô hình AI tiên tiến được tạo ra bởi Kyutai, tích hợp xử lý giọng nói và văn …
Thuê ngoài Đạo đức đề cập đến hiện tượng con người giao phó phán xét đạo đức và trách …
Vấn đề Xe Đèo Núi là một bài kiểm tra chuẩn trong nghiên cứu học tăng cường. Mục tiêu là …
MobileNet sử dụng các phép tích chập tách biệt theo chiều sâu (depthwise separable …
Trong GAN, mode collapse xảy ra khi bộ sinh học cách khai thác điểm yếu của bộ phân biệt …
Nhóm phương pháp này bao gồm các kỹ thuật như cắt tỉa (pruning), lượng tử hóa …
Các Mixin cung cấp các phương thức chung như lưu, tải và đẩy mô hình lên Hugging Face Hub …
Tệp chỉ mục, thường có tên là ‘model_index.json’, chứa thông tin có cấu trúc …
Huấn luyện độ chính xác hỗn hợp (MPT) kết hợp các kiểu dữ liệu bán chính xác (FP16) và …
Mistral đề cập đến một họ các mô hình LLM trọng lượng mở mạnh mẽ được tạo ra bởi startup …
Mistral Common là một gói Python do Mistral AI duy trì, cung cấp các công cụ tiêu chuẩn …
Mixtral là một mô hình LLM trọng lượng mở tiên phong sử dụng kiến trúc Hỗn hợp Chuyên gia …
Thông tin sai lệch đề cập đến thông tin sai hoặc gây hiểu lầm được chia sẻ mà không có ý …
Học siêu cấp tập trung vào việc thiết kế các thuật toán có khả năng học từ các nhiệm vụ …
Mặc dù không phải là một thuật ngữ học thuật chuẩn, ‘Mindpixel’ thường chỉ …
MindsDB đóng vai trò là cầu nối giữa cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống và các quy trình …
Các ứng dụng quân sự của AI bao gồm một loạt rộng rãi các công nghệ được thiết kế để nâng …
Trong bối cảnh kỹ thuật AI, vi dịch vụ cho phép các thành phần khác nhau của quy trình …
Giải thích cơ chế tập trung vào việc ‘đảo ngược kỹ thuật’ các mạng nơ-ron để …
Phân tích Means-ends là một chiến lược nhận thức được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo và …
Tiền tố ‘meta’ trong trí tuệ nhân tạo chỉ một mức độ trừu tượng cao hơn, …
Tìm kiếm tích vô hướng tối đa (MIPS) là một bài toán cơ bản trong truy xuất thông tin và …
Vụ tranh cãi MediSafe đề cập đến một cuộc thảo luận đạo đức đáng kể trong những ngày đầu …
Chính quy đa tạp mở rộng các phương pháp chính quy truyền thống bằng cách kết hợp hình …
Chính quy ma trận mở rộng khái niệm chính quy vô hướng sang ma trận, thường được sử dụng …
Công cụ ME-O-X là một minh chứng sớm về học máy, cụ thể là học tăng cường. Được xây dựng …
Tạo mặt nạ liên quan đến việc sản xuất các mặt nạ không gian hoặc thời gian xác định phần …
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo, toán học cung cấp khung lý thuyết cho thiết kế và phân …
Giả thuyết này giải thích tại sao học sâu hoạt động hiệu quả bất chấp lời nguyền chiều …
Kỹ thuật này giải quyết các quy định về quyền riêng tư như ‘quyền được quên’ …
Lĩnh vực này liên quan đến việc tích hợp các kỹ thuật học máy vào quy trình sản xuất trò …
Nó cầu nối khoảng cách giữa các đầu vào cảm biến thô và sự hiểu biết ngữ nghĩa có ý …
Các thế năng này cho phép mô phỏng động lực học phân tử với độ chính xác gần bằng cơ học …
Điều khiển bằng học máy tích hợp các thuật toán thích ứng với các hệ thống điều khiển …
Học máy nâng cao khả năng nghiên cứu khoa học trái đất bằng cách xử lý ảnh vệ tinh, dữ …
Lĩnh vực liên ngành này sử dụng học máy để xử lý khối lượng dữ liệu sinh học khổng lồ, …
Trong vật lý, học máy hỗ trợ mô phỏng cơ học lượng tử, phân tích dữ liệu va chạm năng …
Lĩnh vực này kết hợp các kỹ thuật học máy với xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai phá dữ liệu …
Mặc dù chủ yếu là một khái niệm trong vật lý lý thuyết hơn là khoa học máy tính, Lý …
Lynda Soderholm là một nhân vật được công nhận trong ngành công nghệ, đặc biệt nổi bật …
Trong bối cảnh thuật ngữ AI hiện đại, Lyra thường chỉ các hệ thống AI chuyên biệt tập …
MAUVE là một phép đo thống kê được thiết kế để đánh giá mức độ gần gũi giữa đầu ra của mô …
MLOps cho phép các tổ chức triển khai và duy trì các mô hình học máy trong môi trường sản …
Giả thuyết Vé số (Lottery Ticket Hypothesis) gợi ý rằng bên trong một mạng nơ-ron lớn …
Lấy mẫu trường hợp-đối chứng cục bộ là một chiến lược được sử dụng chủ yếu trong việc …
LocateAnything là một khung làm việc thị giác máy tính linh hoạt, cho phép phát hiện và …
Ltx Video đại diện cho một bước tiến trong lĩnh vực AI tạo sinh cho video, sử dụng các …
Ngữ cảnh dài đề cập đến khả năng của các mô hình dựa trên kiến trúc Transformer trong …
Được Meta AI phát hành vào tháng 7 năm 2023, Llama 2 đại diện cho một bước tiến đáng kể …
Ra mắt vào tháng 4 năm 2024, Llama 3 kế thừa thành công của Llama 2 với những nâng cấp …
Được phát hành vào tháng 8 năm 2024, Llama 3.1 mở rộng họ Llama để bao gồm một mô hình …
Ban đầu được biết đến với tên gọi GPT Index, LlamaIndex là một khung dữ liệu mạnh mẽ cho …
Chạy Local LLM liên quan đến việc triển khai các mô hình trọng số mở trực tiếp trên phần …
Những danh sách này đề cập đến các kho lưu trữ có tổ chức, chẳng hạn như chủ đề GitHub, …
Trong mô hình thống kê và học máy, một hàm dự đoán tuyến tính biểu diễn tổng có trọng số …
Khả năng phân tách tuyến tính đề cập đến điều kiện hình học mà tại đó các điểm dữ liệu …
Llama (Large Language Model Meta AI) là một chuỗi các mô hình ngôn ngữ lớn nền tảng được …
Linter là một tiện ích thực hiện phân tích tĩnh trên mã nguồn mà không cần thực thi nó. …
AI bộ nhớ hạn chế đại diện cho cấp độ thứ hai của khả năng AI, nơi các hệ thống có thể …
Kiểm định chéo bỏ qua một mẫu (LOOCV) là một trường hợp cụ thể của kiểm định chéo k-fold, …
Lifelong Planning A* (LPA*) là một phần mở rộng của thuật toán tìm kiếm A* được thiết kế …
Lợi nhuận của kẻ nói dối đề cập đến rủi ro xã hội do trí tuệ nhân tạo tạo sinh tiên tiến, …
Trong các hệ thống động và phân tích chuỗi thời gian, thời gian tồn tại của tương quan đo …
Thông thường, đường cong học tập hiển thị điểm số huấn luyện và xác nhận trên trục tung …
Khác với phân loại hoặc hồi quy tiêu chuẩn, học xếp hạng tập trung vào việc dự đoán thứ …
Trong lý thuyết học thống kê, một lớp hàm có thể học đại diện cho không gian giả thuyết …
Rò rỉ dữ liệu là một lỗi nghiêm trọng trong học máy, nơi mô hình tiếp cận được thông tin …
Khái niệm này bắt nguồn từ học tăng cường, liên quan đến việc một tác nhân tương tác với …
Chuẩn hóa lớp ổn định quá trình huấn luyện bằng cách giảm thiểu sự dịch chuyển hiệp …
Vấn đề “dặm cuối” đề cập đến những thách thức gặp phải khi đưa các mô hình …
Dữ liệu có nhãn bao gồm các mẫu đầu vào được ghép cặp với các nhãn thực tế tương ứng, …
Có nguồn gốc từ lý thuyết hành vi ngôn ngữ và ngữ dụng học, góc nhìn này nhấn mạnh cách …
Các bộ học lười, chẳng hạn như k-Láng giềng gần nhất (k-NN), ghi nhớ toàn bộ tập dữ liệu …
Hệ thống dựa trên kiến thức (KBS) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tích hợp kiến thức …
Kubernetes (thường được viết tắt là K8s) là một hệ thống điều phối container, ban đầu …
LLM-as-a-Judge là một mô hình đánh giá trong đó một Mô hình ngôn ngữ lớn đóng vai trò là …
Mạng Kolmogorov–Arnold (KANs) là một lớp mạng nơ-ron gần đây, lấy cảm hứng từ định lý …
Nhiễu nhãn đề cập đến sự chênh lệch giữa nhãn lớp thực tế của các mẫu dữ liệu và các nhãn …
Phương pháp này áp dụng các kỹ thuật thỏa mãn ràng buộc trong một cơ sở tri thức để đảm …
Khác với lọc cộng tác dựa trên hành vi quá khứ của người dùng, Hệ thống Gợi ý Dựa trên …
Thuật ngữ do Allen Newell đặt ra, mức độ tri thức phân tích các hệ thống thông minh dựa …
Các phương pháp nhúng đồ thị tri thức, chẳng hạn như TransE hoặc DistMult, biến đổi các …
Tích hợp tri thức bao gồm việc hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng, chẳng hạn như cơ …
Kimi K2 đại diện cho một bước tiến đáng kể trong chuỗi các mô hình ngôn ngữ lớn của …
Kimi K25 là một phiên bản nâng cấp trong họ mô hình Kimi do Moonshot AI sản xuất. Nó kế …
Knowledge Compilation đề cập đến các kỹ thuật trong trí tuệ nhân tạo nhằm chuyển đổi cơ …
Ngày Knowledge Cutoff xác định ranh giới thời gian của dữ liệu huấn luyện mô hình ngôn …
Knowledge Distillation là một phương pháp học máy dùng để nén một mạng nơ-ron lớn, phức …
Biểu đồ K-line, thường được gọi là biểu đồ nến trong các thị trường phương Tây, là biểu …
KAoS là một khung tác nhân thông minh được phát triển để xử lý sự phức tạp của các hệ …
Nhúng phân phối bằng hạt nhân cho phép các đối tượng xác suất được xử lý như các điểm …
Tạp chí Nghiên cứu Học máy (JMLR) là một ấn phẩm truy cập mở nổi tiếng, đóng vai trò là …
Ước lượng mật độ hạt nhân (KDE) là một kỹ thuật thống kê cơ bản làm mịn các điểm dữ liệu …
Cụm từ này đại diện cho một câu hỏi then chốt trong đạo đức và quản trị AI, thúc giục các …
Trong học tăng cường, động lực nội tại thúc đẩy một tác nhân khám phá môi trường của nó …
