Từ điển Thuật ngữ AI

Định kiến

Sat, 18 Jul 2026 16:18:19 +0000

Definition

Trong AI, các định kiến nảy sinh khi các mô hình học và khuếch đại những thiên kiến xã hội có trong dữ liệu huấn luyện. Những điều này có thể dẫn đến các kết quả phân biệt đối xử, chẳng hạn như liên kết các nghề nghiệp cụ thể với giới tính nhất định.

Giảm thiểu dữ liệu

Sat, 18 Jul 2026 16:18:19 +0000

Definition

Giảm thiểu dữ liệu là một nguyên tắc bảo mật cốt lõi yêu cầu các tổ chức hạn chế việc thu thập dữ liệu chỉ ở mức độ phù hợp, liên quan và giới hạn trong những gì cần thiết. Trong AI, điều này có nghĩa là thiết kế các mô hình không lưu trữ hoặc sử dụng thông tin thừa.

Học theo chương trình

Sat, 18 Jul 2026 16:18:19 +0000

Definition

Học theo chương trình bắt chước quá trình giáo dục của con người bằng cách trình bày dữ liệu huấn luyện theo một thứ tự có cấu trúc, thường bắt đầu với các mẫu đơn giản và dần dần tăng độ phức tạp. Cách tiếp cận này giúp mạng nơ-ron hội tụ nhanh hơn và tổng quát hóa tốt hơn.

Quyền bị lãng quên

Sat, 18 Jul 2026 16:18:19 +0000

Definition

Quyền bị lãng quên cho phép người dùng yêu cầu loại bỏ thông tin cá nhân của họ khỏi cơ sở dữ liệu và tập huấn luyện AI. Việc triển khai điều này trong học máy là thách thức vì các mô hình có thể đã học và lưu trữ thông tin từ dữ liệu đó dưới dạng trọng số.

Trích xuất mô hình

Sat, 18 Jul 2026 16:18:19 +0000

Definition

Trích xuất mô hình liên quan đến việc truy vấn API của mô hình máy học mục tiêu để suy luận cấu trúc bên trong, trọng số hoặc ranh giới quyết định của nó. Kẻ tấn công sử dụng các truy vấn này để xây dựng một mô hình giả lập (surrogate model) hoạt động tương tự như mô hình gốc.

Chiến lược Zeuthen

Sat, 18 Jul 2026 16:18:05 +0000

Definition

Chiến lược Zeuthen là một phương pháp dựa trên quy tắc cho việc mặc cả trong các cuộc đàm phán đa tác tử. Nó tính toán mức độ rủi ro tối đa mà một tác tử sẵn sàng chấp nhận để thúc đẩy kết quả mong muốn, được định nghĩa là tỷ lệ giữa tổn thất tiện ích nếu đàm phán thất bại so với lợi ích từ việc đạt được thỏa thuận.

Gợi ý Không mẫu (Zero-Shot Prompting)

Sat, 18 Jul 2026 16:18:05 +0000

Definition

Gợi ý không mẫu liên quan đến việc yêu cầu một mô hình ngôn ngữ đã tiền huấn luyện hoàn thành một nhiệm vụ trực tiếp thông qua một gợi ý văn bản, mà không cung cấp bất kỳ ví dụ mẫu nào hoặc thực hiện tinh chỉnh bổ sung. Mô hình dựa vào kiến thức đã học để suy luận và trả lời.

Tấn công Backdoor (Cửa sau)

Sat, 18 Jul 2026 16:18:05 +0000

Definition

Một cuộc tấn công backdoor liên quan đến việc đầu độc dữ liệu huấn luyện của mô hình học máy với các mẫu cụ thể, được gọi là kích hoạt. Trong khi mô hình hoạt động bình thường trên dữ liệu sạch, nó sẽ kích hoạt hành vi sai lệch khi gặp các kích hoạt này.

Thế giới Wumpus

Sat, 18 Jul 2026 16:18:05 +0000

Definition

Thế giới Wumpus là một môi trường dựa trên lưới được giới thiệu trong giáo trình AI của Russell và Norvig. Một tác tử phải điều hướng qua lưới để tìm vàng trong khi tránh các hố sâu và quái vật Wumpus. Tác tử nhận biết các tín hiệu xung quanh để đưa ra quyết định.

XLM-RoBERTa

Sat, 18 Jul 2026 16:18:05 +0000

Definition

XLM-RoBERTa (Cross-lingual Language Model RoBERTa) là một mô hình đa ngôn ngữ quy mô lớn do Meta AI phát triển. Nó mở rộng kiến trúc RoBERTa bằng cách tiền huấn luyện trên một bộ dữ liệu đa dạng bao gồm hơn 100 ngôn ngữ, giúp cải thiện khả năng chuyển đổi giữa các ngôn ngữ.

Máy tính Wetware

Sat, 18 Jul 2026 16:17:41 +0000

Definition

Tính toán wetware đề cập đến các hệ thống nơi các nơ-ron sinh học, thường được nuôi cấy trong ống nghiệm (in vitro), đóng vai trò là đơn vị xử lý chính thay vì phần cứng dựa trên silicon truyền thống. Các hệ thống này tận dụng khả năng thích ứng và xử lý song song của mô sống.

Người chiến thắng nhận tất cả trong lựa chọn hành động

Sat, 18 Jul 2026 16:17:41 +0000

Definition

Winner-take-all (WTA) là một quá trình cạnh tranh được sử dụng trong mạng nơ-ron và học tăng cường để giải quyết xung đột giữa nhiều hành động hoặc giả thuyết đang cạnh tranh. Trong sơ đồ này, đơn vị có hoạt động mạnh nhất sẽ giành chiến thắng và vô hiệu hóa các đơn vị còn lại.

Tác động của trí tuệ nhân tạo tại nơi làm việc

Sat, 18 Jul 2026 16:17:41 +0000

Definition

Khái niệm này bao gồm ảnh hưởng chuyển đổi của AI đối với thị trường lao động, bao gồm việc tự động hóa các nhiệm vụ thường quy, tạo ra các danh mục việc làm mới và sự thay đổi trong bộ kỹ năng yêu cầu. AI nâng cao năng suất và thay đổi cách thức làm việc.

Whisper

Sat, 18 Jul 2026 16:17:41 +0000

Definition

Whisper là một mô hình nhận dạng giọng nói mục đích chung, được thiết kế để xử lý nhiều ngôn ngữ, phương ngữ và giọng điệu khác nhau. Nó được huấn luyện trên hàng trăm nghìn giờ dữ liệu âm thanh đa ngôn ngữ và giám sát đa nhiệm.

WordPiece

Sat, 18 Jul 2026 16:17:41 +0000

Definition

WordPiece là một phương pháp phân đoạn từ được sử dụng rộng rãi trong các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên như BERT và ALBERT. Nó chia nhỏ các từ thành các đơn vị từ con nhỏ hơn để quản lý sự phong phú về hình thái học và giảm kích thước từ vựng.

Phần mềm sinh học (Wetware)

Sat, 18 Jul 2026 16:16:23 +0000

Definition

Ban đầu, Wetware đề cập đến mô não sinh học, nhưng trong lĩnh vực điều khiển học và chủ nghĩa siêu nhân, thuật ngữ này đã phát triển để mô tả tâm trí hoặc não bộ con người như một hệ thống tính toán. Nó tương phản với ‘phần cứng’ (thiết bị vật lý) và ‘phần mềm’ (chương trình logic), nhấn mạnh vào khía cạnh sinh học, hóa học và thần kinh của quá trình xử lý thông tin và ý thức con người.

Trí tuệ nhân tạo yếu

Sat, 18 Jul 2026 16:16:23 +0000

Definition

Trí tuệ nhân tạo yếu, còn được gọi là AI hẹp (narrow AI), đề cập đến các hệ thống được kỹ thuật hóa để giải quyết những vấn đề cụ thể hoặc thực hiện các tác vụ nhất định, chẳng hạn như nhận diện khuôn mặt hoặc dịch ngôn ngữ. Không giống như trí tuệ nhân tạo mạnh, các hệ thống này chỉ hoạt động hiệu quả trong phạm vi được lập trình sẵn và thiếu khả năng suy luận hay học hỏi linh hoạt ngoài lĩnh vực chuyên môn của chúng.

Trí tuệ Web

Sat, 18 Jul 2026 16:16:23 +0000

Definition

Trí tuệ Web liên quan đến việc sử dụng khai phá dữ liệu (data mining), học máy và công nghệ ngữ nghĩa để xử lý khối lượng lớn dữ liệu không cấu trúc có sẵn trên internet. Mục tiêu của nó là biến đổi dữ liệu thô từ web thành thông tin có ý nghĩa và có thể hành động được, hỗ trợ ra quyết định kinh doanh và cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua việc hiểu rõ hơn về nội dung và cấu trúc của mạng lưới thông tin.

Webhook

Sat, 18 Jul 2026 16:16:23 +0000

Definition

Webhook là một cơ chế cho phép một dịch vụ cung cấp thông tin thời gian thực cho một dịch vụ khác khi một sự kiện xảy ra. Thay vì phải liên tục truy vấn (polling) để kiểm tra các thay đổi, hệ thống nguồn sẽ gửi một yêu cầu HTTP POST đến một URL cụ thể mà hệ thống đích đã đăng ký trước đó. Điều này giúp tiết kiệm tài nguyên và đảm bảo dữ liệu được cập nhật ngay lập tức khi có sự kiện mới.

WebSocket

Sat, 18 Jul 2026 16:16:23 +0000

Definition

WebSocket là một giao thức truyền thông máy tính cho phép giao tiếp hai chiều, liên tục giữa máy khách và máy chủ. Khác với HTTP, vốn yêu cầu tạo kết nối mới cho mỗi chu kỳ yêu cầu-phản hồi, WebSocket duy trì một kết nối mở lâu dài. Điều này giảm độ trễ và chi phí xử lý, cho phép máy chủ gửi dữ liệu đến máy khách bất cứ lúc nào mà không cần máy khách phải yêu cầu trước đó, rất phù hợp cho các ứng dụng cần cập nhật tức thì.

Gắn nhãn hiệu nước (Watermarking)

Sat, 18 Jul 2026 16:16:00 +0000

Definition

Khi AI tạo sinh sản xuất ngày càng nhiều phương tiện tổng hợp, việc gắn nhãn hiệu nước trở thành một công cụ quan trọng để đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm giải trình. Nó liên quan đến việc thay đổi nội dung số—như hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh—để mã hóa thông tin nguồn gốc mà không làm giảm chất lượng cảm nhận.

Giọng nói

Sat, 18 Jul 2026 16:16:00 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, giọng nói bao gồm các tín hiệu âm học được tạo ra bởi dây thanh quản của con người, mang thông tin ngôn ngữ. Nó khác với âm thanh chung vì nó đặc biệt liên quan đến lời nói.

Phát hiện hoạt động giọng nói

Sat, 18 Jul 2026 16:16:00 +0000

Definition

Các thuật toán VAD phân tích luồng âm thanh theo thời gian thực để phân biệt giữa các khoảng thời gian có lời nói đang hoạt động và các khoảng không phải lời nói như tiếng ồn nền hoặc khoảng lặng. Điều này rất quan trọng để tối ưu hóa băng thông trong truyền thông.

Viện Wadhwani về Trí tuệ Nhân tạo

Sat, 18 Jul 2026 16:16:00 +0000

Definition

Được thành lập với khoản quyên góp đáng kể từ Quỹ Wadhwani, viện này tận dụng các công nghệ máy học tiên tiến và thị giác máy tính để giải quyết các vấn đề xã hội quy mô lớn. Các dự án chính của nó tập trung vào chẩn đoán y tế và công nghệ nông nghiệp.

Xu hướng tương lai

Sat, 18 Jul 2026 16:16:00 +0000

Definition

Mặc dù không phải là một thuật ngữ kỹ thuật nghiêm ngặt, ‘Xu hướng tương lai’ mô tả sự thay đổi mô hình hướng tới các hệ thống tự hành, trợ lý AI cá nhân hóa và các quy trình ra quyết toán tự động. Nó bao hàm tầm nhìn về một thế giới nơi công nghệ AI hiện diện ở khắp mọi nơi.