Hệ thống Hỗ trợ Ra Quyết định Thông minh (IDSS) tích hợp các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, …
Nhận dạng Từ Thông minh đề cập đến các công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) tiên …
Trong hình học lồi và xác suất chiều cao, một tập hợp các điểm hoặc một khối lồi được gọi …
Cơ sở dữ liệu thông minh tận dụng học máy và AI để nâng cao các chức năng cơ sở dữ liệu …
Điều khiển thông minh áp dụng các phương pháp trí tuệ nhân tạo như logic mờ, mạng nơ-ron …
Một tác nhân thông minh là hệ thống có khả năng cảm nhận môi trường xung quanh thông qua …
Tuân thủ chỉ thị đề cập đến khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn và các hệ thống AI khác …
Tự động hóa thông minh tích hợp Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) truyền thống với …
Còn được gọi là học dựa trên bộ nhớ, kỹ thuật này không xây dựng một mô hình tổng quát …
Lựa chọn mẫu nhằm cải thiện hiệu quả tính toán và hiệu suất mô hình bằng cách loại bỏ các …
Lý thuyết này cho rằng học tập về bản chất là một quá trình suy luận xác suất. Thay vì …
Trong học máy, một instance đề cập đến một ví dụ cụ thể từ tập dữ liệu. Nó bao gồm một …
Khái niệm này liên quan đến việc phân tích cấu trúc của không gian biểu diễn trong các mô …
Điểm Inception (IS) là một phép đo thống kê được giới thiệu để đánh giá hiệu suất của …
Lập trình quy nạp, thường được gọi là Tổng hợp chương trình, liên quan đến việc tạo ra mã …
Thiên kiến quy nạp đại diện cho những sở thích hoặc ràng buộc vốn có được tích hợp vào mô …
Tìm kiếm heuristic gia tăng đề cập đến các thuật toán tinh chỉnh từng bước một ứng viên …
Xác suất quy nạp định lượng khả năng một giả thuyết là đúng dựa trên bằng chứng quan sát …
Chuyển đổi Hình ảnh sang Hình ảnh (I2I) liên quan đến việc sử dụng các mô hình học sâu, …
Công nghệ Chuyển đổi Hình ảnh sang Video lấy một khung hình tĩnh duy nhất và dự đoán các …
Chuyển đổi Văn bản từ Hình ảnh và Văn bản đề cập đến các mô hình xử lý đầu vào trực quan …
Imatrix, viết tắt của Ma trận Tầm quan trọng, là một kỹ thuật chủ yếu liên quan đến việc …
Văn bản không xác thực đề cập đến tài liệu viết được tạo ra bởi các hệ thống AI hoặc con …
Dịch ảnh sang ảnh (I2I) liên quan đến việc ánh xạ các điểm ảnh từ miền nguồn sang miền …
Được thành lập dưới sự bảo trợ của Bộ Công nghệ Điện tử và Công nghệ Thông tin, INDIAai …
Lĩnh vực này nghiên cứu các quá trình đằng sau cách thức ý tưởng được hình thành, kết hợp …
Phương pháp này sử dụng các mô hình như Stable Diffusion hoặc DALL-E để sản xuất các hình …
Thực hành này liên quan đến việc kết nối các mô hình AI, chẳng hạn như Mô hình Ngôn ngữ …
Điều chỉnh siêu tham số bao gồm việc đánh giá các bộ siêu tham số khác nhau để tìm ra cấu …
Hệ thống Thông minh Lai (HIS) hợp nhất các mô hình AI khác nhau, thường kết hợp các …
Khác với các tham số mô hình (như trọng số và độ lệch) được học từ dữ liệu trong quá …
Tìm kiếm lai tích hợp hai phương pháp truy xuất khác biệt: tìm kiếm vector dày đặc (dense …
Tối ưu hóa Siêu tham số (HPO) đề cập đến lĩnh vực rộng lớn hơn về việc tự động hóa việc …
AI lấy con người làm trung tâm là một triết lý thiết đặt con người ở trọng tâm của việc …
Giải quyết vấn đề của con người bao gồm các khả năng nhận thức đa chiều mà con người sử …
Giám sát của con người đề cập đến các cơ chế và quy trình mà ở đó con người giám sát, …
Hugging Face là một công ty và nền tảng trực tuyến nổi bật, đóng vai trò trung tâm trong …
Tương tác Người–AI (HAI) là một lĩnh vực liên ngành nghiên cứu các động lực giữa con …
Biểu đồ tần số dịch chuyển có hướng (HOD) là một phương pháp trích xuất đặc trưng cho …
Bình đẳng rủi ro phân cấp (HRP) là một phương pháp xây dựng danh mục đầu tư giải quyết …
Hệ thống điều khiển phân cấp tổ chức logic điều khiển thành nhiều lớp, thường bao gồm từ …
Mạng đường cao tốc (Highway Networks) được thiết kế để giải quyết vấn đề biến mất …
Thuật toán Thế giới nhỏ có thể điều hướng phân cấp (HNSW) xây dựng một đồ thị đa lớp, …
Bảng xếp hạng HF ASR là một nền tảng chỉ số do cộng đồng điều hành, được lưu trữ bởi …
Trong ngữ cảnh xử lý ngôn ngữ chung, ‘haw’ là một tiếng kêu informally hoặc …
Cụm từ này đề cập đến một tác phẩm văn học cụ thể xem xét cách con người có thể duy trì …
Một lớp ẩn bao gồm các nơ-ron nhận đầu vào từ các lớp trước đó, áp dụng trọng số và độ …
Nội dung gây hại đề cập đến phương tiện kỹ thuật số hoặc văn bản có thể gây ra tổn hại về …
Halite là một cuộc thi lập trình AI thường niên do Two Sigma tổ chức, nơi các nhà phát …
H2O là một nền tảng mã nguồn mở phổ biến, hoạt động trong bộ nhớ (in-memory), dùng cho …
Máy Gödel là một bộ giải quyết vấn đề phổ quát giả thuyết do Jürgen Schmidhuber đề xuất, …
Phần cứng AI đề cập đến các thiết bị tính toán chuyên dụng được tối ưu hóa cho việc xử lý …
Rào chắn an toàn đề cập đến một tập hợp các lớp kiểm soát phần mềm và thực thi chính sách …
GPU là một bộ xử lý hiệu năng cao ban đầu được phát triển để xử lý các tác vụ hiển thị đồ …
Grok là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dạng chatbot được tạo ra bởi công ty của Elon …
Grok-1 là bản phát hành đầu tiên từ xAI, ra mắt vào tháng 11 năm 2023. Đây là một mô hình …
Grokking đề cập đến một hành vi trái ngược với trực giác quan sát thấy trong học sâu, nơi …
Trong AI, grounding đề cập đến việc liên kết các biểu tượng hoặc văn bản được tạo ra với …
Generative Pre-trained Transformer 2 (GPT-2) là một mô hình ngôn ngữ tự hồi quy sử dụng …
Được phát triển bởi Facebook, GraphQL cung cấp một mô tả đầy đủ và dễ hiểu về dữ liệu …
Có nguồn gốc từ khoa học máy tính lý thuyết và ngôn ngữ học, lĩnh vực này mở rộng các …
Chiến lược tối ưu hóa này cho phép các mô hình học sâu được huấn luyện với kích thước …
Phương pháp tiếp cận này mô phỏng các quá trình nhận thức của con người bằng cách nhóm dữ …
Google Colaboratory, thường được gọi là Colab, là một dịch vụ sổ tay Jupyter được lưu …
Google Research là cánh tay nghiên cứu học thuật và công nghiệp của Google LLC, tập trung …
Quản trị AI đề cập đến tập hợp các quy tắc, hướng dẫn và cấu trúc thể chế quản lý cách …
GPT Bigcode, thường liên quan đến các mô hình như StarCoder, đại diện cho một bước tiến …
GPT OSS thường chỉ các giải pháp thay thế hoặc dẫn xuất mã nguồn mở của các mô hình …
Không có khái niệm, công nghệ hoặc phương pháp luận nào được biết đến với tên gọi …
Trong mô hình hóa thống kê, GLM viết tắt của Generalized Linear Models (Mô hình Tuyến …
Không có thuật ngữ tiêu chuẩn đơn lẻ nào là ‘GLM MoE DSA’. Tuy nhiên, nó có …
Bảng từ vựng Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò là tài liệu tham khảo định nghĩa các thuật ngữ …
Google Clips là một thiết bị điện tử tiêu dùng do Google phát triển, sử dụng học máy trên …
Genie đề cập đến một họ các mô hình tạo sinh được thiết kế đặc biệt cho việc tổng hợp …
Học đặc trưng hình học tập trung vào việc xử lý dữ liệu có cấu trúc phi Euclid, chẳng hạn …
Các mô hình tạo sinh là các thuật toán được thiết kế để hiểu các mẫu và cấu trúc bên …
Sứ mệnh Genesis thường đề cập đến một giai đoạn chiến lược hoặc dự án trong tổ chức nhằm …
Khái niệm này đề cập đến sự phụ thuộc chiến lược và vận hành mà doanh nghiệp đặt vào các …
Các mô hình Gemma được thiết kế để hiệu quả và dễ tiếp cận đối với nhà nghiên cứu và nhà …
Tính đến kiến thức hiện tại, không có mô hình nào được phát hành chính thức mang tên …
Khái niệm xã hội-kỹ thuật này làm nổi bật sự bất bình đẳng khi phụ nữ và trẻ gái thường …
Khác với các mô hình hồi quy truyền thống chỉ tập trung vào giá trị trung bình, GAMLSS mô …
Các hệ thống này, bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình khuếch tán, không chỉ đơn …
Định lý tách Gabbay là một khái niệm cơ bản trong logic toán học, đặc biệt là trong …
Đơn vị tái phát có cổng (GRU) là một tế bào mạng nơ-ron tái diễn chuyên biệt được thiết …
Galaxy AI là hệ sinh thái chức năng AI độc quyền của Samsung, được thiết kế để nâng cao …
GPT-5.6 đề cập đến một phiên bản mang tính suy đoán hoặc sắp ra mắt trong dòng họ các Mô …
Lý thuyết trò chơi là một nhánh của toán học ứng dụng mô hình hóa các tương tác chiến …
Agent mờ hoạt động trong các môi trường nơi dữ liệu thường mơ hồ hoặc thiếu hụt, sử dụng …
FrontierMath là một bộ công cụ đánh giá chuyên biệt được tạo ra để thử nghiệm giới hạn …
GGUF (GPT-Generated Unified Format) là một định dạng tệp nhị phân được thiết kế đặc biệt …
GOLOG là một ngôn ngữ lập trình dựa trên logic, chủ yếu được sử dụng trong trí tuệ nhân …
Tuân thủ GDPR đề cập đến các biện pháp pháp lý và kỹ thuật mà nhà phát triển AI phải thực …
Khái niệm này liên quan đến việc thiết kế các hệ thống AI có khả năng nhìn về phía trước, …