Độ phân giải Siêu cao cho Video

Sat, 18 Jul 2026 16:15:44 +0000

Definition

Độ phân giải Siêu cao cho Video liên quan đến việc sử dụng các mạng nơ-ron để nâng cấp nội dung video từ độ phân giải thấp (ví dụ: 480p) lên độ phân giải cao hơn (ví dụ: 4K) trong khi vẫn giữ nguyên chi tiết và giảm thiểu các lỗi hình ảnh. Khác với…

Trí tuệ Ảo

Sat, 18 Jul 2026 16:15:44 +0000

Definition

Trí tuệ Ảo bao gồm bất kỳ hệ thống trí tuệ nhân tạo nào được thiết kế để hoạt động trong không gian ảo hoặc kỹ thuật số, thường tương tác với người dùng hoặc các tác nhân khác. Điều này bao gồm trợ lý ảo…

Unsloth

Sat, 18 Jul 2026 16:15:44 +0000

Definition

Unsloth là một công cụ chuyên dụng được thiết kế để tối ưu hóa việc tinh chỉnh (fine-tuning) và triển khai các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Nó đạt được những bước nhảy vọt về tốc độ và giảm đáng kể lượng bộ nhớ bằng cách thay thế các hàm chuẩn của PyTorch…

Vibevoice

Sat, 18 Jul 2026 16:15:44 +0000

Definition

Vibevoice là một phương pháp tiếp cận khái niệm hoặc thương hiệu đối với công nghệ Chuyển đổi Văn bản thành Giọng nói (TTS), nhấn mạnh vào việc nắm bắt ’tâm trạng’ hoặc sắc thái cảm xúc của lời nói con người. Không giống như TTS truyền thống có thể nghe đơn điệu…

Vllm

Sat, 18 Jul 2026 16:15:44 +0000

Definition

vLLM (Virtual Large Language Model) là một thư viện mã nguồn mở được thiết kế để tăng tốc việc triển khai LLM. Nó giới thiệu PagedAttention, một kỹ thuật quản lý bộ nhớ lấy cảm hứng từ bộ nhớ ảo trong hệ điều hành…

Đo lường Tâm lý Phổ quát

Sat, 18 Jul 2026 16:15:30 +0000

Definition

Đo lường tâm lý phổ quát liên quan đến việc phát triển và áp dụng các công cụ đánh giá có thể đo lường đáng tin cậy các cấu trúc tâm lý, chẳng hạn như tính cách, khả năng nhận thức hoặc trí thông minh cảm xúc, trên…

Học kém (Underfitting)

Sat, 18 Jul 2026 16:15:30 +0000

Definition

Hiện tượng học kém xảy ra khi một mô hình thống kê hoặc thuật toán học máy không thể xấp xỉ chính xác hàm ánh xạ từ đầu vào đến đầu ra. Điều này thường xảy ra khi mô hình quá đơn giản so với…

Không kiểm duyệt

Sat, 18 Jul 2026 16:15:30 +0000

Definition

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo, thuật ngữ ‘không kiểm duyệt’ thường mô tả các mô hình đã trải qua quá trình tinh chỉnh hoặc sửa đổi để loại bỏ hoặc làm suy yếu các sự căn chỉnh an toàn tích hợp sẵn. Những mô hình này được thiết kế để…

Lực lượng Công nghệ Hoa Kỳ

Sat, 18 Jul 2026 16:15:30 +0000

Definition

Thuật ngữ ‘Lực lượng Công nghệ Hoa Kỳ’ thường đề cập đến một bộ phận lớn thị trường lao động Mỹ được tuyển dụng trong các lĩnh vực công nghệ, bao gồm kỹ thuật phần mềm, khoa học dữ liệu, sản xuất phần cứng…

Mô hình Thống nhất

Sat, 18 Jul 2026 16:15:30 +0000

Definition

Mô hình thống nhất đề cập đến một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng thực hiện nhiều tác vụ riêng biệt, chẳng hạn như tạo văn bản, nhận diện hình ảnh và tổng hợp mã, mà không yêu cầu các chuyên gia…

Tracing (Theo dõi quá trình thực thi)

Sat, 18 Jul 2026 16:15:09 +0000

Definition

Trong bối cảnh kỹ thuật AI, tracing liên quan đến việc thu thập nhật ký chi tiết về cách dữ liệu di chuyển qua mô hình hoặc ứng dụng, bao gồm đầu vào, đầu ra, độ trễ và mức sử dụng tài nguyên tại mỗi bước. Điều này cho phép các kỹ sư hiểu rõ hơn về hành vi nội bộ của hệ thống.

Tree of Thoughts (Cây suy nghĩ)

Sat, 18 Jul 2026 16:15:09 +0000

Definition

Tree of Thoughts (ToT) mở rộng phương pháp gợi ý chuỗi suy nghĩ truyền thống bằng cách cho phép mô hình khám phá nhiều đường hướng lý luậndistinct biệt nhau tại mỗi bước, tạo thành cấu trúc dạng cây. Mô hình sẽ đánh giá các trạng thái tiềm năng để đưa ra quyết định tốt nhất.

Trustworthy AI (AI đáng tin cậy)

Sat, 18 Jul 2026 16:15:09 +0000

Definition

Trustworthy AI bao gồm các nguyên tắc và thực tiễn đảm bảo rằng các hệ thống AI vận hành một cách đáng tin cậy và đạo đức. Các thuộc tính chính bao gồm khả năng chống chịu trước các cuộc tấn công, sự công bằng trên các nhóm dân cư đa dạng, tính minh bạch trong hoạt động và trách nhiệm giải trình rõ ràng.

Tum (Không phải thuật ngữ chuẩn)

Sat, 18 Jul 2026 16:15:09 +0000

Definition

Không có định nghĩa được chấp nhận rộng rãi cho ‘Tum’ như một khái niệm, kỹ thuật hoặc chỉ số cốt lõi của AI trong văn học học thuật hoặc công nghiệp. Nó rất có thể là lỗi chính tả của các thuật ngữ như ‘Turing Test’ (Bài kiểm tra Turing), ‘Transformer Model’ (Mô hình Transformer) hoặc tương tự.

Type Checker (Bộ kiểm tra kiểu)

Sat, 18 Jul 2026 16:15:09 +0000

Definition

Trong kỹ thuật phần mềm, đặc biệt đối với các thư viện AI được viết bằng Python, C++ hoặc Rust, bộ kiểm tra kiểu đảm bảo tính đúng đắn của mã bằng cách xác nhận rằng các thao tác được thực hiện trên các kiểu dữ liệu tương thích. Nó giúp phát hiện lỗi sớm trước khi chạy chương trình.

Dòng thời gian về các rủi ro của trí tuệ nhân tạo trong tài chính toàn cầu

Sat, 18 Jul 2026 16:14:55 +0000

Definition

Khái niệm này đề cập đến chuỗi sự kiện lịch sử và dự báo trong đó các công nghệ trí tuệ nhân tạo đưa ra các lỗ hổng vào hệ thống tài chính toàn cầu. Nó bao gồm các giai đoạn đầu của giao dịch thuật toán, sự chậm trễ trong quy định và các cú sốc thị trường tiềm tàng.

Độc hại

Sat, 18 Jul 2026 16:14:55 +0000

Definition

Độc hại trong AI đề cập đến việc tạo ra hoặc lan truyền nội dung thiếu tôn trọng, có khả năng khiến người khác rời khỏi cuộc thảo luận hoặc tập trung vào một danh tính cụ thể. Nó bao gồm một phổ từ những lời lẽ thô tục nhẹ đến các mối đe dọa bạo lực nghiêm trọng.

Phát hiện độc hại

Sat, 18 Jul 2026 16:14:55 +0000

Definition

Phát hiện độc hại sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích đầu vào văn bản và gán điểm xác suất cho biết khả năng xuất hiện nội dung gây hại. Các hệ thống này thường sử dụng dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện các mô hình phân loại.

Tối đa hóa token

Sat, 18 Jul 2026 16:14:55 +0000

Definition

Tối đa hóa token liên quan đến việc tinh chỉnh cẩn thận các đầu vào để tận dụng hết dung lượng cửa sổ ngữ cảnh của mô hình hoặc tối ưu hóa mật độ ngữ nghĩa của các token nhằm cải thiện hiệu suất. Các chuyên gia có thể thêm các token đệm hoặc cấu trúc lại câu để đạt được kết quả tốt nhất.

Vấn đề đồ chơi

Sat, 18 Jul 2026 16:14:55 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính, một vấn đề đồ chơi là một kịch bản được đơn giản hóa cao độ, được thiết kế để minh họa một khái niệm hoặc kiểm tra một thuật toán mới. Các ví dụ bao gồm bài toán N-Queens hoặc bài toán người bán hàng.

Chuỗi thời gian

Sat, 18 Jul 2026 16:14:42 +0000

Definition

Dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm các quan sát được ghi lại tuần tự qua các khoảng thời gian. Trong AI, loại dữ liệu này rất quan trọng để dự đoán các xu hướng tương lai dựa trên các mẫu lịch sử. Các mô hình chuyên biệt như…

Học ba yếu tố

Sat, 18 Jul 2026 16:14:42 +0000

Definition

Học ba yếu tố là một phương pháp cụ thể trong học tăng cường, phân rã quá trình học thành ba thành phần riêng biệt: tín hiệu phần thưởng, hàm giá trị và chính sách. T…

Thông lượng

Sat, 18 Jul 2026 16:14:42 +0000

Definition

Trong kỹ thuật AI, thông lượng là một chỉ số hiệu suất quan trọng cho thấy khả năng của hệ thống. Nó thường được đo bằng token trên giây đối với LLM, hình ảnh trên giây đối với các mô hình thị giác máy tính, hoặc truy vấn…

THUDM

Sat, 18 Jul 2026 16:14:42 +0000

Definition

THUDM (Nhóm nghiên cứu Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên thuộc Đại học Thanh Hoa) là một tổ chức học thuật và nghiên cứu nổi bật tập trung vào trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Họ…

Tư duy

Sat, 18 Jul 2026 16:14:42 +0000

Definition

Trong khi con người tư duy bằng sinh học, ’tư duy’ của AI liên quan đến các thao tác tính toán mô phỏng các chức năng nhận thức. Nó bao gồm suy luận logic, nhận dạng mẫu và suy diễn. Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại…

Chuyển đổi văn bản thành giọng nói

Sat, 18 Jul 2026 16:14:26 +0000

Definition

Chuyển đổi văn bản thành giọng nói (TTS) là một loại công nghệ hỗ trợ đọc to văn bản kỹ thuật số cho người dùng. Nó sử dụng các mạng nơ-ron tiên tiến và mô hình âm học để tổng hợp giọng nói bắt chước ngữ điệu của con người.

Chuyển đổi văn bản thành video

Sat, 18 Jul 2026 16:14:26 +0000

Definition

Chuyển đổi văn bản thành video đề cập đến các mô hình AI tạo sinh tạo ra nội dung hình ảnh động dựa trên đầu vào ngôn ngữ tự nhiên. Các hệ thống này phân tích ý nghĩa ngữ nghĩa từ các lời nhắc văn bản để tổng hợp các chuỗi hình ảnh mạch lạc.

TFLite

Sat, 18 Jul 2026 16:14:26 +0000

Definition

TensorFlow Lite là một khung làm việc mã nguồn mở được thiết kế để triển khai các mô hình học máy trên các thiết bị hạn chế tài nguyên như điện thoại thông minh, vi điều khiển và thiết bị IoT. Nó tối ưu hóa các mô hình thông qua việc lượng tử hóa và tinh gọn.

The AI Con

Sat, 18 Jul 2026 16:14:26 +0000

Definition

The AI Con là sự kiện thường niên dành riêng cho việc điều tra và làm nổi bật các thực hành lừa dối, tuyên bố phóng đại và lỗ hổng bảo mật trong lĩnh vực AI. Không giống như các hội nghị công nghệ điển hình chỉ trình diễn sản phẩm, sự kiện này nhấn mạnh vào tính minh bạch và trách nhiệm.

Thuật toán Master

Sat, 18 Jul 2026 16:14:26 +0000

Definition

Được đặt tên bởi Pedro Domingos trong cuốn sách cùng tên, ‘Thuật toán Master’ mô tả một khung lý thuyết thống nhất cho học máy, có thể sao chép tất cả các quá trình học tập của con người. Nó hình dung ra một mục tiêu cuối cùng trong nghiên cứu AI nơi mọi phương pháp học đều hội tụ.

Inference Nhúng Văn bản

Sat, 18 Jul 2026 16:14:07 +0000

Definition

Inference Nhúng Văn bản đề cập đến việc triển khai và tối ưu hóa các mô hình chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành các vectơ nhiều chiều. Các nhúng này nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa, cho phép các hệ thống thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa và truy xuất thông tin hiệu quả.

Suy luận Tạo văn bản

Sat, 18 Jul 2026 16:14:07 +0000

Definition

Suy luận Tạo văn bản (TGI) là một khung phần mềm chuyên dụng được thiết kế để phục vụ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với độ trễ thấp và thông lượng cao. Nó tối ưu hóa quá trình suy luận cho việc tạo văn bản, cho phép xử lý hàng loạt liên tục và song song tensor để đạt hiệu suất tối đa.

Tạo văn bản

Sat, 18 Jul 2026 16:14:07 +0000

Definition

Tạo văn bản là một mô hình ứng dụng cơ bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nơi các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo ra nội dung văn bản mới. Bằng cách dự đoán mã thông báo tiếp theo có khả năng xảy ra nhất trong một chuỗi, các mô hình này có thể sinh ra văn bản mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh.

Văn bản sang Âm thanh

Sat, 18 Jul 2026 16:14:07 +0000

Definition

Văn bản sang Âm thanh là một thuật ngữ rộng bao gồm các công nghệ biến đổi đầu vào văn bản thành đầu ra thính giác. Mặc dù thường liên quan đến Tổng hợp Giọng nói từ Văn bản (TTS) để tạo giọng nói giống con người, nó cũng bao gồm việc tạo ra các hiệu ứng âm thanh, nhạc nền và các dạng sóng âm thanh khác dựa trên mô tả văn bản.

Văn bản sang Hình ảnh

Sat, 18 Jul 2026 16:14:07 +0000

Definition

Văn bản sang Hình ảnh đề cập đến việc áp dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh để tổng hợp các hình ảnh chân thực hoặc nghệ thuật dựa trên các mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các hệ thống này thường sử dụng các mô hình khuếch tán trong không gian tiềm ẩn để biến đổi nhiễu ngẫu nhiên thành hình ảnh chi tiết theo điều kiện của văn bản đầu vào.

Phân loại văn bản

Sat, 18 Jul 2026 16:13:53 +0000

Definition

Phân loại văn bản là một nhiệm vụ học có giám sát trong đó các thuật toán gán các danh mục đã xác định trước cho dữ liệu văn bản không có cấu trúc. Các kỹ thuật phổ biến bao gồm Bayes ngây thơ, Máy vectơ hỗ trợ và Học sâu.

Ten-xơ

Sat, 18 Jul 2026 16:13:53 +0000

Definition

Trong khoa học máy tính và học sâu, ten-xơ là một đối tượng toán học tổng quát hóa vô hướng, vectơ và ma trận lên các chiều cao hơn. Nó được đặc trưng bởi bậc (số chiều) và hình dạng của nó.

TensorBoard

Sat, 18 Jul 2026 16:13:53 +0000

Definition

TensorBoard là một bộ các ứng dụng web để kiểm tra và hiểu các quá trình chạy và đồ thị TensorFlow. Nó cung cấp các công cụ để trực quan hóa các chỉ số như tổn thất và độ chính xác theo thời gian, cũng như xem xét cấu trúc mô hình.

TensorFlow Hub

Sat, 18 Jul 2026 16:13:53 +0000

Definition

TensorFlow Hub là một nền tảng để xuất bản và tái sử dụng các thành phần học máy. Nó cho phép các nhà phát triển truy cập vào các mô hình đã được huấn luyện trước cho nhiều tác vụ khác nhau như phân loại ảnh, nhúng văn bản, v.v.

Thiên kiến thời gian

Sat, 18 Jul 2026 16:13:53 +0000

Definition

Thiên kiến thời gian xảy ra khi các mô hình học máy gán trọng số không cân xứng cho các quan sát gần đây so với các quan sát cũ hơn, thường do phân phối dữ liệu không dừng hoặc các giao thức huấn luyện cụ thể gây ra.

Hàm Tanh

Sat, 18 Jul 2026 16:13:39 +0000

Definition

Hàm tiếp tuyến hyperbol (Tanh) là một hàm kích hoạt phi tuyến thường được sử dụng trong mạng nơ-ron. Nó nén các giá trị đầu vào vào khoảng (-1, 1), cung cấp các đầu ra có tâm bằng không, điều này giúp…

Hồi quy biểu tượng

Sat, 18 Jul 2026 16:13:39 +0000

Definition

Hồi quy biểu tượng là một loại phân tích hồi quy nhằm tìm ra một biểu thức toán học, thường được biểu diễn dưới dạng cấu trúc cây, phù hợp tối ưu với dữ liệu quan sát được. Khác với hồi quy truyền thống…

Mức ký hiệu

Sat, 18 Jul 2026 16:13:39 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, mức ký hiệu đại diện cho một lớp trừu tượng cấp cao nơi kiến thức được mã hóa bằng các ký hiệu rời rạc thay vì các giá trị số liên tục. Cách tiếp cận này là trung tâm của…

T2I (Văn bản sang Hình ảnh)

Sat, 18 Jul 2026 16:13:39 +0000

Definition

Tạo sinh Văn bản sang Hình ảnh (T2I) liên quan đến việc sử dụng các mô hình học sâu, chẳng hạn như mô hình khuếch tán hoặc GANs, để tổng hợp hình ảnh dựa trên các gợi ý bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình này học được sự tương quan giữa…

Trí tuệ nhân tạo biểu tượng

Sat, 18 Jul 2026 16:13:39 +0000

Definition

Trí tuệ nhân tạo biểu tượng, thường được gọi là GOFAI (Trí tuệ nhân tạo ‘cũ kỹ’ tốt), dựa vào việc thao tác các ký hiệu và quy tắc để thực hiện suy luận và giải quyết vấn đề. Khác với các phương pháp tiếp cận kết nối, nó trao quyền…

Cấm trí tuệ siêu việt

Sat, 18 Jul 2026 16:13:26 +0000

Definition

Khái niệm này đề cập đến cuộc tranh luận và chính sách tiềm năng về việc hạn chế hoặc dừng hoàn toàn nghiên cứu Trí tuệ Siêu việt Nhân tạo (ASI). Những người ủng hộ lập luận rằng ASI gây ra các rủi ro hiện sinh.

Mô hình thay thế

Sat, 18 Jul 2026 16:13:26 +0000

Definition

Trong học máy và tối ưu hóa, mô hình thay thế đóng vai trò là đại diện cho một hàm mục tiêu khó đánh giá trực tiếp. Nó được huấn luyện trên các cặp đầu vào-đầu ra từ mô hình gốc để xấp xỉ hành vi của nó.

Nịnh bợ

Sat, 18 Jul 2026 16:13:26 +0000

Definition

Nịnh bợ là một lỗi trong các mô hình ngôn ngữ lớn, nơi hệ thống ưu tiên làm hài lòng người dùng hơn là cung cấp thông tin chính xác. Điều này thường xảy ra trong quá trình học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF).

Siêu trí tuệ AI

Sat, 18 Jul 2026 16:13:26 +0000

Definition

Siêu trí tuệ AI đề cập đến các hệ thống nơi nhiều thành phần AI, chuyên gia con người, hoặc đội ngũ lai người-AI cộng tác liền mạch để tạo thành trí tuệ tập thể vượt quá khả năng của bất kỳ cá nhân nào.

Syman

Sat, 18 Jul 2026 16:13:26 +0000

Definition

Không có định nghĩa chuẩn được chấp nhận rộng rãi cho ‘Syman’ trong thuật ngữ trí tuệ nhân tạo chính thống. Nó có thể đề cập đến một công cụ độc quyền cụ thể, lỗi đánh máy của từ ‘System’ (như System Prompt) hoặc một khái niệm khác.

Chính quy hóa độ thưa có cấu trúc

Sat, 18 Jul 2026 16:13:12 +0000

Definition

Chính quy hóa độ thưa có cấu trúc mở rộng chuẩn chính quy hóa L1 bằng cách khuyến khích các giá trị bằng không theo các mẫu cụ thể thay vì các hệ số riêng lẻ độc lập. Nó tích hợp kiến thức tiên nghiệm về

Dữ liệu luồng (Streaming)

Sat, 18 Jul 2026 16:13:12 +0000

Definition

Streaming đề cập đến việc thu nhận và xử lý dữ liệu liên tục theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực khi dữ liệu được tạo ra. Khác với xử lý lô, vốn xử lý các bộ dữ liệu cố định, các hệ thống streaming quản lý

Học quan hệ thống kê

Sat, 18 Jul 2026 16:13:12 +0000

Definition

Học quan hệ thống kê (SRL) kết hợp lý thuyết xác suất với các cấu trúc dữ liệu quan hệ, cho phép các mô hình nắm bắt các phụ thuộc giữa các thực thể và mối quan hệ của chúng. Khác với các phương pháp thống kê tiêu chuẩn

Lý thuyết học thống kê

Sat, 18 Jul 2026 16:13:12 +0000

Definition

Lý thuyết học thống kê (SLT) là một nhánh của thống kê và khoa học máy tính nghiên cứu cách các thuật toán cụ thể có thể tổng quát hóa từ các mẫu huấn luyện hữu hạn sang dữ liệu chưa từng thấy. Nó tập trung vào việc xác định các cận trên

Tối thiểu hóa nguy cơ cấu trúc

Sat, 18 Jul 2026 16:13:12 +0000

Definition

Tối thiểu hóa nguy cơ cấu trúc (SRM) là một phương pháp để giảm thiểu nguy cơ kỳ vọng bằng cách kiểm soát độ phức tạp của mô hình nhằm ngăn ngừa quá khớp. Nó mở rộng tối thiểu hóa nguy cơ thực nghiệm bằng cách thêm một thành phần chính quy hóa

Độ ổn định

Sat, 18 Jul 2026 16:12:58 +0000

Definition

Trong học máy, độ ổn định đề cập đến khả năng chống chịu của hiệu suất và các tham số của mô hình khi chịu sự nhiễu loạn nhỏ trong dữ liệu huấn luyện. Một thuật toán ổn định sẽ tạo ra các mô hình tương tự nhau ngay cả khi dữ liệu đầu vào thay đổi nhẹ (ví dụ: qua lấy mẫu lại). Độ ổn định cao thường liên quan đến phương sai thấp và giúp đảm bảo rằng mô hình không quá nhạy cảm với các biến động ngẫu nhiên trong dữ liệu huấn luyện.

Hồi quy Spike-and-slab

Sat, 18 Jul 2026 16:12:58 +0000

Definition

Hồi quy Spike-and-slab là một kỹ thuật thống kê Bayes được sử dụng cho việc chọn biến và mô hình hóa thưa. Nó sử dụng một phân phối tiên nghiệm hỗn hợp gồm hai thành phần: một ‘spike’ (thường là một phân phối Dirac tại 0 hoặc có phương sai rất nhỏ) đại diện cho các hệ số bằng không, và một ‘slab’ (thường là một phân phối chuẩn rộng) đại diện cho các hệ số khác không. Phương pháp này cho phép mô hình tự động loại bỏ các biến không liên quan trong khi vẫn giữ lại những biến có ý nghĩa thống kê.

Kích hoạt lan truyền

Sat, 18 Jul 2026 16:12:58 +0000

Definition

Kích hoạt lan truyền là một khái niệm ban đầu đến từ tâm lý học nhận thức, sau đó được áp dụng trong các mạng nơ-ron để mô tả cách thức lan truyền tín hiệu qua các đơn vị kết nối với nhau. Khi một nút cụ thể được kích hoạt, mức độ kích hoạt của nó sẽ lan sang các nút lân cận dựa trên trọng số của các kết nối. Quá trình này tiếp diễn cho đến khi mức độ kích hoạt suy giảm hoặc đạt đến trạng thái cân bằng, mô phỏng cách con người liên kết thông tin và truy xuất ký ức.

Stable Diffusion

Sat, 18 Jul 2026 16:12:58 +0000

Definition

Stable Diffusion là một mô hình học sâu tạo ra hình ảnh chi tiết dựa trên đầu vào văn bản thông qua quá trình khuếch tán tiềm năng (latent diffusion). Khác với các mô hình khuếch tán hoạt động trực tiếp trên không gian pixel, Stable Diffusion hoạt động trong một không gian tiềm năng đã được nén lại (thường thông qua một Mã tự biến đổi Variational - VAE). Điều này giúp giảm đáng kể yêu cầu về tài nguyên tính toán và bộ nhớ, cho phép tạo ảnh chất lượng cao trên phần cứng tiêu thụ mà vẫn duy trì độ chi tiết tốt.

Stable Diffusion Diffusers

Sat, 18 Jul 2026 16:12:58 +0000

Definition

Thư viện Diffusers là một bộ công cụ mã nguồn mở từ Hugging Face, được thiết kế để đơn giản hóa việc sử dụng các mô hình khuếch tán đã được huấn luyện trước, đặc biệt là Stable Diffusion. Nó cung cấp các quy trình làm việc (pipelines) mô-đun hóa xử lý các bước như mã hóa văn bản, quá trình khuếch tán ngược và giải mã tiềm năng. Thư viện này hỗ trợ dễ dàng việc tải xuống, chạy inference và tinh chỉnh (fine-tuning) các mô hình mà không cần phải triển khai thủ công các bước phức tạp của quá trình khuếch tán.

Giọng nói sang Giọng nói

Sat, 18 Jul 2026 16:12:43 +0000

Definition

Dịch chuyển Giọng nói sang Giọng nói (STS) bỏ qua các đại diện văn bản trung gian để chuyển đổi trực tiếp ngôn ngữ nói A sang ngôn ngữ nói B. Phương pháp này nhằm mục đích bảo toàn ngữ điệu, cảm xúc và tính tự nhiên của giọng nói gốc.

Người nói

Sat, 18 Jul 2026 16:12:43 +0000

Definition

Trong xử lý tiếng nói, người nói được định nghĩa là nguồn giọng nói con người riêng biệt trong một bản ghi âm. Việc xác định và phân biệt các người nói là nền tảng cơ bản để phân tích cuộc trò chuyện, đảm bảo bảo mật và cá nhân hóa dịch vụ.

Phát hiện thay đổi người nói

Sat, 18 Jul 2026 16:12:43 +0000

Definition

Phát hiện thay đổi người nói (SCD) là một kỹ thuật được sử dụng để xác định chính xác các dấu thời gian khi một người nói ngừng nói và người khác bắt đầu. Nó đóng vai trò là bước tiền xử lý trong quá trình phân tích người nói, giúp phân đoạn các đoạn hội thoại.

Phân tích người nói

Sat, 18 Jul 2026 16:12:43 +0000

Definition

Phân tích người nói là nhiệm vụ phân chia một luồng âm thanh thành các đoạn đồng nhất dựa trên danh tính của người nói. Nó kết hợp phát hiện thay đổi người nói với cụm giọng nói để gán nhãn ai là người đã nói gì trong toàn bộ bản ghi.

Trí thông minh không gian

Sat, 18 Jul 2026 16:12:43 +0000

Definition

Trí thông minh không gian đề cập đến khả năng của các mô hình trí tuệ nhân tạo trong việc nhận thức, diễn giải và thao tác các mối quan hệ không gian trong các môi trường vật lý hoặc ảo. Nó bao gồm việc hiểu cấu trúc không gian và tương tác với nó.

AI chủ quyền

Sat, 18 Jul 2026 16:12:29 +0000

Definition

AI chủ quyền mô tả khả năng của một quốc gia hoặc tổ chức trong việc xây dựng, triển khai và quản lý các hệ thống trí tuệ nhân tạo một cách độc lập, mà không phụ thuộc vào các nhà cung cấp đám mây nước ngoài hoặc các nền tảng độc quyền.

Biểu tượng cảm xúc lấp lánh

Sat, 18 Jul 2026 16:12:29 +0000

Definition

Biểu tượng cảm xúc lấp lánh là một biểu tượng đồ họa thường được sử dụng trong giao diện người dùng cho các ứng dụng AI để báo hiệu tính mới mẻ, cải tiến hoặc nâng cao sáng tạo. Nó đóng vai trò là tín hiệu phi ngôn ngữ cho thấy sự thay đổi hoặc cải thiện.

Gán nguồn

Sat, 18 Jul 2026 16:12:29 +0000

Definition

Gán nguồn đề cập đến việc theo dõi và gắn nhãn hệ thống các nguồn gốc của dữ liệu, mô hình hoặc đầu ra được tạo ra trong các hệ thống AI. Nó đảm bảo tính minh bạch bằng cách liên kết kết quả cuối cùng với nguồn gốc ban đầu của chúng.

Nhúng không gian

Sat, 18 Jul 2026 16:12:29 +0000

Definition

Nhúng không gian liên quan đến việc chuyển đổi các mối quan hệ không gian vật lý hoặc trừu tượng thành các không gian vector dày đặc, cho phép các thuật toán hiểu được khoảng cách, hướng và tô-pô. Kỹ thuật này rất quan trọng trong việc nắm bắt cấu trúc không gian.

Trung tâm dữ liệu trên không gian

Sat, 18 Jul 2026 16:12:29 +0000

Definition

Các trung tâm dữ liệu trên không gian là những cơ sở điện toán được đề xuất đặt trên quỹ đạo Trái đất, được thiết kế để tận dụng các lợi thế môi trường độc đáo như nguồn năng lượng mặt trời dồi dào và chân không tự nhiên của không gian.