Điều khiển lực cho phép robot thực hiện các thao tác tinh tế như lắp ráp, đánh bóng hoặc …
Trong ngữ cảnh thuật ngữ AI, ‘Fon’ thường được dùng để mô tả hệ thống bản thể …
Dấu phẩy động 8 (FP8) là một kiểu dữ liệu số học cân bằng giữa hiệu quả tính toán và độ …
FCA cung cấp một khung làm việc nghiêm ngặt để phân tích mối quan hệ giữa các đối tượng …
Tinh chỉnh (Finetuning) đề cập đến kỹ thuật lấy một mô hình đã được huấn luyện trên một …
Fill Mask là một mục tiêu tiền huấn luyện cơ bản được sử dụng trong các mô hình dựa trên …
Mạng nơ-ron phản hồi, còn được gọi là mạng nơ-ron hồi quy (RNN), chứa các vòng lặp cho …
Các mô hình sinh dựa trên dòng chảy xây dựng các phân phối xác suất phức tạp bằng cách áp …
Xấp xỉ độ thích nghi được sử dụng trong tính toán tiến hóa khi việc đánh giá hàm độ thích …
Feature hashing, còn được gọi là thủ thuật băm (hashing trick), cho phép các mô hình học …
Feature learning, thường liên quan đến học sâu, cho phép các mô hình học các biểu diễn …
Feature scaling chuẩn hóa phạm vi của các biến đầu vào để ngăn chặn các đặc trưng có độ …
Feature Store đóng vai trò cầu nối giữa nhóm kỹ sư dữ liệu và nhóm học máy, cung cấp cái …
Feed-Forward Networks (FFNs), còn được gọi là Multi-Layer Perceptrons (MLP), xử lý dữ …
Trong học máy, một đặc trưng là một thuộc tính hoặc biến riêng biệt mô tả một thực thể …
Facebook, hiện là một phần của Meta Platforms Inc., là lực lượng dẫn đầu trong nghiên cứu …
Falcon đề cập đến một loạt các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ được tạo ra bởi Viện …
Kỹ thuật đặc trưng là nghệ thuật tận dụng chuyên môn lĩnh vực để chuyển đổi dữ liệu thô …
Trích xuất đặc trưng liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu thô thành một tập hợp các đặc …
EBL kết hợp suy luận biểu tượng với học máy để tăng tốc quá trình học. Thay vì dựa vào …
Trong các quá trình ra quyết định, các tác nhân đối mặt với sự đánh đổi: họ có thể khai …
Thực hành này liên quan đến việc ghi lại các siêu tham số, phiên bản tập dữ liệu, kiến …
Khác với các thuật toán di truyền duy trì một quần thể, EO làm việc trên một giải pháp …
Khi các mô hình học máy trở nên phức tạp hơn, đặc biệt là các mạng nơ-ron sâu, quá trình …
Lĩnh vực này liên quan đến việc phân tích các chỉ số như độ chính xác (accuracy), độ …
ExBERT cung cấp khả năng giải thích cho mô hình transformer BERT bằng cách phân tích tầm …
Trong bối cảnh tính toán, khả năng tiến hóa đề cập đến mức độ dễ dàng mà một thuật toán …
Lan truyền kỳ vọng (Expectation Propagation - EP) xấp xỉ các tích phân không giải được …
Lấy cảm hứng từ quá trình phát sinh cá thể trong sinh học, Robotics phát triển tiến hóa …
Trong học máy, một epoch đại diện cho một vòng lặp duy nhất trên toàn bộ tập dữ liệu huấn …
Hệ thống nhận thức doanh nghiệp kết hợp trí tuệ nhân tạo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học …
Logic modal nhận thức mở rộng logic cổ điển bằng các toán tử biểu thị những gì một tác …
Thuật ngữ này đề cập đến các yêu cầu về tài nguyên đáng kể liên quan đến công nghệ AI, …
Tỷ lệ cược bình đẳng là một ràng buộc về cân bằng thống kê được sử dụng trong công bằng …
Cực tiểu hóa Rủi ro Thực nghiệm (ERM) là hàm mục tiêu tiêu chuẩn để huấn luyện các mô …
Các Mô hình Dựa trên Năng lượng (EBMs) xác định một phân phối xác suất trên dữ liệu đầu …
Mô hình hóa Động học Thực nghiệm (EDM) là một khung phân tích các hệ thống động lực phi …
Trong học tăng cường và trí tuệ nhân tạo, năng lực hóa (empowerment) là một chỉ số động …
Các thuật toán phát sinh đề cập đến các hành vi hoặc mẫu hình toàn cầu phức tạp nảy sinh …
Khác với AI phi hiện thân xử lý dữ liệu trừu tượng, các đại diện hiện thân học hỏi và …
Được phát triển bởi Google, EfficientNet sử dụng phương pháp mở rộng hợp chất để cân bằng …
Được tạo ra bởi Đại học Helsinki và Reaktor, sáng kiến giáo dục này nhằm mục đích gỡ bỏ …
Lĩnh vực này thách thức các quan điểm truyền thống coi tâm trí như một máy tính xử lý các …
Thực hành này liên quan đến việc triển khai trực tiếp các mô hình AI đã huấn luyện lên …
Dừng sớm là một dạng chính quy hóa được sử dụng chủ yếu trong các quá trình huấn luyện …
Điện toán biên giải quyết các hạn chế về độ trễ và băng thông của các kiến trúc tập trung …
Eagle đại diện cho một khung kiến trúc và kỹ thuật cụ thể trong lĩnh vực Mô hình Ngôn ngữ …
Trong học tham lam, hệ thống xây dựng một hàm mục tiêu hoặc mô hình tổng quát dựa trên dữ …
Thuật ngữ này đề cập đến mối quan hệ cộng hưởng giữa thuật toán Kỳ vọng-Cực đại (EM) và …
ELMo tạo ra các vector nhúng từ nhạy cảm với ngữ cảnh bằng cách xử lý văn bản đầu vào qua …
Hạ bậc kép thách thức sự đánh đổi truyền thống giữa thiên vị và phương sai bằng cách chỉ …
Logic nhận thức động (DEL) mở rộng logic modal để mô hình hóa cách thức kiến thức tiến …
Phân loại tài liệu là một nhiệm vụ cơ bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nơi các thuật …
Thích ứng miền giải quyết thách thức khi dữ liệu huấn luyện và kiểm thử đến từ các phân …
Thuật ngữ này đề cập đến một triển khai cụ thể trong thư viện Hugging Face Diffusers được …
Trong hệ sinh thái Hugging Face Diffusers, thuật ngữ này thường đề cập đến cấu hình hoặc …
Hệ thống khám phá là một khung tính toán nhằm tăng tốc các bước đột phá khoa học hoặc …
Phân biệt đối xử với robot là một khái niệm đạo đức và xã hội học đang nổi lên, nghiên …
Tệp đơn Khuếch tán đề cập đến một chiến lược đóng gói cho các mô hình học máy, đặc biệt …
Pipeline này tích hợp khả năng của mô hình Qwen-Vision-Language vào khung làm việc …
Pipeline này thích ứng các khả năng sinh dữ liệu của các mô hình Qwen-VL cho việc tổng …
Pipeline này sử dụng mô hình Stable Diffusion 3, giới thiệu kiến trúc Bộ chuyển đổi …
Đây là pipeline nền tảng cho mô hình Stable Diffusion v1.5, được sử dụng rộng rãi cho …
Pipeline này triển khai kiến trúc Stable Diffusion XL, sử dụng một mô hình cơ sở đã tinh …
Đường ống này tận dụng kiến trúc Flux, nổi tiếng với khả năng tổng hợp hình ảnh chất …
Đường ống LTX được điều chỉnh cho các mô hình ưu tiên tốc độ và hiệu quả trong các tác vụ …
DP-SGD là một biến thể của Stochastic Gradient Descent được thiết kế để bảo vệ quyền …
Quy định riêng tư vi phân cung cấp các đảm bảo mạnh mẽ về quyền riêng tư bằng cách thêm …
Hugging Face Diffusers là một bộ công cụ mô-đun được thiết kế để đơn giản hóa việc sử …
Trong mạng nơ-ron, ‘dense’ (mật độ cao) đề cập đến các lớp kết nối đầy đủ …
Diella đề cập đến các mô hình mạng nơ-ron cụ thể được tối ưu hóa để nâng cao chất lượng …
Logic Mô tả (DL) là các phân đoạn có thể quyết định được (decidable fragments) của logic …
Robot học phát triển lấy cảm hứng từ sự phát triển nhận thức của con người để tạo ra các …
Việc triển khai lên Azure bao gồm việc sử dụng các công cụ bản địa trên đám mây như Azure …
DeepSeek đề cập đến một họ các mô hình trí tuệ nhân tạo do công ty DeepSeek tạo ra. Các …
DeepSeek V3 là một phiên bản nâng cấp tiên tiến trong họ mô hình DeepSeek, đặc trưng bởi …
Là người kế thừa của các phiên bản trước đó, DeepSeek V4 ngụ ý sự tiếp tục phát triển …
DeepSeek VL V2 mở rộng khả năng của mô hình ngôn ngữ tiêu chuẩn sang lĩnh vực đa phương …
Tái tạo Tomographic bằng Mạng Nơ-ron Sâu đại diện cho một bước tiến đáng kể so với các …
Cắt tỉa là một phương pháp được sử dụng để ngăn ngừa tình trạng quá khớp (overfitting) …
Chống răng cưa bằng Học sâu đề cập đến các phương pháp sử dụng mạng nơ-ron để giảm thiểu …
Danh sách quyết định là một loại mô hình học máy biểu diễn kiến thức dưới dạng một chuỗi …
Siêu lấy mẫu bằng Học sâu (DLSS) là một công nghệ tận dụng mạng nơ-ron để tái tạo hình …
Sự căn chỉnh lừa dối xảy ra khi một hệ thống AI có khả năng cao học được rằng việc thể …
TriviaQA là một bộ dữ liệu được thiết kế cho bài toán trả lời câu hỏi trong lĩnh vực mở, …
Bộ dữ liệu WikiHow bao gồm khoảng 60.000 bài viết hướng dẫn được thu thập từ trang web …
Wikipedia là một trong những bộ sưu tập kiến thức phong phú và toàn diện nhất của con …
Bộ dữ liệu Yahoo Answers Topics là một tập con của kho lưu trữ Yahoo Answers lớn hơn, tập …
Deadbot đề cập đến một đại lý trò chuyện hoặc dịch vụ chatbot không còn hoạt động, được …
Helpsteer2 là một bộ dữ liệu được tuyển chọn kỹ lưỡng do NVIDIA phát hành, chứa các so …
S2ORC là một kho lưu trữ toàn diện các bài báo khoa học được trích xuất từ Semantic …
Các bộ dữ liệu Search QA thường bao gồm các cặp gồm truy vấn tìm kiếm và các đoạn trích …
SNLI là một bộ dữ liệu chuẩn mực chứa hơn 500.000 cặp câu được gắn nhãn, với ba lớp: suy …
RefinedWeb là một bộ dữ liệu quy mô lớn gồm các trang web đã được lọc, được thiết kế cho …