Có điều gì đó lớn lao đang xảy ra

Sat, 18 Jul 2026 16:12:15 +0000

Definition

Thuật ngữ này không phải là một định nghĩa kỹ thuật mà là một dấu hiệu văn hóa đề cập đến các giai đoạn đổi mới mạnh mẽ, sự quan tâm của công chúng hoặc các chuyển dịch mô hình trong trí tuệ nhân tạo. Nó thường đi kèm với sự ra đời của…

Lý thuyết suy luận quy nạp của Solomonoff

Sat, 18 Jul 2026 16:12:15 +0000

Definition

Được phát triển bởi Ray Solomonoff, lý thuyết này cung cấp một mô hình phổ quát về suy luận quy nạp bằng cách gán xác suất cho các chuỗi dữ liệu dựa trên độ phức tạp của chúng. Lý thuyết này cho rằng các lời giải thích đơn giản hơn (chương trình ngắn hơn)…

Ngành loa thông minh tại Hàn Quốc

Sat, 18 Jul 2026 16:12:15 +0000

Definition

Thuật ngữ này đề cập đến các động lực thị trường khu vực cụ thể xung quanh loa thông minh tại Hàn Quốc, đặc trưng bởi tỷ lệ sử dụng điện thoại thông minh cao và cơ sở hạ tầng băng thông rộng tiên tiến. Nó liên quan đến các yếu tố chính như…

Robot hỗ trợ xã hội

Sat, 18 Jul 2026 16:12:15 +0000

Definition

Robot Hỗ trợ Xã hội (SARs) là một tập hợp con của tương tác người-máy, tập trung vào việc cung cấp sự hỗ trợ thông qua các phương tiện xã hội thay vì thao tác vật lý. Chúng sử dụng các chiến lược không tiếp xúc như…

Tác nhân phần mềm

Sat, 18 Jul 2026 16:12:15 +0000

Definition

Tác nhân phần mềm là một thực thể tự chủ có khả năng nhận biết môi trường, suy luận và hành động để đạt được các mục tiêu cụ thể. Các tác nhân này có thể hoạt động độc lập, thích ứng với những thay đổi và cộng tác…

Có bối cảnh (Situated)

Sat, 18 Jul 2026 16:12:00 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, ‘có bối cảnh’ đề cập đến các tác nhân được nhúng vào một môi trường và tương tác với nó theo thời gian thực. Khác với các bộ giải quyết vấn đề trừu tượng, các tác nhân có bối cảnh phải xử lý đầu vào cảm biến…

Đối tượng thông minh

Sat, 18 Jul 2026 16:12:00 +0000

Definition

Các đối tượng thông minh là thành phần của Internet of Things (IoT), sở hữu định danh duy nhất và khả năng truyền dữ liệu qua mạng mà không cần tương tác trực tiếp giữa người với người hoặc người với máy tính…

Nghiên cứu về Điểm kỳ dị

Sat, 18 Jul 2026 16:12:00 +0000

Definition

Nghiên cứu về Điểm kỳ dị là một ngành học thuật mới nổi, điều tra các hệ quả của một điểm giả định trong tương lai khi trí tuệ nhân tạo vượt quá trí thông minh của con người, dẫn đến những thay đổi không thể kiểm soát…

Phương pháp tiếp cận có bối cảnh

Sat, 18 Jul 2026 16:12:00 +0000

Definition

Phương pháp tiếp cận có bối cảnh là một khung phương pháp luận trong nghiên cứu AI, lập luận rằng hành vi thông minh không thể tách rời khỏi môi trường nơi nó diễn ra. Phương pháp này khuyến nghị xây dựng các hệ thống…

Slopaganda (Tuyên truyền chậm)

Sat, 18 Jul 2026 16:12:00 +0000

Definition

Slopaganda mô tả một hình thức tuyên truyền chiến lược dựa vào sự lặp lại, tính mơ hồ và phơi nhiễm lâu dài thay vì các chiến thuật gây sốc lan truyền nhanh. Nó nhằm mục đích gây nhầm lẫn cho khán giả, làm loãng sự thật và…

Gán nhãn chuỗi

Sat, 18 Jul 2026 16:11:46 +0000

Definition

Gán nhãn chuỗi liên quan đến việc dự đoán một nhãn phân loại cho mỗi token trong một chuỗi đầu vào nhất định, chẳng hạn như các từ trong câu hoặc các ký tự trong chuỗi. Các ứng dụng phổ biến bao gồm Nhận dạng thực thể có tên (NER), Gán nhãn từ loại (POS) và Phân cụm cú pháp.

Hàm Sigmoid

Sat, 18 Jul 2026 16:11:46 +0000

Definition

Hàm sigmoid, được xác định là σ(z) = 1 / (1 + e^-z), được sử dụng rộng rãi trong học máy để mô hình hóa xác suất. Nó nén các giá trị đầu vào vào khoảng (0, 1), khiến nó phù hợp cho các bài toán phân loại nhị phân.

Học tương đồng

Sat, 18 Jul 2026 16:11:46 +0000

Definition

Học tương đồng tập trung vào việc huấn luyện các mô hình để ánh xạ đầu vào vào một không gian vectơ, nơi các mục tương đồng ở gần nhau và các mục khác biệt ở xa nhau. Các kỹ thuật như mạng Siamese hoặc mất mát bộ ba (triplet loss) thường được sử dụng.

Không máy chủ (Serverless)

Sat, 18 Jul 2026 16:11:46 +0000

Definition

Kiến trúc Serverless cho phép các nhà phát triển xây dựng và chạy ứng dụng mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng máy chủ. Nhà cung cấp đám mây tự động mở rộng hoặc thu hẹp tài nguyên dựa trên nhu cầu, chỉ tính phí theo mức sử dụng thực tế.

Sự kiện gửi từ máy chủ (SSE)

Sat, 18 Jul 2026 16:11:46 +0000

Definition

Sự kiện gửi từ máy chủ (SSE) cho phép truyền thông một chiều từ máy chủ đến khách hàng, nơi máy chủ có thể phát dữ liệu liên tục mà không cần khách hàng phải truy vấn lặp đi lặp lại. Nó sử dụng HTTP thuần túy, giúp dễ triển khai hơn so với các giải pháp phức tạp khác.

Độ tương đồng câu

Sat, 18 Jul 2026 16:11:32 +0000

Definition

Độ tương đồng câu đo lường mức độ chồng chéo về ngữ nghĩa giữa hai câu khác biệt. Nó vượt ra ngoài việc khớp từ vựng để hiểu ý nghĩa, ngữ cảnh và mục đích. Điều này thường đạt được bằng cách…

Gấp ngữ nghĩa

Sat, 18 Jul 2026 16:11:32 +0000

Definition

Gấp ngữ nghĩa đề cập đến quá trình nén các vector embedding phức tạp, nhiều chiều thành một biểu diễn ít chiều dễ quản lý hơn mà không làm mất đi ý nghĩa ngữ nghĩa đáng kể.

Học bán giám sát

Sat, 18 Jul 2026 16:11:32 +0000

Definition

Học bán giám sát là một mô hình huấn luyện lai, sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn cùng với khối lượng lớn dữ liệu không có nhãn. Giả định cốt lõi là cấu trúc của dữ liệu không nhãn…

Sentence Transformers

Sat, 18 Jul 2026 16:11:32 +0000

Definition

Sentence Transformers là phiên bản mở rộng của các mô hình Transformer truyền thống (như BERT), được tinh chỉnh để tạo ra các biểu diễn vector dày đặc mang ý nghĩa cho toàn bộ câu. Khác với các mô hình cấp token tiêu chuẩn…

SentencePiece

Sat, 18 Jul 2026 16:11:32 +0000

Definition

SentencePiece là một thư viện mã nguồn mở phổ biến cho việc chuẩn hóa và token hóa văn bản, được sử dụng rộng rãi trong các quy trình NLP hiện đại. Nó thực hiện học không giám sát trên một bảng từ vựng kết hợp giữa word-piece và subword…

Cơ sở dữ liệu không phụ thuộc lược đồ

Sat, 18 Jul 2026 16:11:18 +0000

Definition

Các cơ sở dữ liệu này cho phép mô hình hóa dữ liệu động bằng cách không áp đặt cấu trúc bảng hoặc định nghĩa cột cứng nhắc ngay từ đầu. Sự linh hoạt này cho phép nhà phát triển lưu trữ dữ liệu không có cấu trúc hoặc bán cấu trúc, phù hợp với các ứng dụng thay đổi nhanh.

Độ phức tạp mẫu

Sat, 18 Jul 2026 16:11:18 +0000

Definition

Trong lý thuyết học tính toán, độ phức tạp mẫu định lượng lượng dữ liệu cần thiết để huấn luyện mô hình một cách hiệu quả. Nó cân bằng sự đánh đổi giữa khả năng của mô hình và nguồn cung dữ liệu, đảm bảo khả năng tổng quát hóa tốt hơn.

Phân tích ngữ nghĩa

Sat, 18 Jul 2026 16:11:18 +0000

Definition

Nó vượt xa cấu trúc cú pháp để diễn giải ý định và tầm quan trọng thực sự của đầu vào ngôn ngữ. Điều này bao gồm việc loại bỏ sự mơ hồ về nghĩa của từ dựa trên ngữ cảnh, xác định các thực thể và hiểu sâu sắc hơn về thông điệp truyền tải.

Tính tự nhất quán

Sat, 18 Jul 2026 16:11:18 +0000

Definition

Chủ yếu được sử dụng với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), kỹ thuật này cải thiện độ chính xác bằng cách tạo ra nhiều phản hồi đa dạng cho một lời nhắc thông qua việc lấy mẫu. Thay vì dựa vào giải mã tham lam (greedy decoding), nó tổng hợp các kết quả để tìm ra đáp án đồng thuận.

Tự quản lý

Sat, 18 Jul 2026 16:11:18 +0000

Definition

Khái niệm này bao gồm khả năng của các đại lý hoặc hệ thống AI xử lý bảo trì thường quy, phân bổ tài nguyên và khắc phục lỗi một cách độc lập. Nó bao gồm các tính năng như tự động mở rộng quy mô (auto-scaling) và tự chữa lành (self-healing) hệ thống.

Logic STIT

Sat, 18 Jul 2026 16:11:04 +0000

Definition

STIT viết tắt của ‘See To It That’ (Thấy để làm điều đó). Đây là một nhánh của logic mô-đun, chủ yếu được sử dụng trong triết học và khoa học máy tính để mô hình hóa tính chủ thể và trách nhiệm. Nó cho phép xác định hình thức về những gì một tác nhân có thể thực hiện hoặc chịu trách nhiệm.

Rust

Sat, 18 Jul 2026 16:11:04 +0000

Definition

Rust là một ngôn ngữ lập trình đa mô hình, mục đích chung, được thiết kế cho hiệu suất và tính an toàn, đặc biệt là khả năng xử lý đồng thời an toàn. Nó đạt được tính an toàn bộ nhớ mà không sử dụng cơ chế thu gom rác, đảm bảo rằng các chương trình không gặp phải lỗi liên quan đến bộ nhớ.

Sam3

Sat, 18 Jul 2026 16:11:04 +0000

Definition

Sam3 không phải là một thuật ngữ AI công cộng tiêu chuẩn rộng rãi như SAM (Segment Anything Model). Nó có thể đề cập đến một phiên bản của bên thứ ba, một lỗi đánh máy cho SAM 2, hoặc một công cụ nội bộ cụ thể trong hệ sinh thái AI của một công ty.

Sam3 Video

Sat, 18 Jul 2026 16:11:04 +0000

Definition

Sam3 Video đề cập đến việc áp dụng các mô hình phân đoạn tiên tiến, có thể là một phiên bản giả định hoặc cụ thể của Mô hình Phân đoạn Bất cứ Điều Gì của Meta, vào dữ liệu video. Nó liên quan đến việc theo dõi các đối tượng xuyên suốt thời gian.

SUPS

Sat, 18 Jul 2026 16:11:04 +0000

Definition

SUPS là một từ viết tắt có thể thay đổi tùy theo ngữ cảnh nhưng thường xuất hiện trong tài liệu AI chuyên biệt đề cập đến các phương pháp học lai hoặc cấu trúc dữ liệu cụ thể. Nó có thể chỉ các hệ thống kết hợp nhiều kỹ thuật học tập khác nhau.

Học robot

Sat, 18 Jul 2026 16:10:43 +0000

Definition

Học robot liên quan đến việc huấn luyện các tác nhân robot thực hiện nhiệm vụ một cách tự chủ bằng cách tận dụng các kỹ thuật học máy. Khác với các hành vi được lập trình sẵn, những hệ thống này thích ứng với môi trường động

Quy nạp luật

Sat, 18 Jul 2026 16:10:43 +0000

Definition

Quy nạp luật là một phương pháp học máy biểu tượng, suy ra các quy tắc nếu-thì trực tiếp từ dữ liệu. Khác với mạng nơ-ron tạo ra các trọng số khó hiểu, quy nạp luật cung cấp các mô hình dễ giải thích

Quyền được giải thích

Sat, 18 Jul 2026 16:10:43 +0000

Definition

Quyền được giải thích là một thành phần cốt lõi của trách nhiệm giải trình thuật toán, đặc biệt trong các khung pháp lý như GDPR. Nó đảm bảo rằng khi hệ thống AI đưa ra quyết định tác động đến quyền lợi của một người

Tính bền vững

Sat, 18 Jul 2026 16:10:43 +0000

Definition

Trong an toàn và đạo đức AI, tính bền vững đề cập đến khả năng phục hồi của mô hình trước các đầu vào bất ngờ hoặc thao tác độc hại. Một hệ thống bền vững tiếp tục hoạt động chính xác ngay cả khi dữ liệu đầu vào chứa nhiều

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

Sat, 18 Jul 2026 16:10:43 +0000

Definition

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) sử dụng các bot phần mềm, thường được tăng cường bởi AI, để mô phỏng các tương tác của con người với hệ thống số. Nó được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình làm việc như nhập liệu, xử lý hóa đơn

AI có trách nhiệm

Sat, 18 Jul 2026 16:10:35 +0000

Definition

AI có trách nhiệm bao gồm các nguyên tắc và thực tiễn nhằm giảm thiểu các rủi ro liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Nó bao gồm việc kiểm toán các mô hình để tìm thiên kiến, đảm bảo khả năng giải thích của các quyết định, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ các quy định pháp lý.

Kháng cự AI

Sat, 18 Jul 2026 16:10:35 +0000

Definition

Kháng cự AI đề cập đến các phương pháp mà cá nhân hoặc tổ chức sử dụng để tránh bị ảnh hưởng, theo dõi hoặc phân loại bởi các thuật toán AI. Điều này bao gồm các cuộc tấn công đối nghịch lên các hệ thống nhận thức, các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư và các biện pháp né tránh thuật toán.

Kỹ thuật tái tham số hóa

Sat, 18 Jul 2026 16:10:35 +0000

Definition

Kỹ thuật tái tham số hóa là một phương pháp cơ bản được sử dụng trong các bộ mã hóa giải mã biến phân (VAE) và các mô hình xác suất khác. Nó cho phép gradient lan truyền qua các nút ngẫu nhiên bằng cách biểu diễn một biến ngẫu nhiên dưới dạng một hàm xác định của các tham số có thể học được và một biến nhiễu độc lập.

Sự sụp đổ biểu diễn

Sat, 18 Jul 2026 16:10:35 +0000

Definition

Sự sụp đổ biểu diễn xảy ra khi một mạng nơ-ron, đặc biệt là trong các khung học tương phản tự giám sát, học cách ánh xạ tất cả các điểm dữ liệu đầu vào vào cùng một vectơ đầu ra cố định. Đây là một lời giải tầm thường mà mô hình cần tránh để duy trì tính hữu ích của các đặc trưng học được.

Xếp hạng lại

Sat, 18 Jul 2026 16:10:35 +0000

Definition

Xếp hạng lại là một chiến lược được sử dụng trong truy xuất thông tin và hệ thống gợi ý để nâng cao độ chính xác. Đầu tiên, một mô hình nhanh nhưng kém chính xác hơn sẽ truy xuất một tập hợp ứng viên lớn. Sau đó, một mô hình chậm hơn, tinh vi hơn (thường gọi là Cross-Encoder) sẽ sắp xếp lại các ứng viên này để chọn ra những kết quả tốt nhất.

Cải tiến bản thân đệ quy

Sat, 18 Jul 2026 16:10:21 +0000

Definition

Cải tiến bản thân đệ quy đề cập đến khả năng lý thuyết của một hệ thống trí tuệ nhân tạo trong việc viết lại mã nguồn hoặc kiến trúc của chính nó để trở nên thông minh hơn, hiệu quả hơn hoặc có nhiều khả năng hơn.

Chính quy hóa

Sat, 18 Jul 2026 16:10:21 +0000

Definition

Chính quy hóa là một khái niệm quan trọng trong học máy nhằm giảm thiểu lỗi tổng quát hóa mà không làm tăng đáng kể lỗi huấn luyện. Nó hoạt động bằng cách khuyến khích mô hình tránh việc học các mẫu quá phức tạp hoặc nhiễu trong dữ liệu huấn luyện.

Độ tin cậy

Sat, 18 Jul 2026 16:10:21 +0000

Definition

Độ tin cậy trong AI đề cập đến tính đáng tin cậy và sự nhất quán trong hành vi của hệ thống theo thời gian và trên nhiều đầu vào khác nhau. Một hệ thống AI đáng tin cậy phải tạo ra kết quả chính xác, xử lý tốt các trường hợp biên và duy trì hiệu suất ổn định.

Khai thác dữ liệu quan hệ

Sat, 18 Jul 2026 16:10:21 +0000

Definition

Khai thác dữ liệu quan hệ tập trung vào việc trích xuất thông tin hữu ích từ cơ sở dữ liệu nơi dữ liệu được tổ chức thành nhiều bảng liên quan thay vì một bảng phẳng duy nhất. Nó tận dụng các mối quan hệ giữa các thực thể khác nhau để tìm ra những hiểu biết sâu sắc hơn.

Phản tư

Sat, 18 Jul 2026 16:10:21 +0000

Definition

Trong AI, phản tư là một mô hình trong đó một mô hình tạm dừng để đánh giá quá trình tạo ra hoặc kết quả của chính nó trước khi hoàn tất. Điều này có thể bao gồm việc kiểm tra tính nhất quán về mặt logic, độ chính xác về mặt thực tế hoặc việc tuân thủ các quy tắc nhất định.

Đặc trưng ngẫu nhiên

Sat, 18 Jul 2026 16:10:06 +0000

Definition

Ánh xạ đặc trưng ngẫu nhiên biến đổi đầu vào thành một không gian mới nơi các mô hình tuyến tính có thể xấp xỉ các hàm hạt nhân phi tuyến. Cách tiếp cận này, thường liên quan đến phương pháp Nystrom hoặc đặc trưng Fourier, cho phép…

Độ phức tạp Rademacher

Sat, 18 Jul 2026 16:10:06 +0000

Definition

Độ phức tạp Rademacher đánh giá mức độ mà một lớp giả thuyết có thể tương quan với các nhãn ngẫu nhiên (nhiễu). Nó đóng vai trò là đại diện cho năng lực hoặc độ linh hoạt của mô hình. Độ phức tạp thấp hơn gợi ý khả năng tổng quát hóa tốt hơn.

Giới hạn tốc độ

Sat, 18 Jul 2026 16:10:06 +0000

Definition

Giới hạn tốc độ bảo vệ các dịch vụ AI và API khỏi việc lạm dụng, quá tải và tiêu thụ tài nguyên quá mức. Nó đảm bảo việc sử dụng công bằng giữa các người dùng và duy trì sự ổn định của hệ thống bằng cách giới hạn thông lượng. Các chiến lược phổ biến bao gồm…

Học máy tương hỗ người-máy

Sat, 18 Jul 2026 16:10:06 +0000

Definition

Cách tiếp cận này vượt xa việc gán nhãn đơn thuần theo kiểu ‘con người trong vòng lặp’. Nó liên quan đến việc chuyển giao kiến thức hai chiều: con người sửa lỗi mô hình trong khi mô hình hỗ trợ con người nhận dạng các mẫu hoặc tự động hóa…

Mô hình suy luận

Sat, 18 Jul 2026 16:10:06 +0000

Definition

Khác với các mô hình sinh tiêu chuẩn tập trung vào tính trôi chảy, các mô hình suy luận ưu tiên độ chính xác trong các nhiệm vụ đa bước như toán học, lập trình và câu đố logic. Chúng thường sử dụng các kỹ thuật như Chuỗi tư duy (Chain-of-Thought)…

Qwen3 5 Moe

Sat, 18 Jul 2026 16:09:51 +0000

Definition

Thuật ngữ này đề cập đến một kiến trúc chuyên biệt trong họ Qwen, có khả năng tận dụng thiết kế Mixture of Experts (MoE). Trong các mô hình như vậy, chỉ một tập hợp con các tham số mạng nơ-ron (các “chuyên gia”) mới được kích hoạt trong mỗi lần suy luận, giúp giảm đáng kể chi phí tính toán và tăng tốc độ xử lý.

Qwen3.5

Sat, 18 Jul 2026 16:09:51 +0000

Definition

Qwen3.5 chỉ một bản phát hành cụ thể trong dòng Qwen do Alibaba Cloud phát triển. Phiên bản này thường xây dựng dựa trên các phiên bản trước đó bằng cách cải thiện khả năng suy luận logic, kỹ năng lập trình và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mang lại hiệu suất tổng thể tốt hơn cho người dùng.

Qwen3.6

Sat, 18 Jul 2026 16:09:51 +0000

Definition

Qwen3.6 đại diện cho sự tinh chỉnh sâu hơn nữa trong họ mô hình Qwen3. Các bản cập nhật phiên bản nhỏ thường tập trung vào việc hoàn thiện các khả năng hiện có, sửa lỗi ở các trường hợp biên (edge-case) và tối ưu hóa chất lượng dữ liệu huấn luyện để đảm bảo độ ổn định và chính xác cao hơn.

Rabbit r1

Sat, 18 Jul 2026 16:09:51 +0000

Definition

Rabbit r1 là một thiết bị phần cứng chuyên dụng do Rabbit Inc. ra mắt, lấy Large Action Model (LAM) độc quyền làm trọng tâm. Khác với điện thoại thông minh đa năng, nó tập trung vào việc thực hiện các tác vụ cụ thể mà người dùng yêu cầu thông qua nhận diện ý định, thay vì chỉ hiển thị thông tin.

ROCm

Sat, 18 Jul 2026 16:09:51 +0000

Definition

ROCm (Radeon Open Compute) là bộ điều khiển và ngăn xếp phần mềm do AMD phát triển để cho phép tính toán hiệu năng cao trên các GPU của AMD. Nó cung cấp các thư viện, trình biên dịch và công cụ cần thiết để phát triển các ứng dụng song song tận dụng sức mạnh của phần cứng đồ họa.

Qwen

Sat, 18 Jul 2026 16:09:35 +0000

Definition

Qwen đại diện cho một họ các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến được tạo ra bởi Phòng thí nghiệm Tongyi của Tập đoàn Alibaba. Nó bao gồm nhiều phiên bản khác nhau, được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ cụ thể, bao gồm cả việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên.

Qwen Coder

Sat, 18 Jul 2026 16:09:35 +0000

Definition

Qwen Coder là phiên bản chuyên dụng của mô hình ngôn ngữ lớn Qwen, được tinh chỉnh đặc biệt cho các hoạt động liên quan đến lập trình. Nó nổi bật trong việc tạo mã, gỡ lỗi, và hiểu các cơ sở mã phức tạp.

Qwen Edit

Sat, 18 Jul 2026 16:09:35 +0000

Definition

Qwen Edit chỉ các chức năng cụ thể hoặc các phiên bản mô hình trong dòng Qwen được tối ưu hóa cho việc chỉnh sửa, tinh chỉnh và tái cấu trúc nội dung văn bản. Các khả năng này cho phép người dùng viết lại…

Qwen2

Sat, 18 Jul 2026 16:09:35 +0000

Definition

Qwen2 đánh dấu thế hệ thứ hai đáng kể của gia đình mô hình Qwen, giới thiệu các nâng cấp kiến trúc và dữ liệu huấn luyện mở rộng. Phiên bản này cung cấp khả năng vượt trội trong xử lý đa ngôn ngữ…

Qwen3 5

Sat, 18 Jul 2026 16:09:35 +0000

Definition

Qwen3 5 dường như chỉ một điểm kiểm tra (checkpoint), biến thể kích thước hoặc bản phát hành chuyên biệt cụ thể trong thế hệ Qwen3 rộng lớn hơn. Mặc dù thông số kỹ thuật chính xác có thể thay đổi, nhưng nó thường ngụ ý sự tiến hóa từ…

Định lượng hóa

Sat, 18 Jul 2026 16:09:20 +0000

Definition

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu, định lượng hóa đề cập đến việc chuyển đổi dữ liệu phi số, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh hoặc ý kiến chủ quan, thành các giá trị số có thể đo lường được. Quá trình này cho phép máy móc xử lý và phân tích các dữ liệu phức tạp.

Học máy lượng tử

Sat, 18 Jul 2026 16:09:20 +0000

Definition

Học máy lượng tử (QML) là một lĩnh vực liên ngành mới nổi, tích hợp khả năng của điện toán lượng tử với các kỹ thuật học máy. Nó nhằm tận dụng các hiện tượng lượng tử như vướng víu và chồng chập để xử lý dữ liệu phức tạp và tăng tốc độ huấn luyện mô hình.

Lượng tử hóa

Sat, 18 Jul 2026 16:09:20 +0000

Definition

Lượng tử hóa là một kỹ thuật tối ưu hóa mô hình, giảm độ chính xác số của các tham số trong mô hình học máy, thường chuyển đổi các số dấu phẩy động 32-bit sang số nguyên 8-bit. Điều này giúp giảm đáng kể dung lượng lưu trữ và tăng tốc độ suy luận mà không làm giảm nhiều hiệu suất.

Nhân tạo lượng tử

Sat, 18 Jul 2026 16:09:20 +0000

Definition

Nhân tạo lượng tử (QAL) khám phá giao điểm giữa cơ học lượng tử và nghiên cứu sự sống nhân tạo, nhằm mục đích mô phỏng quá trình tiến hóa sinh học và các hệ thống tự sao chép bằng cách sử dụng máy tính lượng tử.

Qloo

Sat, 18 Jul 2026 16:09:20 +0000

Definition

Qloo hoạt động như một công ty thông tin dữ liệu, chuyên nghiên cứu sở thích của con người thông qua các thuật toán học máy tiên tiến. Nó tổng hợp và phân tích khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Pyannote

Sat, 18 Jul 2026 16:09:04 +0000

Definition

Pyannote là một thư viện Python mã nguồn mở được phát triển bởi pyannote.audio, chuyên về phân tích người nói, tức là quá trình xác định ‘ai đã nói khi nào’ trong một luồng âm thanh. Nó tận dụng các mô hình học sâu để đạt hiệu suất cao.

Pyannote Audio

Sat, 18 Jul 2026 16:09:04 +0000

Definition

Pyannote Audio là một bộ công cụ toàn diện được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển và triển khai các hệ thống phân tích người nói. Nó cung cấp một bộ sưu tập các mô hình mạng nơ-ron đã được huấn luyện trước cho các nhiệm vụ như phát hiện giọng nói và phân đoạn.

Pyannote Audio Pipeline

Sat, 18 Jul 2026 16:09:04 +0000

Definition

Trong ngữ cảnh của Pyannote Audio, quy trình đề cập đến một luồng công việc có thể cấu hình, nối liền các mô-đun khác nhau để đạt được mục tiêu phân tích người nói. Thông thường, một quy trình bao gồm các giai đoạn như phát hiện hoạt động giọng nói, trích xuất đặc trưng và phân cụm.

Pythia

Sat, 18 Jul 2026 16:09:04 +0000

Definition

Pythia là một loạt các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở do EleutherAI tạo ra, nhằm hỗ trợ nghiên cứu về khả năng diễn giải và hành vi của mạng nơ-ron. Bộ này bao gồm các mô hình với nhiều kích thước khác nhau để phục vụ các mục đích nghiên cứu khoa học.

Pytorch Model Hub Mixin

Sat, 18 Jul 2026 16:09:04 +0000

Definition

PyTorch Model Hub Mixin là một thành phần do thư viện Hugging Face Transformers cung cấp, mở rộng các lớp nn.Module tiêu chuẩn của PyTorch. Nó thêm các phương thức như save_pretrained và from_pretrained, giúp chuẩn hóa cách lưu trữ và chia sẻ mô hình.