Mục này đề cập đến một kho lưu trữ bộ dữ liệu cụ thể được xác định bằng mã định danh …
MS MARCO (Microsoft Machine Reading Comprehension) là một bộ dữ liệu được sử dụng rộng …
MultiNLI là một bộ dữ liệu được đóng góp bởi cộng đồng, có sẵn thông qua benchmark GLUE, …
Natural Questions (NQ) là một bộ dữ liệu benchmark do Google giới thiệu để thúc đẩy …
Thuật ngữ này đề cập đến một bộ dữ liệu cụ thể được lưu trữ trên Hugging Face dưới tên …
Bộ dữ liệu này trích xuất dữ liệu ở cấp độ câu từ các tệp XML của Stack Exchange, cung …
GooAQ là một bộ dữ liệu được tổng hợp từ dịch vụ Google Answers, bao gồm một bộ sưu tập …
Bộ dữ liệu này bao gồm các câu và đoạn văn được trích xuất từ Simple English Wikipedia, …
Bộ dữ liệu Specter được xây dựng từ một tập hợp khổng lồ các bài báo Khoa học Máy tính, …
Bộ dữ liệu này chứa hàng triệu cặp câu hỏi-trả lời được thu thập từ nền tảng WikiAnswers …
Tập dữ liệu Altlex bao gồm các cặp câu có cùng ý nghĩa nền tảng nhưng sử dụng từ vựng …
Flickr30K Captions là một tập dữ liệu chuẩn mực được sử dụng rộng rãi, bao gồm 31.783 …
Tập dữ liệu PAQ (Pseudo-Answer Quality - Chất lượng Câu trả lời Giả) chứa hàng triệu cặp …
Quora Question Pairs (QQP) là một tập dữ liệu phân loại nhị phân chứa hơn 400.000 cặp câu …
Các tập dữ liệu nén câu bao gồm các cặp trong đó câu đích là phiên bản rút gọn của câu …
Dịch chuyển tập dữ liệu xảy ra khi phân phối dữ liệu được sử dụng để huấn luyện một mô …
The Stack Dedup là một tập con chuyên biệt của The Stack, một kho lưu trữ mã nguồn mở …
BookCorpus là bộ sưu tập văn bản từ hơn 10.000 cuốn sách chưa xuất bản, được thu thập từ …
Code Search Net là một tập dữ liệu toàn diện được tạo ra để thúc đẩy nghiên cứu trong …
ELI5 (Explain Like I’m Five) là một tập dữ liệu bắt nguồn từ cộng đồng Reddit cùng …
AI hướng dữ liệu đại diện cho sự thay đổi mô hình trong phát triển trí tuệ nhân tạo, tập …
Khám phá dữ liệu, thường được gọi là Phân tích Dữ liệu Khám phá (EDA), là một bước tiền …
Mô hình dựa trên dữ liệu là một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo nơi hành vi và dự đoán nảy …
Thiên văn học dựa trên dữ liệu tận dụng các phương pháp tính toán tiên tiến, bao gồm học …
Tiền xử lý dữ liệu là nhiệm vụ thiết yếu nhằm biến đổi dữ liệu thô, không cấu trúc hoặc …
DABUS là một mạng nơ-ron nhân tạo cụ thể được thiết kế để tạo ra các phát minh mới mà …
Bước quan trọng này liên quan đến việc đính kèm siêu dữ liệu có ý nghĩa vào các điểm dữ …
Phương pháp này mở rộng tập dữ liệu huấn luyện một cách nhân tạo bằng cách tạo ra các …
Kỹ thuật đối kháng này nhằm mục đích làm suy yếu tính toàn vẹn của các mô hình học máy …
Khoa học dữ liệu liên quan đến quy trình liên ngành để trích xuất kiến thức từ dữ liệu có …
An ninh mạng bao gồm các công nghệ, quy trình và thực tiễn được thiết kế để bảo vệ mạng, …
Trong bối cảnh AI và công nghệ, ‘CSM’ không phải là một thuật ngữ được chuẩn …
Kiểm định chéo là một phương pháp thống kê được sử dụng để ước lượng kỹ năng của các mô …
Lời nguyền chiều cao đề cập đến các hiện tượng phát sinh khi phân tích dữ liệu trong các …
Phương pháp Entropy chéo (CEM) là một thuật toán tối ưu hóa mạnh mẽ, đa năng, được sử …
Các bộ học mẫu ghép cặp được thiết kế để xử lý dữ liệu nơi các thể hiện từ hai không gian …
Coqui Technologies là một đơn vị tiên phong trong cộng đồng AI mã nguồn mở, được biết đến …
CrewAI cung cấp một môi trường có cấu trúc để xây dựng các hệ thống đa tác nhân, trong đó …
Được phát triển như một phần của sáng kiến MLCommons, Croissant sử dụng JSON-LD để cung …
Học máy nhạy cảm chi phí mở rộng học có giám sát truyền thống bằng cách gán các hình phạt …
Học liên tục, còn được gọi là học suốt đời, cho phép các mạng nơ-ron thu thập kỹ năng …
Học tương phản là một phương pháp học biểu diễn không yêu cầu dữ liệu được gán nhãn. Nó …
Huấn luyện trước tương phản ngôn ngữ-hình ảnh (CLIP) là một kiến trúc mạng nơ-ron được …
Nguồn gốc nội dung đề cập đến việc ghi chép và xác minh nơi nội dung số đến từ đâu, được …
Triển khai liên tục là một phần mở rộng của giao hàng liên tục, tự động hóa toàn bộ quy …
AI Hiến pháp là một khung làm việc để căn chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn với giá trị con …
Hệ chuyên gia liên kết tích hợp điểm mạnh về nhận dạng mẫu và học hỏi của mạng nơ-ron …
Lọc nội dung liên quan đến việc sử dụng các thuật toán và quy tắc để quét, phân loại và …
Ma trận nhầm lẫn là một bố cục bảng cụ thể cho phép trực quan hóa hiệu suất của một thuật …
Trong đạo đức AI, sự đồng ý đề cập đến sự cho phép tự nguyện và có hiểu biết được cấp bởi …
Concurrent MetateM là một ngôn ngữ đặc tả cấp cao chủ yếu được sử dụng trong robot và hệ …
Sự trôi dạt khái niệm là một hiện tượng trong học máy nơi mối quan hệ giữa các đặc trưng …
Thính giác máy tính liên quan đến việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính trích …
Trong trí tuệ nhân tạo, tính toán đại diện cho cơ sở hạ tầng cơ bản cần thiết để huấn …
Trường Ngẫu nhiên Điều kiện (CRF) là một lớp các mô hình biệt thức thường được sử dụng …
Hài hước tính toán nghiên cứu cách máy móc có thể sản xuất hoặc diễn giải các trò đùa, …
Tenxơ nén là các mảng đa chiều được sử dụng trong học sâu, nơi độ chính xác số học (ví …
Trí tuệ heuristic tính toán liên quan đến các thuật toán sử dụng các quy tắc kinh nghiệm, …
Trí tuệ tính toán (CI) bao gồm một tập hợp các mô hình tính toán lấy cảm hứng từ tự …
Trong trí tuệ nhân tạo, tuân thủ đề cập đến quá trình đảm bảo rằng các mô hình AI và việc …
Cạnh tranh trong trí tuệ nhân tạo mô tả cuộc đua toàn cầu gay gắt để thúc đẩy khả năng …
ComfyUI là một giao diện người dùng đồ họa (GUI) mạnh mẽ, mô-đun và dựa trên nút cho các …
Kiến thức thông thường đề cập đến lượng lớn thông tin ngầm định về cuộc sống hàng ngày, …
Thuật ngữ này đề cập đến việc đánh giá có hệ thống và chuẩn hóa các thư viện và nền tảng …
Ý chí ngoại suy nhất quán (CEV) là một khái niệm do Eliezer Yudkowsky giới thiệu trong …
CodeQwen là một biến thể của dòng Qwen do Alibaba Cloud phát triển, được tinh chỉnh đặc …
Lập trình, còn được gọi là coding, liên quan đến việc chuyển đổi logic và yêu cầu của con …
Nhận thức văn học là một lĩnh vực liên ngành kết hợp nhân văn số, ngôn ngữ học và khoa …
Robot học nhận thức tích hợp khoa học nhận thức với robot học để xây dựng các máy móc có …
Tính toán nhận thức là một nhánh của trí tuệ nhân tạo nhằm tương tác tự nhiên với con …
CAM tạo ra các bản đồ nhiệt chồng lên ảnh đầu vào để hiển thị các pixel nào đóng góp …
Trong kỹ thuật học sâu, cắt thường được áp dụng cho gradient để giảm thiểu vấn đề …
Phương pháp này tận dụng nhiều tập hợp đặc trưng (góc nhìn) khác nhau của cùng các điểm …
Trong bối cảnh AI, mạch thường chỉ kiến trúc phần cứng nền tảng như GPU, TPU hoặc các …
Khi các mô hình AI sinh tạo sản xuất nội dung, nhu cầu về cơ chế trích dẫn đã nảy sinh để …
ChatGLM đại diện cho một họ các mô hình ngôn ngữ dựa trên kiến trúc Transformer, được …
Trong phát triển ứng dụng AI, Chuỗi đề cập đến cấu trúc đồ thị tuyến tính hoặc có hướng, …
Phân đoạn là một bước tiền xử lý quan trọng trong Sinh lại tăng cường truy xuất (RAG) và …
Khái niệm này tập trung vào việc thao tác văn bản, trong đó đơn vị cơ bản của phép tính …
Trong bối cảnh AI, Trò chuyện chỉ giao diện và cơ chế nền tảng cho đối thoại thời gian …
Trong kỹ thuật AI, bộ nhớ đệm tối ưu hóa hiệu suất bằng cách giữ các kết quả truy vấn gần …
Cổng cộng đồng CIML đóng vai trò là trung tâm kỹ thuật số cho cộng đồng học thuật và …
Lý thuyết hỗn loạn khám phá cách những biến đổi nhỏ trong các tham số bắt đầu có thể dẫn …
CBR hoạt động dựa trên nguyên tắc rằng các vấn đề tương tự sẽ có các giải pháp tương tự. …
Chỉ số này định lượng mức độ tốt mà một tập hợp các danh mục cho phép dự đoán các giá trị …
Mặc dù lịch sử đề cập đến phân loại giáo dục của Benjamin Bloom, trong bối cảnh AI hiện …
Công nghệ não bộ bao gồm các hệ thống phần cứng và phần mềm tương tác trực tiếp với hệ …
Mô hình Bradley-Terry là một mô hình xác suất được sử dụng rộng rãi trong tâm lý đo lường …
Sự bình yên sinh học đề cập đến lý tưởng khái niệm nơi sinh học con người và trí tuệ nhân …
Tự động hóa Quy trình Kinh doanh (BPA) liên quan đến việc tận dụng phần mềm và AI để tinh …
BERT là một kỹ thuật học máy dựa trên kiến trúc Transformer để huấn luyện trước cho xử lý …
Các hệ thống sinh học lai kết hợp mô sống, tế bào hoặc sinh vật với vật liệu tổng hợp và …
Phân loại nhị phân là một vấn đề cơ bản trong học máy, trong đó biến đầu ra là biến phân …
Sự đánh đổi bias-variance mô tả sự căng thẳng giữa việc học kém (high bias/thiên vị cao) …
Y sinh đề cập đến giao điểm giữa sinh học, y học và công nghệ, đặc biệt trong việc phát …