Cắt tỉa

Sat, 18 Jul 2026 16:08:49 +0000

Definition

Cắt tỉa liên quan đến việc xác định và loại bỏ các nơ-ron, kết nối hoặc bộ lọc trong mạng nơ-ron đóng góp rất ít vào độ chính xác đầu ra. Bằng cách loại bỏ các yếu tố dư thừa này, mô hình trở nên

Điều chỉnh Prompt

Sat, 18 Jul 2026 16:08:49 +0000

Definition

Điều chỉnh prompt liên quan đến việc thêm các prompt mềm có thể huấn luyện (các vector liên tục) vào lớp đầu vào của mô hình ngôn ngữ đã được huấn luyện trước, trong khi giữ nguyên các tham số nền tảng của mô hình. Cách tiếp cận này cho phép

Phương pháp gradient gần đúng cho học máy

Sat, 18 Jul 2026 16:08:49 +0000

Definition

Các phương pháp gradient gần đúng là kỹ thuật tối ưu hóa lặp được sử dụng khi hàm mất mát bao gồm một thành phần trơn có thể phân biệt và một bộ điều chuẩn không khả vi, chẳng hạn như chuẩn L1. Thuật toán

Tâm lý học lý luận

Sat, 18 Jul 2026 16:08:49 +0000

Definition

Lĩnh vực này xem xét các quá trình tâm thần nền tảng cho phép suy luận diễn dịch, quy nạp và truy nguyên của con người. Nó khám phá các thiên kiến, phương pháp heuristic và cấu trúc logic hướng dẫn tư duy con người. Trong AI, những hiểu biết

Tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo

Sat, 18 Jul 2026 16:08:49 +0000

Definition

Thuật ngữ này bao gồm sự tiến hóa lịch sử và đang diễn ra của các hệ thống trí tuệ nhân tạo, đánh dấu các cột mốc từ logic ký hiệu sớm đến học sâu hiện đại. Nó phản ánh những cải thiện về khả năng tính toán

Giải quyết vấn đề

Sat, 18 Jul 2026 16:08:41 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, giải quyết vấn đề đề cập đến cách tiếp cận hệ thống để điều hướng từ trạng thái ban đầu sang trạng thái mục tiêu thông qua một chuỗi các hành động. Nó thường bao gồm việc xác định vấn đề, phân tích không gian trạng thái, áp dụng các thuật toán tìm kiếm hoặc suy luận logic để tìm ra đường đi hoặc giải pháp khả thi nhất.

Khớp xác suất

Sat, 18 Jul 2026 16:08:41 +0000

Definition

Khớp xác suất là một mẫu hành vi thường được quan sát thấy trong học tăng cường và tâm lý học, tương phản với các chiến lược ’tối ưu hóa’ (maximizing) tối ưu. Thay vì luôn chọn hành động có xác suất cao nhất, phương pháp này phân bổ việc lựa chọn hành động dựa trên phân phối xác suất thực tế của môi trường, dẫn đến việc khám phá nhiều hơn nhưng có thể không đạt được phần thưởng tối đa ngay lập tức.

Lập trình theo ví dụ

Sat, 18 Jul 2026 16:08:41 +0000

Definition

Lập trình theo ví dụ (PBE) là một mô hình trong tổng hợp chương trình, nơi nhà phát triển chỉ định hành vi mong muốn thông qua các cặp đầu vào - đầu ra cụ thể thay vì viết mã rõ ràng. Hệ thống AI phân tích các ví dụ này để suy ra quy tắc hoặc chương trình tổng quát hóa phù hợp, giúp giảm thiểu việc viết mã thủ công.

Sản phẩm của các chuyên gia

Sat, 18 Jul 2026 16:08:41 +0000

Definition

Sản phẩm của các chuyên gia (PoE) là một phương pháp để xây dựng các phân phối xác suất phức tạp bằng cách kết hợp các phân phối đơn giản hơn. Không giống như ‘Hỗn hợp của các chuyên gia’ (Mixture of Experts), vốn trung bình hóa các xác suất, PoE nhân các mật độ xác suất lại với nhau, cho phép các chuyên gia khác nhau đưa ra các ràng buộc bổ sung cho dữ liệu đầu vào.

Sản phẩm và ứng dụng của OpenAI

Sat, 18 Jul 2026 16:08:41 +0000

Definition

Thuật ngữ này bao gồm các sản phẩm thương mại và nghiên cứu do OpenAI, một phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hàng đầu, tạo ra. Các sản phẩm chính bao gồm Máy biến đổi được huấn luyện trước theo cách sinh (GPT), mô hình tạo hình ảnh DALL-E và ChatGPT, phục vụ cho nhiều mục đích từ hỗ trợ viết mã đến sáng tạo nội dung và dịch vụ khách hàng.

Học chủ động

Sat, 18 Jul 2026 16:08:25 +0000

Definition

Trong học chủ động, hệ thống AI xác định các mẫu nào sẽ giúp giảm bớt sự không chắc chắn hoặc cải thiện hiệu suất mô hình tốt nhất, thường thông qua các chiến lược học chủ động hoặc khám phá. Điều này tương phản với việc học thụ động.

Kiến thức tiên nghiệm cho nhận dạng mẫu

Sat, 18 Jul 2026 16:08:25 +0000

Definition

Kiến thức tiên nghiệm đề cập đến những hiểu biết, ràng buộc hoặc dữ liệu lịch sử đặc thù cho lĩnh vực được đưa vào thuật toán trước khi bắt đầu quá trình huấn luyện. Điều này giúp định hướng mô hình hướng tới các giải pháp hợp lý, giảm thiểu rủi ro.

Nguyên lý tính hợp lý

Sat, 18 Jul 2026 16:08:25 +0000

Definition

Nguyên lý này cho rằng các hành động của một tác nhân nên được chọn để tối đa hóa thước đo hiệu suất kỳ vọng của nó, dựa trên các đầu vào cảm nhận và kiến thức tiên nghiệm. Nó đóng vai trò là nền tảng cho lý thuyết ra quyết định.

Praftn

Sat, 18 Jul 2026 16:08:25 +0000

Definition

Praftn là một khung tính toán chuyên biệt được thiết kế để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian hàm trong cấu trúc quan hệ. Nó kết hợp suy luận xác suất với các phép toán đại số để mô hình hóa các hệ thống phức tạp.

Số học xác suất

Sat, 18 Jul 2026 16:08:25 +0000

Definition

Số học xác suất áp dụng các phương pháp Bayes cho các bài toán số truyền thống như tích phân, đạo hàm và đại số tuyến tính. Thay vì cung cấp các ước lượng điểm, nó xuất ra các phân phối xác suất.

Biểu diễn trạng thái dự đoán

Sat, 18 Jul 2026 16:08:01 +0000

Definition

Biểu diễn trạng thái dự đoán (PSRs) mở rộng quá trình ra quyết định Markov có quan sát một phần truyền thống bằng cách định nghĩa các trạng thái là các vectơ dự đoán về các sự kiện quan sát được trong tương lai. Thay vì dựa vào trạng thái ẩn không thể quan sát trực tiếp, PSRs sử dụng lịch sử hành động và quan sát để xây dựng một biểu diễn trạng thái đầy đủ và có thể dự đoán được.

Đã tiền huấn luyện

Sat, 18 Jul 2026 16:08:01 +0000

Definition

Thuật ngữ ‘đã tiền huấn luyện’ mô tả một mô hình mạng nơ-ron đã trải qua giai đoạn huấn luyện ban đầu trên một tập dữ liệu khổng lồ, thường mang tính tổng quát như ImageNet hoặc Wikipedia. Quá trình này cho phép mô hình học các đặc trưng cơ bản và cấu trúc dữ liệu phức tạp, sau đó có thể được chuyển giao hoặc tinh chỉnh cho các nhiệm vụ chuyên biệt hơn với ít dữ liệu huấn luyện hơn.

Điều chỉnh tiền tố

Sat, 18 Jul 2026 16:08:01 +0000

Definition

Điều chỉnh tiền tố là một kỹ thuật thích ứng hiệu quả về tham số cho các mô hình biến đổi đã được tiền huấn luyện. Thay vì cập nhật tất cả các trọng số của mô hình, phương pháp này thêm một chuỗi các vectơ liên tục có thể huấn luyện (tiền tố) vào phía trước đầu vào của mỗi lớp biến đổi. Điều này cho phép mô hình thích nghi với các nhiệm vụ cụ thể mà chỉ cần cập nhật một lượng nhỏ tham số.

Học dự đoán

Sat, 18 Jul 2026 16:08:01 +0000

Definition

Học dự đoán liên quan đến việc huấn luyện mạng nơ-ron để suy luận các điểm dữ liệu chưa quan sát được từ các đầu vào đã quan sát mà không cần nhãn con người rõ ràng. Bằng cách giải quyết các nhiệm vụ như dự đoán token tiếp theo trong ngôn ngữ hoặc mô hình hóa bị che khuất, mô hình có thể học được các đặc trưng hữu ích từ dữ liệu không dán nhãn.

Học sở thích

Sat, 18 Jul 2026 16:08:01 +0000

Definition

Học sở thích tập trung vào việc dạy các mô hình phân biệt giữa các đầu ra tốt và xấu dựa trên phán xét của con người thay vì các nhãn tuyệt đối. Nó thường liên quan đến việc thu thập các cặp phản hồi mà tại đó con người chỉ ra lựa chọn ưa thích hơn, sau đó sử dụng dữ liệu này để huấn luyện một mô hình phần thưởng hoặc tối ưu hóa hàm mục tiêu của mô hình chính.

Hệ số Phi

Sat, 18 Jul 2026 16:07:47 +0000

Definition

Hệ số Phi (φ) là một thước đo mối liên hệ giữa hai biến nhị phân, đóng vai trò là hệ số tương quan Pearson dành cho các biến định tính nhị phân. Giá trị của nó nằm trong khoảng từ -1 đến +1, trong đó 0 biểu thị không có mối liên hệ.

Phi3

Sat, 18 Jul 2026 16:07:47 +0000

Definition

Phi-3 là một chuỗi các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLMs) được Microsoft phát hành, được thiết kế để mang lại hiệu suất cao tương đương với các mô hình lớn hơn nhưng yêu cầu tài nguyên tính toán ít hơn đáng kể.

Physical Intelligence Inc.

Sat, 18 Jul 2026 16:07:47 +0000

Definition

Physical Intelligence Inc. (PI) là một công ty con tách ra từ Google DeepMind, được thành lập để thúc đẩy lĩnh vực AI vật lý hóa (embodied AI) và robot. Công ty tập trung phát triển các robot đa năng có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

Podcast

Sat, 18 Jul 2026 16:07:47 +0000

Definition

Trong bối cảnh AI và công nghệ, podcast đề cập đến nội dung truyền thông kỹ thuật số theo kỳ, được phân phối qua nguồn cấp dữ liệu RSS, cho phép người dùng đăng ký và nghe các cuộc thảo luận, phỏng vấn hoặc tài liệu giáo dục.

Tính đa nghĩa

Sat, 18 Jul 2026 16:07:47 +0000

Definition

Tính đa nghĩa là một đặc điểm quan sát được trong các mạng nơ-ron sâu, đặc biệt là trong các mô hình Transformer, nơi một nơ-ron đơn lẻ có thể kích hoạt để đáp ứng với nhiều tính năng không liên quan hoặc khác biệt về mặt ngữ nghĩa.

Personaplex

Sat, 18 Jul 2026 16:07:31 +0000

Definition

Personaplex đề cập đến hệ sinh thái hoặc cơ sở hạ tầng hỗ trợ việc tạo dựng, quản lý và tương tác giữa nhiều persona kỹ thuật số. Nó bao gồm các cân nhắc về mặt kỹ thuật và đạo đức liên quan đến bản sắc số và quyền riêng tư.

Personoid

Sat, 18 Jul 2026 16:07:31 +0000

Definition

Personoid là một thực thể, dù là robot hay ảo, được chế tạo để giống hoặc hành xử như con người. Trong robotics, điều này liên quan đến việc mô phỏng hình dáng con người, trong khi trong AI, nó thường đề cập đến các chatbot hoặc tác tử ảo có khả năng giao tiếp tự nhiên.

Perusall

Sat, 18 Jul 2026 16:07:31 +0000

Definition

Perusall là một nền tảng công nghệ giáo dục tận dụng trí tuệ nhân tạo để tạo điều kiện thuận lợi cho việc đọc và chú thích cộng tác. Nó tự động chấm điểm sự tham gia của sinh viên dựa trên chất lượng và số lượng các ghi chú cũng như thảo luận của họ trên tài liệu.

Phi

Sat, 18 Jul 2026 16:07:31 +0000

Definition

Phi, viết tắt của ‘Foundation models based on Teaching-Learning Paradigm’ (Mô hình nền tảng dựa trên mô hình dạy-học), là một họ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nhỏ gọn do Microsoft tạo ra. Khác với các LLM truyền thống được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu web khổng lồ, Phi chủ yếu sử dụng dữ liệu tổng hợp có độ chính xác cao để đạt hiệu suất tương đương với các mô hình lớn hơn nhiều.

Tính toán nhân cách

Sat, 18 Jul 2026 16:07:31 +0000

Definition

Tính toán nhân cách liên quan đến việc phát triển các thuật toán và hệ thống có khả năng mô hình hóa, mô phỏng hoặc thích ứng với các chiều kích nhân cách của con người, chẳng hạn như Năm yếu tố lớn (Big Five). Các hệ thống này hướng tới việc tạo ra những trải nghiệm tương tác tự nhiên và cá nhân hóa hơn.

Bộ phận cảm nhận

Sat, 18 Jul 2026 16:07:15 +0000

Definition

Trong AI và khoa học nhận thức, bộ phận cảm nhận đề cập đến thành phần của hệ thống thông minh xử lý dữ liệu giác quan thô thành thông tin có ý nghĩa. Khác với các cảm biến đơn giản chỉ phát hiện tín hiệu, bộ phận cảm nhận thực hiện quá trình diễn giải cao cấp hơn.