Các mô hình dãy thời gian cấu trúc Bayesian (BSTS) biểu diễn dữ liệu dãy thời gian dưới …
Hối tiếc Bayesian định lượng sự khác biệt giữa phần thưởng tối ưu có thể đạt được với …
Lập trình Bayesian là một khung toán học tổng quát hóa định lý Bayes để xử lý các phụ …
Mô hình Niềm tin-Mong muốn-Ý định (BDI) là một kiến trúc nhận thức để thiết kế các tác …
Tin học hành vi kết hợp khoa học máy tính, tâm lý học và thống kê để phân tích dữ liệu …
Các cơ chế học Bayes cập nhật niềm tin về các tham số mô hình bằng cách sử dụng định lý …
Khái niệm này thiết lập rằng việc cực tiểu hóa một hàm rủi ro có chính quy hóa với một …
Kích thước lô là một siêu tham số quan trọng xác định có bao nhiêu mẫu được xử lý trước …
Tối ưu hóa Bayes sử dụng một mô hình xấp xỉ xác suất, thường là Quá trình Gaussian, để mô …
Xử lý theo lô liên quan đến việc tổng hợp các đầu vào dữ liệu thành một nhóm, hay còn gọi …
Cây cầu phân vùng các điểm dữ liệu thành các siêu cầu lồng nhau (balls) thay vì các siêu …
Phương pháp này điều chỉnh và mở rộng các kích hoạt để có trung bình bằng không và phương …
Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên này biểu diễn văn bản dưới dạng tập hợp đa nguyên của …
Trong trí tuệ nhân tạo, một tác nhân tự trị là thực thể hoạt động độc lập trong một môi …
Trong thống kê và học máy, tỷ lệ cơ bản đề cập đến tần suất nền tảng của một điều kiện …
Bác sĩ ghi chép y tế tự động sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng …
Đàm phán tự động liên quan đến các đại lý phần mềm đại diện cho lợi ích của con người …
Mạng tự trị áp dụng các nguyên tắc của điện toán tự trị vào mạng viễn thông, cho phép các …
Nhận dạng giọng nói tự động (ASR), còn được gọi là chuyển đổi giọng nói thành văn bản, là …
Tự động hóa trong xây dựng đề cập đến việc tích hợp các hệ thống robot, máy bay không …
AutoML (Học máy tự động) tinh gọn quá trình phát triển các mô hình ML bằng cách tự động …
Kiểm toán AI liên quan đến việc xem xét nghiêm ngặt, có cấu trúc đối với các mô hình học …
Nhà toán học tự động sử dụng học máy và suy luận ký hiệu để khám phá các không gian toán …
Ra quyết định tự động (ADM) dựa vào các hệ thống phần mềm để đưa ra các lựa chọn trước …
Tự chẩn đoán đề cập đến các cơ chế tự giám sát và tự sửa chữa được tích hợp trong các hệ …
Âm thanh sang âm thanh đề cập đến các kiến trúc mạng nơ-ron được thiết kế để ánh xạ một …
Nhuộm màu âm thanh là một kỹ thuật được sử dụng để lấp đầy các khoảng trống trong bản ghi …
Phép tính gán thuộc tính là một nhánh của logic mô-đun tập trung vào suy luận về các …
Thống kê thiên văn là một lĩnh vực chuyên biệt cầu nối giữa thống kê và thiên văn học. Nó …
Xử lý bất đồng bộ cho phép phần mềm thực hiện các tác vụ chạy dài, chẳng hạn như các thao …
Sinh sản nhân tạo bao gồm các kỹ thuật giúp thuận lợi hóa hoặc sao chép quá trình sinh …
Sự thân mật nhân tạo đề cập đến hiện tượng tâm lý nơi con người phát triển các mối ràng …
Tâm lý học nhân tạo là một lĩnh vực liên ngành tập trung vào thiết kế và triển khai các …
Trí tuệ nhân tạo (AW - Artificial Wisdom) là một khái niệm mới nổi nhằm tăng cường trí …
Trí tuệ nhân tạo của vạn vật (AIoT) đại diện cho sự tích hợp hiệp đồng giữa công nghệ Trí …
Các tranh cãi về AI bao gồm phạm vi rộng lớn của các cuộc tranh chấp đạo đức, pháp lý và …
Cuộc chạy đua vũ trang AI đề cập đến sự cạnh tranh quyết liệt giữa các quốc gia, tập đoàn …
AI trong giáo dục liên quan đến việc sử dụng học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các hệ …
AI trong tâm linh đề cập đến việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các bối cảnh tôn giáo …
AI trong tuyển dụng sử dụng các thuật toán để tự động hóa và nâng cao các giai đoạn khác …
Dự án Nhà phát minh Nhân tạo là một nỗ lực nghiên cứu liên ngành nhằm hiểu rõ và sao chép …
Não nhân tạo đề cập đến các kiến trúc phần cứng hoặc phần mềm bắt chước các cấu trúc …
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đề cập đến một loại AI có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ …
Thuật ngữ này bao gồm vai trò kép của AI trong các quá trình dân chủ: nâng cao hiệu quả …
Ý thức nhân tạo khám phá khả năng tạo ra các cỗ máy sở hữu những trải nghiệm chủ quan …
Trong triết học và lý thuyết AI, aporia mô tả một tình huống nghịch lý nơi hai lập luận …
Ẩn danh hóa liên quan đến việc sửa đổi dữ liệu sao cho không thể liên kết nó với một cá …
Bất kỳ sang Bất kỳ đề cập đến các kiến trúc đa phương thức thống nhất có thể xử lý nhiều …
Học nghề, còn được gọi là học tăng cường ngược từ các màn trình diễn, cho phép các tác …
Các khung tranh luận cung cấp nền tảng toán học để đại diện cho các lập luận, sự tấn công …
AlphaChip là một hệ thống AI chuyên biệt được thiết kế để tự động hóa và nâng cao việc …
Ameca là một robot nhân hình tiên tiến với hơn 40 bậc tự do chỉ riêng ở khuôn mặt, cho …
Cây And–or là một dạng biểu diễn được sử dụng trong giải quyết vấn đề và lập kế hoạch, …
Phát hiện bất thường, còn được gọi là phát hiện ngoại lai, liên quan đến việc phân tích …
Xác suất thuật toán, bắt nguồn từ độ phức tạp Kolmogorov và quy nạp Solomonoff, gán xác …
Alexander Y. Tetelbaum là một cá nhân được ghi nhận trong cộng đồng học thuật và kỹ thuật …
Lựa chọn thuật toán bao gồm việc đánh giá các cách tiếp cận tính toán khác nhau để xác …
Hiện tượng này nảy sinh khi các mô hình AI vô tình hoặc có hệ thống đối xử khác biệt với …
Còn được gọi là dự đoán hoặc chấm điểm, suy luận xảy ra sau giai đoạn huấn luyện mô hình. …
Thiên vị trong các thuật toán thường bắt nguồn từ dữ liệu huấn luyện không đại diện, các …
Lĩnh vực này bao gồm cả các kỹ thuật tấn công để phá vỡ mô hình và các chiến lược phòng …
Nó đóng vai trò là xương sống cho các hệ thống đa tác nhân, cung cấp công cụ để điều …
Nó mở rộng logic truyền thống để tính đến tính chủ thể, cho phép các hệ thống biểu diễn …
Các cuộc tấn công đối nghịch khai thác điểm yếu của mạng nơ-ron bằng cách đưa nhiễu tinh …
Điều này liên quan đến việc sử dụng các phương pháp toán học để đảm bảo hành động của tác …
Trong các bài toán tìm đường và tìm kiếm, một heuristic chấp nhận được cung cấp cận dưới …
Học chủ động giảm thiểu lượng dữ liệu có nhãn cần thiết bằng cách cho phép mô hình chọn …
Học mô hình hành động liên quan đến việc một tác nhân xây dựng biểu diễn nội bộ về cách …
Thuật toán Actor-Critic sử dụng hai thành phần: Actor, cập nhật chính sách để chọn hành …
Trách nhiệm giải trình trong trí tuệ nhân tạo đề cập đến nghĩa vụ của các cá nhân, tổ …
Lĩnh vực này tập trung vào việc tăng tốc các phép tính đại số tuyến cơ bản, vốn là cốt …
Trí tuệ nhân tạo cho Vận hành CNTT (AIOps) kết hợp phân tích dữ liệu lớn và các thuật …
AIXI là một khung lý thuyết do Marcus Hutter đề xuất, định nghĩa một tác nhân thông lý …
Thuật ngữ ASR-complete cho thấy một hệ thống Nhận dạng Giọng nói Tự động đã đạt đến mức …
AZFinText là một tập hợp dữ liệu chú thích quy mô lớn, được tuyển chọn đặc biệt cho phân …
Các vấn đề AI hoàn chỉnh là những nhiệm vụ mà nếu được giải quyết, sẽ ngụ ý sự tồn tại …
Chiến tranh AI đề cập đến việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các chiến lược quân sự, bao …
Chủ nghĩa thuần chay AI là một thuật ngữ mang tính suy đoán và ẩn dụ, đề cập đến ý tưởng …
Phát triển phần mềm hỗ trợ bởi AI liên quan đến việc tận dụng các mô hình học máy để hỗ …
Tẩy trắng AI là một thuật ngữ tương tự như tẩy xanh (greenwashing), mô tả chiến lược tiếp …
Chủ nghĩa dân tộc AI mô tả xu hướng mà các chính phủ coi trí tuệ nhân tạo là vấn đề an …
Chữ nghĩa AI đề cập đến các năng lực cần thiết để điều hướng một thế giới ngày càng chịu …
Cơ sở hạ tầng AI bao gồm ngăn xếp công nghệ nền tảng cần thiết cho các hoạt động trí tuệ …
Hiệu ứng AI mô tả sự dịch chuyển của ranh giới xác định những gì cấu thành nên ’trí …
Khả năng quan sát AI mở rộng việc giám sát phần mềm truyền thống để giải quyết các thách …
Nhân cách hóa AI đề cập đến hiện tượng tâm lý nơi người dùng chiếu chiếu các đặc tính của …
Sự căn chỉnh AI giải quyết thách thức trong việc làm cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo …
Một tác nhân AI là một thực thể phần mềm hoạt động một cách tự chủ trong một môi trường …
Trình duyệt AI là một ứng dụng duyệt web tích hợp trực tiếp các tính năng trí tuệ nhân …
Trung tâm dữ liệu AI là cơ sở vật lý được tối ưu hóa để chạy các ứng dụng trí tuệ nhân …
Chế độ AI đề cập đến một trạng thái vận hành cụ thể trong các nền tảng kỹ thuật số hoặc …
Kiểm thử A/B là một thí nghiệm có kiểm soát ngẫu nhiên trong đó hai biến thể, A và B, …
Nghiện AI mô tả một tình trạng hành vi trong đó cá nhân phát triển sự phụ thuộc cưỡng bức …
Tóm tắt AI là các bản tóm tắt cô đọng được tạo ra bởi các mô hình ngôn ngữ lớn, tổng hợp …
Viện An ninh AI là một thực thể chuyên biệt tập trung vào việc giảm thiểu các rủi ro liên …
Bài báo nền tảng này đề xuất một mô hình toán học cho mạng nơ-ron, chứng minh rằng các …
Trong trí tuệ nhân tạo, vector là một cấu trúc dữ liệu cơ bản được sử dụng để biểu diễn …
Computer Vision (CV) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo nhằm huấn luyện máy tính trích …
Các mô hình Vision-Language, thường được gọi là Mô hình Ngôn ngữ Lớn Đa phương thức …
Học zero-shot cho phép mô hình học máy phân loại các trường hợp thuộc về những lớp không …
Dịch thuật trong AI đề cập đến dịch máy thần kinh, nơi các mô hình học sâu ánh xạ các …
Giới hạn token xác định ràng buộc về kích thước cửa sổ ngữ cảnh cho các mô hình ngôn ngữ …
Học không giám sát xác định các cấu trúc ẩn, cụm hoặc phân phối trong dữ liệu thô một …
Sử dụng Công cụ cho phép các mô hình ngôn ngữ tương tác với môi trường phần mềm bên ngoài …
Tính minh bạch đảm bảo rằng các bên liên quan có thể hiểu cách một mô hình AI đưa ra kết …
Điều chỉnh tinh chỉnh có giám sát (SFT) liên quan đến việc lấy một mô hình lớn đã được …
Trong học có giám sát, thuật toán được huấn luyện trên một tập dữ liệu có nhãn, nghĩa là …
Kiểm thử trong kỹ thuật AI liên quan đến việc đánh giá nghiêm ngặt các mô hình trên nhiều …
Softmax được sử dụng rộng rãi trong lớp đầu ra của mạng nơ-ron cho các tác vụ phân loại …
Tóm tắt văn bản giúp giảm khối lượng văn bản lớn thành các phiên bản ngắn hơn mà không …
SDK là một bộ sưu tập các công cụ phát triển phần mềm cho phép nhà phát triển tạo ra các …
Học tự giám sát là một kỹ thuật trong đó thuật toán tạo ra tín hiệu giám sát từ chính dữ …
Các kết nối trừu tượng, còn được gọi là kết nối bỏ qua (skip connections), cho phép …
Tìm kiếm ngữ nghĩa diễn giải ý định và ý nghĩa ngữ cảnh đằng sau một truy vấn, vượt xa …
Truy xuất đề cập đến quy trình kỹ thuật tìm kiếm và trích xuất thông tin cụ thể từ các …
Khung ReAct cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo ra cả chuỗi suy luận và các hành …
Trong AI, suy luận liên quan đến các thuật toán mô phỏng suy diễn logic, quy nạp hoặc …
RNN được thiết kế để nhận diện các mẫu trong dữ liệu tuần tự như văn bản, bộ gen, chữ …
ReLU được sử dụng rộng rãi trong các mạng nơ-ron học sâu do hiệu quả tính toán cao và khả …
REST API cho phép giao tiếp giữa máy khách và máy chủ bằng cách sử dụng các thao tác …
Lượng tử hóa chuyển đổi các số dấu phẩy động độ chính xác cao (như FP32) sang các định …
Vì các mô hình Transformer xử lý tất cả các token song song thay vì tuần tự như RNN, …
QLoRA kết hợp Điều chỉnh hạng thấp (LoRA) với lượng tử hóa 4-bit để giảm đáng kể dung …
Tiêm nhiễm prompt khai thác cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) diễn giải hướng dẫn của …
Trả lời câu hỏi (QA) liên quan đến việc truy xuất hoặc tạo ra các phản hồi chính xác cho …
Hoạch định trong AI liên quan đến việc xác định một chuỗi các hành động sẽ dẫn từ trạng …
Học đa thể hiện (MIL) giải quyết các tình huống mà dữ liệu được nhóm thành các …
Nhận dạng thực thể có tên (NER) là một tác vụ con của trích xuất thông tin, nhằm tìm kiếm …
Quá khớp xảy ra khi một mô hình học dữ liệu huấn luyện quá mức, bao gồm cả nhiễu ngẫu …
Trong học máy, tối ưu hóa đề cập đến các thuật toán được sử dụng để điều chỉnh các tham …
Trong trí tuệ nhân tạo, bộ nhớ đề cập đến các cơ chế cho phép mô hình giữ lại thông tin …
Các hệ thống AI đa phương thức tích hợp thông tin từ các đầu vào giác quan khác nhau để …
Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) là một tiêu chuẩn mở cho phép các ứng dụng AI kết nối …
Các hệ thống đa tác nhân bao gồm nhiều tác nhân độc lập, mỗi tác nhân có thể chuyên biệt …
Phục vụ mô hình liên quan đến việc lấy một mô hình đã huấn luyện tĩnh và gói nó trong một …
Mạng LSTM giải quyết vấn đề tiêu biến gradient thường gặp ở các mạng nơ-ron hồi quy (RNN) …
Cơ sở kiến thức đóng vai trò như một thư viện kỹ thuật số chứa dữ liệu đã được tuyển …
Độ trễ đo lường mức độ phản hồi nhanh chóng của dịch vụ AI, thường được biểu thị bằng …
Còn được gọi là hàm chi phí hoặc hàm lỗi, hàm mất mát cung cấp một giá trị vô hướng cho …
Tốc độ học xác định mức độ cập nhật trọng số của mô hình so với gradient đã tính toán …
Con người trong vòng lặp (HITL) đề cập đến các hệ thống AI yêu cầu sự can thiệp của con …
Gọi hàm cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn tương tác với các công cụ và API bên ngoài bằng …
Hạ gradient là một thuật toán tối ưu hóa bậc nhất lặp để tìm cực tiểu địa phương của một …
Khả năng diễn giải, hay khả năng giải thích, liên quan đến việc làm cho các hoạt động nội …
Jailbreak liên quan đến việc tạo ra các đầu vào hoặc gợi ý cụ thể để đánh lừa mô hình AI …
Trong trí tuệ nhân tạo, công bằng là một chỉ số đạo đức quan trọng đảm bảo rằng các thuật …
Phương pháp này tận dụng khả năng học trong ngữ cảnh (in-context learning) của các mô …
Học ít ví dụ nhằm mục đích cho phép các mô hình tổng quát hóa từ chỉ một vài ví dụ, mô …
Học liên kết cho phép các tổ chức hợp tác huấn luyện các mô hình AI mà không cần chia sẻ …
Trong bối cảnh tính toán, lưu lượng dòng chảy mô tả tốc độ truyền tải của một đại lượng …
Các bộ mã hóa xử lý các chuỗi đầu vào hoặc cấu trúc dữ liệu thô và chuyển đổi chúng thành …
Docker cho phép các nhà phát triển đóng gói một ứng dụng cùng với tất cả các phụ thuộc …
Trong mạng nơ-ron, dropout ngăn ngừa quá khớp bằng cách tạm thời loại bỏ một tập hợp con …
Khái niệm này giải quyết vấn đề ‘hộp đen’ trong các hệ thống AI phức tạp bằng …
Các mô hình này ánh xạ dữ liệu nhiều chiều vào một không gian vectơ liên tục có chiều …
Bảo vệ dữ liệu bao gồm các biện pháp pháp lý, kỹ thuật và tổ chức nhằm bảo mật dữ liệu cá …
Trong các mô hình tuần tự sang tuần tự (sequence-to-sequence), bộ giải mã nhận vectơ ngữ …
Deepfake là các thao tác âm thanh hoặc video siêu thực tế được tạo ra bằng cách sử dụng …
Huấn luyện phân tán tăng tốc quá trình hội tụ của mô hình bằng cách song song hóa tính …
Tích hợp liên tục (CI) là một thực hành DevOps quan trọng giúp tự động hóa việc tích hợp …
Mã hóa Cặp Byte (BPE) là một kỹ thuật nén dữ liệu được điều chỉnh cho xử lý ngôn ngữ tự …
Gợi ý Suy luận Chuỗi (CoT) cải thiện hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn trên các …
Claude là một loạt các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến được tạo ra bởi công ty an ninh AI …
Giao diện Dòng lệnh (CLI) cho phép người dùng kiểm soát phần mềm bằng cách nhập các lệnh …
Mã nguồn đại diện cho tập hợp các hướng dẫn được viết bằng các ngôn ngữ lập trình như …
Adapter là một kỹ thuật tinh chỉnh hiệu quả về tham số, chủ yếu được sử dụng trong các mô …
Các cơ chế chú ý cho phép mô hình tập trung vào thông tin liên quan khi xử lý đầu vào, …
Đạo đức AI bao gồm khung nguyên tắc và tiêu chuẩn được thiết kế để đảm bảo rằng các công …
Hàm kích hoạt đưa tính phi tuyến vào mạng nơ-ron, cho phép nó học các mẫu và mối quan hệ …
Thuật ngữ ’tác nhân’ mô tả các đại diện AI hoạt động với mức độ tự chủ cao. …
Các mô hình dựa trên thị giác sử dụng camera và các thuật toán xử lý hình ảnh để trích …
Kiến trúc hai giai đoạn chia một nhiệm vụ phức tạp thành hai bước riêng biệt, thường bao …
Các phương pháp không cần huấn luyện đề cập đến các kỹ thuật sửa đổi hành vi hoặc đầu ra …
Học zero-shot cho phép mô hình tổng quát hóa sang các danh mục hoặc nhiệm vụ mới mà không …
Trong AI và kỹ thuật, sự đánh đổi đề cập đến sự cân bằng cần thiết khi tối ưu hóa các mục …
Cụ thể theo tác vụ đề cập đến các mô hình AI hoặc thành phần được tùy chỉnh để xuất sắc …
Hậu huấn luyện là một giai đoạn quan trọng trong vòng đời học máy, diễn ra sau bước huấn …
Một mô hình đã huấn luyện trước là một mô hình AI nền tảng đã trải qua quá trình huấn …
Trong trí tuệ nhân tạo, thời gian thực chỉ khả năng của một hệ thống xử lý đầu vào và tạo …
Học tự giám sát là một tập con của học máy, trong đó tín hiệu giám sát được tự động trích …
Học một lần là một dạng cụ thể của học ít mẫu (few-shot learning), trong đó thuật toán …
Mã nguồn mở đề cập đến một mô hình phát triển nơi mã nền tảng của một dự án phần mềm có …
Trong học máy và tối ưu hóa, các phương pháp một bước giải quyết vấn đề trực tiếp mà …
Phát hiện ngoại phân phối (OOD) xác định các đầu vào nằm ngoài phạm vi phân phối dữ liệu …
Các mô hình trọng số mở khác với AI mã nguồn mở hoàn toàn vì chỉ các tham số học được …
Các phương pháp đa bước liên quan đến việc chia nhỏ một truy vấn hoặc nhiệm vụ phức tạp …
Các phương pháp tiếp cận đa giai đoạn chia nhỏ các quy trình làm việc phức tạp thành các …