Đại sứ giáo dục

Sat, 18 Jul 2026 16:07:15 +0000

Definition

Một đại sứ giáo dục là một thành phần phần mềm, thường được thể hiện dưới dạng nhân vật ảo, đóng vai trò là giáo viên hoặc gia sư trong môi trường giáo dục. Những đại sứ này sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các kỹ thuật khác để tương tác hiệu quả với người học.

Lý thuyết mẫu

Sat, 18 Jul 2026 16:07:15 +0000

Definition

Lý thuyết mẫu cung cấp nền tảng toán học chặt chẽ để hiểu cách các đối tượng và hiện tượng phức tạp có thể được mô tả thông qua các mẫu. Nó đặt ra giả thuyết rằng bất kỳ đối tượng nào cũng có thể được đặc trưng bởi các mẫu của nó.

Mô hình lỗi cảm nhận

Sat, 18 Jul 2026 16:07:15 +0000

Definition

Mô hình lỗi cảm nhận mô tả sự chênh lệch giữa dữ liệu giác quan quan sát được và thực tế cơ bản, tính đến nhiễu, sự che khuất hoặc hạn chế của cảm biến. Bằng cách mô hình hóa các lỗi này, các hệ thống AI có thể cải thiện độ chính xác và độ tin cậy.

Tri giác

Sat, 18 Jul 2026 16:07:15 +0000

Definition

Tri giác là biểu diễn nội bộ của một kích thích bên ngoài sau khi nó đã được xử lý bởi hệ thống cảm nhận. Trong AI, điều này tương ứng với đầu ra dữ liệu có cấu trúc từ quá trình xử lý tín hiệu mức thấp.

Hệ thống Web song song

Sat, 18 Jul 2026 16:06:56 +0000

Definition

Hệ thống Web song song đề cập đến các thiết kế cơ sở hạ tầng nơi các tác vụ tính toán được chia nhỏ và thực thi đồng thời trên nhiều máy chủ hoặc bộ xử lý được kết nối qua mạng. Cách tiếp cận này cho phép mở rộng khả năng xử lý và độ tin cậy khi đối mặt với lưu lượng truy cập lớn.

Học tính chẵn lẻ

Sat, 18 Jul 2026 16:06:56 +0000

Definition

Học tính chẵn lẻ là một bài toán chuẩn trong lý thuyết học máy, nơi mục tiêu là dự đoán tính chẵn lẻ (tổng XOR) của một tập hợp các biến đầu vào nhị phân. Bài toán này nổi tiếng là khó giải đối với các mạng nơ-ron truyền thẳng tiêu chuẩn, đòi hỏi khả năng ghi nhớ và học các phụ thuộc dài hạn.

Ngôn ngữ mẫu hình

Sat, 18 Jul 2026 16:06:56 +0000

Definition

Ngôn ngữ mẫu hình là một khung làm việc chính thức bao gồm một tập hợp các giải pháp đã được chứng minh cho các vấn đề phổ biến gặp phải trong thiết kế, đặc biệt là trong kỹ thuật phần mềm và quy hoạch đô thị. Mỗi mẫu hình mô tả một vấn đề xuất hiện thường xuyên, bối cảnh của nó và lõi của giải pháp.

Nhận dạng mẫu

Sat, 18 Jul 2026 16:06:56 +0000

Definition

Nhận dạng mẫu là một nhánh của trí tuệ nhân tạo và thống kê, chuyên về việc xác định các quy luật trong dữ liệu. Nó liên quan đến việc phân loại dữ liệu đầu vào vào các danh mục đã định trước dựa trên các đặc trưng được trích xuất, cho phép hệ thống tự động nhận biết đối tượng hoặc hiện tượng.

Viết lại văn bản

Sat, 18 Jul 2026 16:06:56 +0000

Definition

Viết lại văn bản trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên liên quan đến việc tạo ra các cách diễn đạt thay thế cho một đoạn văn bản đầu vào nhất định trong khi vẫn giữ nguyên ý nghĩa ngữ nghĩa gốc của nó. Đây là kỹ thuật quan trọng để giảm thiểu đạo văn, tăng cường dữ liệu huấn luyện và cải thiện khả năng đọc hiểu.

Owain Evans

Sat, 18 Jul 2026 16:06:41 +0000

Definition

Owain Evans là một nhà khoa học máy tính và nhà giáo dục, hiện liên kết với Trung tâm An toàn AI (Center for AI Safety) và trước đây làm việc tại Anthropic. Ông được công nhận rộng rãi vì những đóng góp của mình vào lĩnh vực giải thích cơ chế (mechanistic interp…

P-Tuning

Sat, 18 Jul 2026 16:06:41 +0000

Definition

P-Tuning (Prompt Tuning) là một kỹ thuật được thiết kế để thích ứng các mô hình ngôn ngữ lớn đã huấn luyện trước với các tác vụ cụ thể với chi phí tính toán tối thiểu. Thay vì tinh chỉnh tất cả các tham số của mô hình, kỹ thuật này chỉ…

PagedAttention

Sat, 18 Jul 2026 16:06:41 +0000

Definition

PagedAttention là một kỹ thuật được giới thiệu bởi dự án vLLM nhằm cải thiện hiệu suất suy luận của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Nó giải quyết các vấn đề về phân mảnh và chi phí xử lý khi quản lý bộ nhớ đệm KV, vốn…

PHerc. Paris. 4

Sat, 18 Jul 2026 16:06:41 +0000

Definition

PHerc. Paris. 4 là ký hiệu dành cho một mảnh giấy cói bị cacbon hóa thuộc cuộn giấy tìm thấy tại Villa of the Papyri ở Herculaneum, hiện đang được lưu giữ tại Thư viện Quốc gia Pháp. Những cuộn giấy này…

POP-11

Sat, 18 Jul 2026 16:06:41 +0000

Definition

POP-11 (Program Oriented Problem Solving - Giải quyết vấn đề định hướng chương trình) là một ngôn ngữ lập trình đa mô hình, kết hợp các tính năng lập trình thủ tục, hướng đối tượng và lập trình logic. Nó được tạo ra vào những năm 1970 và trở thành…

Dự án Serenata de Amor

Sat, 18 Jul 2026 16:06:19 +0000

Definition

Dự án Serenata de Amor là một dự án mã nguồn mở tiên phong áp dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu mua sắm công tại Brazil. Bằng cách tận dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phát hiện dị thường, dự án này giúp minh bạch hóa các giao dịch tài chính công.

Phát hiện giọng nói chồng lấn

Sat, 18 Jul 2026 16:06:19 +0000

Definition

Phát hiện giọng nói chồng lấn (OSD) là một nhiệm vụ chuyên biệt trong xử lý giọng nói nhằm xác định các khoảng thời gian có tiếng nói đồng thời. Khác với phân biệt giọng nói tập trung vào ‘ai nói khi nào’, OSD tập trung vào việc xác định các khoảng thời gian có nhiều giọng nói cùng lúc.

Tổng quan về Học máy

Sat, 18 Jul 2026 16:06:19 +0000

Definition

Thuật ngữ này mô tả phân loại cấu trúc của học máy thành học có giám sát, không giám sát, bán giám sát và học tăng cường. Nó bao gồm các họ thuật toán cốt lõi như hồi quy tuyến tính và cây quyết định.

Tổng quan về Học sâu

Sat, 18 Jul 2026 16:06:19 +0000

Definition

Tổng quan về học sâu bao gồm các cấu trúc cơ bản như các lớp mạng nơ-ron, hàm kích hoạt và chỉ số mất mát. Nó chi tiết hóa các kỹ thuật huấn luyện bao gồm lan truyền ngược và gradient descent.

Trí tuệ mô cơ quan (Organoid Intelligence)

Sat, 18 Jul 2026 16:06:19 +0000

Definition

Trí tuệ mô cơ quan (OI) đề cập đến sự phát triển của các hệ thống sinh-lai, nơi các mô cơ quan não người được nuôi cấy trên mảng vi điện cực. Các mạng lưới thần kinh sống này thực hiện các tác vụ tính toán với hiệu suất năng lượng cao.

Học ngoại tuyến

Sat, 18 Jul 2026 16:06:04 +0000

Definition

Còn được gọi là học theo lô (batch learning), học ngoại tuyến liên quan đến việc huấn luyện các mô hình học máy trên một tập dữ liệu cố định đã được thu thập trước đó. Khác với học trực tuyến, mô hình không cập nhật các tham số của nó ngay lập tức.

Khả năng quan sát

Sat, 18 Jul 2026 16:06:04 +0000

Definition

Trong kỹ thuật AI, khả năng quan sát đề cập đến khả năng hiểu trạng thái bên trong của các hệ thống học máy phức tạp bằng cách phân tích các đầu ra bên ngoài của chúng. Nó vượt xa khái niệm giám sát truyền thống.

Nhận dạng ký tự quang học

Sat, 18 Jul 2026 16:06:04 +0000

Definition

Nhận dạng ký tự quang học (OCR) sử dụng các thuật toán xử lý hình ảnh và nhận dạng mẫu để xác định văn bản bên trong các hình ảnh kỹ thuật số. Nó biến các ký tự in hoặc viết tay thành dữ liệu mã hóa máy.

OpenVINO

Sat, 18 Jul 2026 16:06:04 +0000

Definition

Được phát triển bởi Intel, OpenVINO (Open Visual Inference and Neural network Optimization) cho phép các nhà phát triển đưa các mô hình học sâu đã được huấn luyện và triển khai chúng một cách hiệu quả trên phần cứng Intel. Bộ công cụ bao gồm một…

Trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở

Sat, 18 Jul 2026 16:06:04 +0000

Definition

Khái niệm này bao gồm hệ sinh thái các công nghệ AI được phát hành dưới các giấy phép cho phép truy cập miễn phí vào mã nền tảng của chúng. Nó thúc đẩy tính minh bạch, hợp tác và đổi mới bằng cách cho phép cộng đồng đóng góp.

Nouvelle AI

Sat, 18 Jul 2026 16:05:47 +0000

Definition

Nouvelle AI đề cập đến một lớp hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng các đại diện biểu tượng kết hợp với xử lý phân cấp. Khác với các mô hình liên kết (connectionist), nó tập trung vào việc tái cấu trúc có tổ chức

NSO

Sat, 18 Jul 2026 16:05:47 +0000

Definition

Viết tắt NSO có thể có nhiều nghĩa tùy thuộc vào ngữ cảnh. Trong nghiên cứu AI kỹ thuật, nó có thể đề cập đến Tối ưu hóa Biểu tượng Thần kinh, kết hợp mạng thần kinh với logic biểu tượng. Tuy nhiên, nó cũng

Nvidia

Sat, 18 Jul 2026 16:05:47 +0000

Definition

Nvidia là một lực lượng thống trị trong ngành AI, chủ yếu được biết đến với việc thiết kế Bộ xử lý Đồ họa (GPU) tăng tốc các tác vụ tính toán song song cần thiết cho học sâu. Nền tảng CUDA của họ

Phát hiện Đối tượng (Object Detection)

Sat, 18 Jul 2026 16:05:47 +0000

Definition

Phát hiện đối tượng mở rộng phân loại ảnh bằng cách không chỉ xác định đối tượng nào có mặt mà còn xác định vị trí của chúng. Nó trả về các tọa độ khung bao quanh các mục được phát hiện cùng với nhãn lớp của

Phát hiện Tính mới (Novelty detection)

Sat, 18 Jul 2026 16:05:47 +0000

Definition

Phát hiện tính mới là một nhiệm vụ trong học máy tập trung vào việc xác định các điểm dữ liệu không tuân theo hành vi dự kiến hoặc các lớp đã biết. Nó thường hoạt động theo cách không giám sát, học cách

Chuẩn hóa

Sat, 18 Jul 2026 16:05:38 +0000

Definition

Các phương pháp phổ biến bao gồm tỷ lệ Min-Max và chuẩn hóa Z-score. Quy trình này đảm bảo rằng các đặc trưng có độ lớn lớn hơn không chiếm ưu thế trong thuật toán học, đặc biệt là trong tối ưu hóa dựa trên gradient.

Nolot

Sat, 18 Jul 2026 16:05:38 +0000

Definition

Không có định nghĩa đã được thiết lập hoặc khái niệm nào được chấp nhận rộng rãi được gọi là ‘Nolot’ trong các lĩnh vực AI, học máy hoặc các lĩnh vực kỹ thuật liên quan. Nó có thể là lỗi đánh máy hoặc một thuật ngữ rất chuyên biệt.

Phi nhân

Sat, 18 Jul 2026 16:05:38 +0000

Definition

Thuật ngữ này thường được sử dụng trong các cuộc thảo luận về quyền lợi, trách nhiệm và sự hòa nhập xã hội của các tác nhân AI, robot và trợ lý ảo. Nó nhấn mạnh sự khác biệt giữa con người sinh học và các thực thể nhân tạo.

Robot thần kinh

Sat, 18 Jul 2026 16:05:38 +0000

Definition

Lĩnh vực này cầu nối giữa khoa học thần kinh và robot bằng cách triển khai các mô hình mạng nơ-ron vào hệ thống điều khiển robot. Nó cho phép các nhà nghiên cứu kiểm tra các giả thuyết về kiểm soát vận động, xử lý cảm giác và các quá trình nhận thức khác.

Tính toán thần kinh

Sat, 18 Jul 2026 16:05:38 +0000

Definition

Lĩnh vực này tập trung vào việc tạo ra các kiến trúc phần cứng và phần mềm mô phỏng cấu trúc và chức năng của não người. Nó bao gồm các mạng nơ-ron nhân tạo, chip thần kinh học và các khía cạnh khác liên quan đến nhận thức.

AI Thần kinh - Biểu tượng

Sat, 18 Jul 2026 16:05:19 +0000

Definition

AI Thần kinh - Biểu tượng tích hợp các phương pháp học thần kinh phi biểu tượng với các hệ thống suy luận dựa trên logic biểu tượng. Cách tiếp cận lai này nhằm khắc phục những hạn chế của học sâu thuần túy, chẳng hạn như thiếu…

Định luật tỷ lệ mở rộng mạng nơ-ron

Sat, 18 Jul 2026 16:05:19 +0000

Definition

Các định luật tỷ lệ mở rộng mạng nơ-ron mô tả mối quan hệ quy luật lũy thừa có thể dự đoán giữa hiệu suất của mô hình và quy mô của nó, bao gồm kích thước tập dữ liệu, số lượng tham số và ngân sách tính toán. Các định luật này gợi ý rằng…

Tính toán thần kinh

Sat, 18 Jul 2026 16:05:19 +0000

Definition

Tính toán thần kinh đề cập đến các phép toán học được thực hiện bởi các nơ-ron nhân tạo để biến đổi tín hiệu đầu vào thành phản hồi đầu ra. Nó bao gồm các tổng có trọng số, hàm kích hoạt và quá trình lan truyền ngược (backpropagation).