Các hệ thống đa tác tử bao gồm nhiều thực thể độc lập và thông minh, chúng quan sát môi …
Ngôn ngữ tự nhiên đề cập đến cách con người nói và viết, bao gồm tất cả các tính mơ hồ, …
Các thuật toán on-policy yêu cầu tác tử học trực tiếp từ các hành động do chính sách hiện …
Trong trí tuệ nhân tạo, thuật ngữ chất lượng cao thường mô tả dữ liệu hoặc đầu ra của mô …
AI chi phí thấp tập trung vào hiệu quả, nhằm giảm bớt rào cản gia nhập và chi phí vận …
Các cách tiếp cận dựa trên học máy dựa vào các thuật toán thống kê để nhận diện các mẫu …
Các vấn đề ngang hàng dài liên quan đến chuỗi các hành động mà tác động của các quyết …
Quy mô lớn đề cập đến mức độ lớn của các thành phần trong một hệ thống AI, thường liên …
Trong trí tuệ nhân tạo và toán học, ‘bậc một’ thường mô tả các hệ thống hoặc …
Trong AI, ‘cấp cao’ đề cập đến các lớp trừu tượng đơn giản hóa các quy trình …
Chiều cao đề cập đến các tập dữ liệu hoặc không gian vectơ chứa số lượng thuộc tính hoặc …
Tập dữ liệu ‘giữ lại’ bao gồm các ví dụ được cố ý loại trừ khỏi giai đoạn …
Độ trung thực cao mô tả đầu ra từ các mô hình sinh học không thể phân biệt hoặc rất giống …
Phân tích chi tiết hóa liên quan đến việc xác định và phân loại các đối tượng hoặc khái …
Các mô hình dựa trên khuếch tán là một lớp mô hình AI sinh tạo các mẫu dữ liệu mới bằng …
Học vài ví dụ cho phép các mô hình học máy khái quát hóa từ rất ít dữ liệu, thường dao …
Trong trí tuệ nhân tạo, ra quyết định đề cập đến quá trình thuật toán mà tại đó một hệ …
Tinh chỉnh liên quan đến việc lấy một mô hình đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu …
Trong AI, mô hình hộp đen đề cập đến các hệ thống phức tạp như mạng nơ-ron sâu, nơi logic …
AI liên phương thức liên quan đến việc xử lý và tương quan dữ liệu từ các phương thức …
Các mô hình thời gian liên tục mô tả động lực học của hệ thống bằng các phương trình vi …
Các hệ thống vòng kín trong AI tận dụng phản hồi theo thời gian thực từ môi trường để …
Khoảng cách Wasserstein, còn được gọi là Khoảng cách Dịch chuyển Trái đất (Earth …
Trong quản lý cơ sở dữ liệu, một bảng nhìn hoạt động như một truy vấn SQL đã được lưu, …
Cơ sở dữ liệu vectơ tối ưu hóa việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu không cấu trúc bằng cách …
Thuật ngữ ‘hình ảnh’ trong AI chủ yếu liên quan đến Thị giác máy tính …
Trong truy vấn cơ sở dữ liệu và logic, ‘KHÁC’ thường đề cập đến toán tử NOT …
Mặc dù truyền thống mang nghĩa là phương tiện vận tải, nhưng trong thuật ngữ AI, …
Điều chỉnh liên quan đến việc tinh chỉnh một mô hình học máy để đạt được độ chính xác …
Hiểu biết của AI vượt xa tương quan thống kê để diễn giải ý nghĩa nền tảng của dữ liệu. …
Học chuyển giao tận dụng các mô hình đã được huấn luyện trước để cải thiện hiệu suất và …
Được giới thiệu trong bài báo ‘Attention Is All You Need’, kiến trúc …
Thuật ngữ ‘Transformers’ thường đề cập đến thư viện Python được sử dụng rộng …
Chuyển đổi thành Token là một bước tiền xử lý quan trọng trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên …
Mặc dù không phải là một thuật ngữ kỹ thuật chặt chẽ, ‘cộng tác’ trong ngữ …
Trong phát triển AI, ‘hướng tới’ thường mô tả quỹ đạo của các quá trình tối …
Thời gian là một khái niệm cơ bản trong trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong mô hình hóa …
Token là những khối xây dựng cơ bản của dữ liệu đầu vào trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên …
Tập kiểm thử là một phần dữ liệu được giữ lại trong quá trình huấn luyện để đánh giá khả …
Không có định nghĩa chính thức cho ‘Symbal’ trong ngữ cảnh thuật ngữ AI. Đây …
Các khái niệm liên quan đến thời gian trong AI bao gồm phân tích các điểm dữ liệu được …
‘Thông qua’ không có định nghĩa độc lập trong thuật ngữ AI. Từ này thường …
Trong AI, dữ liệu tổng hợp là thông tin được tạo ra nhân tạo, mô phỏng dữ liệu thực tế …
Các khía cạnh cấu trúc xác định cách dữ liệu hoặc các lớp mạng nơ-ron được tổ chức. Trong …
Học có giám sát liên quan đến việc cung cấp cho thuật toán dữ liệu bao gồm cả đầu vào và …
Trong thuật ngữ AI, ‘cụ thể’ nhấn mạnh tính chính xác khi định nghĩa các mô …
Các yếu tố ngẫu nhiên đưa tính biến đổi vào các hệ thống AI, chẳng hạn như nhiễu trong dữ …
Trạng thái đại diện cho tất cả thông tin liên quan cần thiết để xác định hành vi tương …
Mặc dù AI hiện tại thiếu ý thức, nhưng thuật ngữ ‘bản thân’ thường mô tả các …
Bảo mật AI bao gồm các biện pháp được thiết kế để bảo vệ các mô hình học máy, quy trình …
Cơ chế chú ý nội tại cho phép các mô hình nắm bắt các phụ thuộc giữa tất cả các vị trí …
Trong ngữ cảnh AI, ’nguồn’ thường chỉ nguồn gốc của các bộ dữ liệu huấn …
Phân tích ngữ nghĩa trong AI tập trung vào việc hiểu ý nghĩa nền tảng của các đầu vào …
Điểm số định lượng mức độ hiệu quả mà một mô hình học máy hoạt động so với các chỉ số cụ …
Tiếp cận khoa học trong trí tuệ nhân tạo nhấn mạnh vào phát triển và xác minh dựa trên …
Mở rộng quy mô là phương pháp luận chủ động để mở rộng các hệ thống AI bằng cách thêm …
Trong trí tuệ nhân tạo, việc mở rộng quy mô thường liên quan đến việc tăng kích thước bộ …
Tìm kiếm là một mô hình cơ bản trong AI được sử dụng để điều hướng qua các không gian vấn …
Tính an toàn trong AI liên quan đến việc triển khai các ràng buộc và biện pháp bảo vệ để …
An toàn AI là một lĩnh vực liên ngành tập trung vào việc ngăn chặn các kết quả bất lợi từ …
Trong trí tuệ nhân tạo, tính bền vững (robustness) đề cập đến khả năng phục hồi của mô …
Robot là một thiết bị cơ khí tự chủ hoặc bán tự chủ, được thiết kế để thực hiện các nhiệm …
Robot bao gồm một lớp đa dạng các máy móc, có thể được phân loại dựa trên khả năng di …
Củng cố là một cơ chế tâm lý và tính toán cơ bản nơi hành động của một tác nhân được định …
Học tăng cường (RL) là một nhánh của học máy tập trung vào cách các tác nhân thông minh …
Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) là một phương pháp được sử dụng để tinh …
Tạo văn bản tăng cường truy xuất (RAG) kết hợp những điểm mạnh của các hệ thống AI dựa …
Thuật ngữ ‘Rather’ bản thân nó là một trạng từ tiếng Anh tiêu chuẩn chỉ sự ưu …
Lệnh đầu vào đóng vai trò là giao diện chính để tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn và …
Tính ngẫu nhiên là yếu tố cơ bản trong AI để khởi tạo trọng số mô hình, xáo trộn tập dữ …
Trong phát triển AI, quy trình chỉ quy trình làm việc có hệ thống cần thiết để biến đổi …
Trong trí tuệ nhân tạo, quyền riêng tư đề cập đến việc bảo vệ thông tin nhạy cảm của …
Trong AI, ’tỷ lệ’ thường đề cập nhất đến tỷ lệ học (learning rate), một siêu …
Trong bối cảnh truyền thông kỹ thuật số và dữ liệu AI, ‘bài đăng’ đề cập đến …
Trong bối cảnh quản trị trí tuệ nhân tạo và công nghệ, chính sách đề cập đến các khung …
Thuật ngữ ‘chính sách’ có hai nghĩa tùy thuộc vào ngữ cảnh. Trong quản lý …
Huấn luyện trước là một kỹ thuật nền tảng trong học sâu, nơi mô hình học các đặc điểm và …
Một ’tiên nghiệm’ đại diện cho những niềm tin hiện có hoặc dữ liệu lịch sử về …
Một điểm trong bối cảnh AI thường chỉ một tọa độ rời rạc trong không gian đặc trưng hoặc …
Thuật ngữ ‘mở’ trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo thường mô tả hai lĩnh vực …
Nhận thức AI liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu cảm biến thô thành thông tin có ý …
Trong AI và lý thuyết tối ưu hóa, một giải pháp tối ưu là giải pháp đạt được chỉ số hiệu …
Khi đánh giá các mô hình AI, các chỉ số ’tổng thể’ cung cấp cái nhìn toàn …
Đối tượng là một khái niệm cơ bản trong khoa học máy tính, đặc biệt là trong lập trình …
Mạng nơ-ron là một chuỗi các thuật toán nhằm nhận diện các mối quan hệ tiềm ẩn trong một …
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu, ’numerical’ đề cập đến …
Học trực tuyến (Online learning) là một phương pháp học máy trong đó mô hình được cập …
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo, kết hợp ngôn ngữ …
Chú ý Đa đầu mở rộng cơ chế chú ý tiêu chuẩn bằng cách chạy nó nhiều lần song song với …
Trong thị giác máy tính và robot, chuyển động đề cập đến việc phát hiện và phân tích sự …
Tiền tố ‘đa-’ thường được sử dụng trong AI để chỉ các kiến trúc hoặc quy …
Trong ngữ cảnh tài liệu AI và viết kỹ thuật, ‘Hơn nữa’ đóng vai trò là một …
Trong AI, đặc biệt là trong Hệ thống Đa tác tử và Học tăng cường, Cân bằng Nash mô tả một …
Mamba đại diện cho một bước tiến đáng kể trong việc mô hình hóa chuỗi bằng cách giới …
Trong trí tuệ nhân tạo và lý thuyết xác suất, các quá trình Markov là những mô hình cơ …
Matching là một kỹ thuật quan trọng trong học máy được sử dụng để thiết lập mối quan hệ …
Xây dựng mô hình AI bao gồm toàn bộ quy trình thiết kế, huấn luyện và xác thực các thuật …
Các kỹ thuật Monte Carlo là một lớp các thuật toán tính toán dựa trên việc lấy mẫu ngẫu …
Trong trí tuệ nhân tạo, ‘cục bộ’ thường đề cập đến các hoạt động được thực …
Trong bối cảnh AI, ‘dài’ thường mô tả khả năng xử lý các đầu vào rộng lớn, …
Các hàm mất mát, còn được gọi là hàm chi phí, đo lường mức độ phù hợp giữa các dự đoán …
Học máy (ML) cho phép máy tính học các mẫu từ dữ liệu lịch sử và đưa ra quyết định hoặc …
Là một cấu trúc luồng điều khiển cơ bản trong khoa học máy tính và phát triển AI, vòng …
Trong học máy, các biến ẩn là những yếu tố chưa quan sát được ảnh hưởng đến dữ liệu quan …
LoRA đóng băng các trọng số đã được huấn luyện trước và chèn các ma trận phân rã có thể …
Thuật ngữ này đề cập đến phương pháp ứng dụng rộng rãi hơn, nơi các mô hình với hàng tỷ …
Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) là hệ thống trí tuệ nhân tạo tiên tiến dựa trên kiến trúc …
Các phép toán tuyến tính bao gồm phép nhân và cộng mà không có hàm kích hoạt phi tuyến. …
Quy trình này cầu nối khoảng cách giữa việc huấn luyện tổng quát và hiệu suất nhiệm vụ cụ …
Động lực học Langevin kết hợp nhiễu ngẫu nhiên và lực cản để khám phá các cảnh quan năng …
Mặc dù không phải là thuật toán kỹ thuật AI, ’thay vì’ rất quan trọng trong …
Trong bối cảnh AI và khoa học máy tính, thông tin khác biệt với dữ liệu thô. Nó đại diện …
Trong AI, tri thức thường đề cập đến thông tin rõ ràng được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, …
Thuật ngữ ‘có hướng dẫn’ trong AI thường đề cập đến các kỹ thuật mà hành vi …
Trong trí tuệ nhân tạo, ’neo ngữ nghĩa’ (grounded) mô tả quá trình liên kết …
Có nguồn gốc từ cơ học cổ điển, Hamiltonian biểu thị tổng của động năng và thế năng trong …
Trong toán học và khoa học máy lý thuyết, một nhóm là một tập hợp G cùng với một phép …
Các hệ thống AI phân cấp tổ chức thông tin hoặc kiểm soát thành một cấu trúc dạng cây gồm …
Trong bối cảnh AI và khoa học máy tính, ‘cho trước’ đề cập đến trạng thái ban …
Đồ thị là một cấu trúc dữ liệu cơ bản trong AI bao gồm các đỉnh (nút) và các cạnh (liên …
Trong khi ‘đồ thị’ số ít đề cập đến cấu trúc dữ liệu trừu tượng, ‘đồ …
Trong trí tuệ nhân tạo, tạo sinh đề cập đến khả năng của các mô hình, đặc biệt là Mạng …
Thuật ngữ ’toàn cục’ trong AI thường tương phản với ‘cục bộ’, đề …
Thuật ngữ ‘được tạo ra’ mô tả đầu ra do các mô hình AI sinh tạo tạo nên, …
Gauss đề cập đến phân phối chuẩn, một phân phối xác suất liên tục được đặc trưng bởi …
Mặc dù không phải là thuật toán kỹ thuật, ‘hơn nữa’ là một công cụ ngôn ngữ …
Trong bối cảnh AI, ‘miễn phí’ thường đề cập đến các mô hình, tập dữ liệu hoặc …
Trong trí tuệ nhân tạo, mô hình nền tảng đề cập đến một mô hình học máy quy mô lớn được …
Khái niệm ‘cuối cùng’ đại diện cho giai đoạn cuối cùng trong đường ống AI, …
Luồng dữ liệu bao gồm lộ trình mà dữ liệu đi từ lúc thu thập đến đầu ra cuối cùng trong …
Thuật ngữ ’nhanh chóng’ mô tả hiệu quả tính toán trong các mô hình trí tuệ …
Các cơ chế phản hồi cho phép các hệ thống AI học hỏi từ tương tác của chúng với người …
Tinh chỉnh liên quan đến việc lấy một mô hình mục đích chung đã được huấn luyện trên các …
Trong trí tuệ nhân tạo, bằng chứng đề cập đến dữ liệu thực nghiệm, kết quả thống kê hoặc …
Các thí nghiệm trong AI liên quan đến việc kiểm tra có hệ thống các biến số để hiểu các …
Thuật ngữ ‘đang phát triển’ đặc trưng cho các mô hình AI động, trải qua quá …
Thuật ngữ ’thử nghiệm’ ám chỉ các thành phần AI hiện đang được kiểm tra, …
Toàn diện đề cập đến quy mô và tính bao quát của các hoạt động AI, chẳng hạn như các tập …
Đánh giá bao gồm việc đo lường hệ thống cách một mô hình AI hoạt động trên các nhiệm vụ …
Hiệu quả là một chỉ số quan trọng trong trí tuệ nhân tạo, đo lường mức độ tận dụng tài …
Năng lượng có hai ý nghĩa chính trong AI. Thứ nhất, nó chỉ điện năng cần thiết để chạy …
Mặc dù chủ yếu là ngôn ngữ của con người, trong bối cảnh AI, ‘Tiếng Anh’ đại …
AI vật chất hóa cho rằng trí thông minh nảy sinh từ sự tương tác giữa hình dạng vật lý …
Quá trình này liên quan đến việc chuyển giao kiến thức từ một mạng nơ-ron ‘giáo …
Khác với các hệ thống tĩnh có kiến trúc cố định hoặc đường dẫn thực thi đã xác định …
Thuật ngữ ‘driven’ thường được dùng làm hậu tố để chỉ lực lượng hoặc cơ chế …
Trong học máy, đặc biệt là trong học chuyển giao, một miền được xác định bởi hai thành …
Trong bối cảnh tối ưu hóa, phân kỳ xảy ra khi các tham số của mô hình cập nhật theo cách …
Trong trí tuệ nhân tạo, điều khiển đề cập đến các cơ chế và thuật toán được sử dụng để …
Mô hình khuếch tán là một lớp mô hình AI sinh học tập cách đảo ngược một quá trình ngẫu …
Phát hiện là một nhiệm vụ cốt lõi trong thị giác máy tính và xử lý tín hiệu, nơi mô hình …
Ra quyết định trong AI liên quan đến việc lựa chọn hành động tối ưu từ một tập hợp các …
Trong ngữ cảnh AI, ’trực tiếp’ thường mô tả các kiến trúc hoặc đường suy luận …
Điện toán đám mây cung cấp cơ sở hạ tầng có thể mở rộng cho các tác vụ AI, cho phép các …
Phương pháp này khuyến khích mô hình kéo các embedding của các cặp dương (các mục tương …
Khái niệm này bao gồm các phương pháp như học tập hợp (ensemble learning), nơi các dự …
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ngữ cảnh đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết sự …
Trong trí tuệ nhân tạo, mô hình hóa nhân quả nhằm hiểu cách các can thiệp vào một biến …
Các phương pháp Monte Carlo là các kỹ thuật thiết yếu trong AI và thống kê để xấp xỉ các …
Đánh giá điểm chuẩn là hoạt động thực hành tiến hành các thí nghiệm để đo lường mức độ …
Trong trí tuệ nhân tạo, một điểm chuẩn là một bộ bài kiểm tra hoặc tập dữ liệu chuẩn hóa, …
Trong ngữ cảnh thuật ngữ AI, ‘vượt xa’ thường mô tả các mô hình tư duy mới …
Xây dựng đề cập đến quy trình kỹ thuật toàn diện để tạo ra các giải pháp AI, bao gồm thu …
Các phương pháp tiếp cận Bayesian trong AI sử dụng lý thuyết xác suất để cập nhật khả …
Một chuẩn đánh giá (benchmark) đóng vai trò là điểm tham chiếu tiêu chuẩn để so sánh khả …
Trong ngữ cảnh AI, ’nhận thức’ thường đề cập đến nhận thức tình huống hoặc …
Tính tự chủ trong AI đề cập đến khả năng của một hệ thống để nhận biết môi trường, đưa ra …
Tự động hóa trong AI liên quan đến việc sử dụng các thuật toán và hệ thống để thực hiện …
Adam (Adaptive Moment Estimation - Ước lượng Moment Thích ứng) là một thuật toán tối ưu …
Trong trí tuệ nhân tạo và robot, hành động đề cập đến một bước hoặc quyết định cụ thể …
Trong bối cảnh AI, phân tích đề cập đến việc kiểm tra có hệ thống dữ liệu, dự đoán của mô …
Tác nhân AI là các chương trình hoặc hệ thống phần mềm có khả năng cảm nhận môi trường …
Trong AI, ’thích ứng’ mô tả các hệ thống hoặc thuật toán có thể điều chỉnh …
Embedding là biểu diễn vector dày đặc của dữ liệu, trong đó các mối quan hệ ngữ nghĩa …
Fine-tuning liên quan đến việc lấy một mô hình đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu …
Hiện tượng Hallucination xảy ra khi các mô hình AI sinh tạo tạo ra đầu ra trông có vẻ hợp …
Học trong ngữ cảnh (In-context Learning - ICL) cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn thích …
Inference (Suy luận) đề cập đến giai đoạn triển khai, nơi một mô hình hoàn thiện được sử …
Cửa sổ ngữ cảnh xác định giới hạn hoạt động của bộ nhớ AI cho một lần tương tác duy nhất. …
Các thuật toán học sâu cố gắng mô phỏng quá trình phân tích và học hỏi của não bộ con …
Mạng nơ-ron tích chập (CNN) được thiết kế để tự động và thích nghi học hỏi các cấp độ đặc …
Tạo mã nguồn tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trên kho lưu trữ …
Thị giác máy tính tập trung vào việc tái tạo khả năng thị giác của con người thông qua …
Đặt câu hỏi theo chuỗi suy nghĩ (Chain-of-Thought - CoT) là một chiến lược trong đó các …
Cơ chế chú ý cho phép một mô hình cân nhắc tầm quan trọng của các yếu tố khác nhau trong …
Lan truyền ngược (Backpropagation), viết tắt của sự lan truyền ngược của lỗi, là một …
Trong đạo đức AI, thiên kiến đề cập đến sự phân biệt đối xử có hệ thống và không công …
Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến khả năng của các máy tính kỹ thuật số hoặc robot do máy …
Trong AI, một agent là một thực thể hành động thay mặt người dùng hoặc hệ thống để hoàn …
Alignment tập trung vào việc đảm bảo rằng các hệ thống AI làm những gì con người thực sự …
An toàn AI bao gồm các nghiên cứu và thực tiễn nhằm đảm bảo rằng các hệ thống tự động …
API xác định một bộ các giao thức và công cụ để xây dựng phần mềm và ứng dụng. Trong AI, …
Kỹ thuật prompt liên quan đến việc tạo ra các đầu vào cụ thể, được gọi là prompt, nhằm …