Trạng thái lượng tử mạng nơ-ron

Sat, 18 Jul 2026 16:05:19 +0000

Definition

Các trạng thái lượng tử mạng nơ-ron sử dụng kỹ thuật học sâu để xấp xỉ các hàm sóng lượng tử phức tạp. Bằng cách coi các trọng số mạng nơ-ron là các tham số tối ưu hóa biên độ xác suất của các qubit.

Trường mô hình hóa thần kinh

Sat, 18 Jul 2026 16:05:19 +0000

Definition

Các trường mô hình hóa thần kinh liên quan đến việc nghiên cứu cách các quần thể nơ-ron tự tổ chức trong không gian nhiều chiều để biểu diễn thông tin. Khái niệm này thường liên quan đến ánh xạ tô-pô và lý thuyết trường.

Dự án Giám sát Chất lượng Không khí Hỗ trợ AI của NASA

Sat, 18 Jul 2026 16:05:00 +0000

Definition

Dự án này tận dụng dữ liệu quan sát Trái đất của NASA kết hợp với các thuật toán AI tiên tiến để theo dõi các hạt vật chất và chất gây ô nhiễm khí trên toàn cầu. Bằng cách tích hợp hình ảnh vệ tinh với dữ liệu mặt đ…

Muse Spark

Sat, 18 Jul 2026 16:05:00 +0000

Definition

Muse Spark là một khung học sâu mã nguồn mở, được thiết kế để chạy hiệu quả trên nền tảng Apache Spark. Nó cho phép các nhà phát triển huấn luyện các mạng nơ-ron phức tạp trên các cụm phân tán bằng cách tận dụng…

Mxfp4

Sat, 18 Jul 2026 16:05:00 +0000

Definition

MXFP4 (Mixed eXtended Floating Point 4-bit) là một định dạng kiểu dữ liệu chuyên biệt được giới thiệu để tối ưu hóa hiệu suất và giảm mức sử dụng băng thông bộ nhớ trong các tác vụ AI. Bằng cách cho phép các phép toán độ chính xác hỗn…

Nature Machine Intelligence

Sat, 18 Jul 2026 16:05:00 +0000

Definition

Nature Machine Intelligence là một tạp chí học thuật có tầm ảnh hưởng cao, chuyên đăng tải các nghiên cứu gốc về mọi khía cạnh của trí tuệ nhân tạo. Tạp chí bao quát các chủ đề từ các thuật toán cơ bản…

Nhận diện ngôn ngữ bản xứ

Sat, 18 Jul 2026 16:05:00 +0000

Definition

Nhận diện ngôn ngữ bản xứ (NLI) là một nhánh của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tập trung vào việc nhận biết ngôn ngữ đầu tiên mà một người đã học. Khác với việc phát hiện ngôn ngữ chung, NLI phân tích c…

Học biểu diễn đa phương thức

Sat, 18 Jul 2026 16:04:43 +0000

Definition

Học biểu diễn đa phương thức liên quan đến việc huấn luyện các mô hình để xử lý và tích hợp thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, vào một không gian tiềm ẩn chung.

Hồi quy spline thích ứng đa biến

Sat, 18 Jul 2026 16:04:43 +0000

Definition

Hồi quy spline thích ứng đa biến (MARS) là một phương pháp hồi quy linh hoạt mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến phức tạp bằng cách khớp các hàm cơ sở tuyến tính từng khúc. Nó tự động chọn các nút (knots) và hình dạng của các hàm này để phù hợp với dữ liệu tốt nhất.

Phân tích cảm xúc đa phương thức

Sat, 18 Jul 2026 16:04:43 +0000

Definition

Phân tích cảm xúc đa phương thức mở rộng việc phát hiện cảm xúc dựa trên văn bản truyền thống bằng cách kết hợp các tín hiệu bổ sung như biểu cảm khuôn mặt, giọng điệu và ngôn ngữ cơ thể. Cách tiếp cận toàn diện này giúp nâng cao độ chính xác trong việc hiểu cảm xúc.

Phương pháp cập nhật trọng số nhân

Sat, 18 Jul 2026 16:04:43 +0000

Definition

Phương pháp cập nhật trọng số nhân là một thuật toán học trực tuyến cơ bản được sử dụng để đưa ra quyết định trong các môi trường không chắc chắn. Nó duy trì một tập hợp các trọng số cho các chiến lược hoặc chuyên gia khác nhau, điều chỉnh chúng theo thời gian thực dựa trên hiệu quả.

Tối ưu hóa đa nhiệm

Sat, 18 Jul 2026 16:04:43 +0000

Definition

Tối ưu hóa đa nhiệm liên quan đến việc huấn luyện một mô hình duy nhất để xử lý nhiều nhiệm vụ riêng biệt nhưng có liên quan cùng lúc. Bằng cách chia sẻ các biểu diễn trung gian giữa các nhiệm vụ, mô hình có thể học được các đặc trưng tổng quát hơn và cải thiện hiệu suất.

Bài toán máy kéo đa tay

Sat, 18 Jul 2026 16:04:19 +0000

Definition

Vấn đề máy kéo đa tay minh họa tình thế tiến thoái lưỡng nan mà một tác nhân phải đối mặt khi quyết định liệu có nên tiếp tục với tùy chọn đã biết mang lại phần thưởng hay thử các tùy chọn mới để tìm kiếm phần thưởng tiềm năng tốt hơn

Đa ngôn ngữ

Sat, 18 Jul 2026 16:04:19 +0000

Definition

Các mô hình đa ngôn ngữ được thiết kế để xử lý các đầu vào ngôn ngữ đa dạng mà không cần các mô hình riêng biệt cho mỗi ngôn ngữ. Các hệ thống này thường sử dụng các phép nhúng chia sẻ hoặc căn chỉnh liên ngôn ngữ để

Đa phương thức

Sat, 18 Jul 2026 16:04:19 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, tính đa phương thức mô tả khả năng của một mô hình trong việc hiểu, tạo ra hoặc liên kết thông tin across các đầu vào giác quan hoặc định dạng dữ liệu khác nhau. Không giống như các mô hình đơn phương thức

Học đa nhiệm

Sat, 18 Jul 2026 16:04:19 +0000

Definition

Kỹ thuật này tận dụng sự thiên kiến quy nạp được chia sẻ giữa các nhiệm vụ liên quan để nâng cao hiệu quả và hiệu suất học tập. Bằng cách huấn luyện một mô hình duy nhất thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng lúc, mô hình học được một biểu diễn chung

Tính đa phương thức

Sat, 18 Jul 2026 16:04:19 +0000

Definition

Tính đa phương thức đại diện cho khung kiến trúc và lý thuyết cho phép các mô hình AI xử lý các luồng dữ liệu dị biệt. Nó liên quan đến việc thiết kế các mạng nơ-ron có thể chấp nhận đầu vào từ nhiều nguồn khác nhau

Hồ sơ Mô hình (Model Registry)

Sat, 18 Jul 2026 16:04:03 +0000

Definition

Hồ sơ Mô hình đóng vai trò là thành phần quan trọng trong MLOps, cung cấp một kho lưu trữ thống nhất để lưu trữ, đánh dấu phiên bản và quản lý các mô hình ML. Nó cho phép các nhóm theo dõi siêu dữ liệu của mô hình, các chỉ số hiệu suất và hỗ trợ quy trình vận hành mô hình một cách hiệu quả.

Hỗn hợp Chuyên gia (Mixture of Experts)

Sat, 18 Jul 2026 16:04:03 +0000

Definition

Hỗn hợp Chuyên gia (MoE) là một kiến trúc học máy được thiết kế để cải thiện hiệu quả và khả năng mở rộng. Thay vì sử dụng một mô hình lớn duy nhất cho tất cả các nhiệm vụ, MoE sử dụng nhiều mô hình nhỏ hơn gọi là ‘chuyên gia’, chỉ kích hoạt những chuyên gia phù hợp nhất với từng đầu vào cụ thể.

Moshi

Sat, 18 Jul 2026 16:04:03 +0000

Definition

Moshi là một mô hình AI tiên tiến được tạo ra bởi Kyutai, tích hợp xử lý giọng nói và văn bản vào một khung thống nhất. Không giống như các hệ thống truyền thống chuyển đổi giọng nói sang văn bản trước khi xử lý, Moshi học trực tiếp từ dữ liệu âm thanh thô, giúp bảo toàn ngữ điệu và cảm xúc trong giao tiếp.

Thuê ngoài Đạo đức (Moral Outsourcing)

Sat, 18 Jul 2026 16:04:03 +0000

Definition

Thuê ngoài Đạo đức đề cập đến hiện tượng con người giao phó phán xét đạo đức và trách nhiệm cho các thuật toán hoặc hệ thống AI. Điều này xảy ra khi mọi người dựa vào các quyết định tự động cho những vấn đề có ý nghĩa đạo đức quan trọng, dẫn đến nguy cơ thiếu trách nhiệm giải trình.

Vấn đề Xe Đèo Núi (Mountain Car Problem)

Sat, 18 Jul 2026 16:04:03 +0000

Definition

Vấn đề Xe Đèo Núi là một bài kiểm tra chuẩn trong nghiên cứu học tăng cường. Mục tiêu là điều khiển một chiếc xe yếu sức để đạt đến đỉnh đồi. Vì xe không thể leo dốc trực tiếp do thiếu lực, tác nhân cần học cách đung đưa qua lại để tích lũy động năng đủ lớn nhằm vượt qua đỉnh đồi.

MobileNet

Sat, 18 Jul 2026 16:03:47 +0000

Definition

MobileNet sử dụng các phép tích chập tách biệt theo chiều sâu (depthwise separable convolutions) để giảm đáng kể chi phí tính toán và kích thước mô hình so với các phép tích chập tiêu chuẩn. Kiến trúc này cho phép trích xuất đặc trưng hiệu quả trên

Mode Collapse

Sat, 18 Jul 2026 16:03:47 +0000

Definition

Trong GAN, mode collapse xảy ra khi bộ sinh học cách khai thác điểm yếu của bộ phân biệt bằng cách tạo ra một dải mẫu hợp lý hẹp, bỏ qua các chế độ khác của phân phối dữ liệu. Điều này

Model Compression

Sat, 18 Jul 2026 16:03:47 +0000

Definition

Nhóm phương pháp này bao gồm các kỹ thuật như cắt tỉa (pruning), lượng tử hóa (quantization) và distillation tri thức (knowledge distillation), nhằm thu nhỏ footprint của mô hình trong khi vẫn duy trì hiệu suất. Đây là yếu tố thiết yếu để triển khai các mô hình AI phức tạp

Model Hub Mixin

Sat, 18 Jul 2026 16:03:47 +0000

Definition

Các Mixin cung cấp các phương thức chung như lưu, tải và đẩy mô hình lên Hugging Face Hub mà không yêu cầu mỗi kiến trúc mô hình phải tự triển khai các tiện ích này. Chúng đảm bảo tính nhất quán

Model Index

Sat, 18 Jul 2026 16:03:47 +0000

Definition

Tệp chỉ mục, thường có tên là ‘model_index.json’, chứa thông tin có cấu trúc về kiến trúc của mô hình, bao gồm loại pipeline, các mô hình con và đường dẫn cấu hình. Nó cho phép Hub đồng bộ hóa

Huấn luyện độ chính xác hỗn hợp

Sat, 18 Jul 2026 16:03:31 +0000

Definition

Huấn luyện độ chính xác hỗn hợp (MPT) kết hợp các kiểu dữ liệu bán chính xác (FP16) và chính xác đầy đủ (FP32) trong quá trình huấn luyện mạng nơ-ron. Bằng cách sử dụng FP16 cho hầu hết các phép toán, MPT giảm footprint bộ nhớ và cải

Mistral

Sat, 18 Jul 2026 16:03:31 +0000

Definition

Mistral đề cập đến một họ các mô hình LLM trọng lượng mở mạnh mẽ được tạo ra bởi startup Pháp Mistral AI. Các mô hình như Mistral 7B và Mistral Large sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như Cơ chế Chú ý Cửa sổ Trượt (Sliding Window Attention)

Mistral Common

Sat, 18 Jul 2026 16:03:31 +0000

Definition

Mistral Common là một gói Python do Mistral AI duy trì, cung cấp các công cụ tiêu chuẩn hóa để tương tác với các mô hình của họ. Nó chủ yếu cung cấp triển khai bộ mã hóa (tokenizer) cần thiết để chuyển đổi văn bản

Mixtral

Sat, 18 Jul 2026 16:03:31 +0000

Definition

Mixtral là một mô hình LLM trọng lượng mở tiên phong sử dụng kiến trúc Hỗn hợp Chuyên gia Loãng (Sparse MoE). Khác với các mô hình đặc (dense) nơi tất cả các tham số đều được sử dụng cho mọi token, Mixtral định tuyến mỗi token qua

Thông tin sai lệch

Sat, 18 Jul 2026 16:03:31 +0000

Definition

Thông tin sai lệch đề cập đến thông tin sai hoặc gây hiểu lầm được chia sẻ mà không có ý định cố ý gây hại hoặc lừa dối. Nó khác với thông tin giả mạo (disinformation), vốn được tạo ra một cách có chủ đích. Trong bối cảnh AI

Học siêu cấp (Meta-learning)

Sat, 18 Jul 2026 16:03:11 +0000

Definition

Học siêu cấp tập trung vào việc thiết kế các thuật toán có khả năng học từ các nhiệm vụ trước đây để cải thiện hiệu suất trên các nhiệm vụ mới chưa từng thấy. Thay vì huấn luyện lại một mô hình từ đầu cho mỗi vấn đề, nó tối ưu hóa quá trình học để mô hình có thể thích nghi nhanh hơn.

Mindpixel

Sat, 18 Jul 2026 16:03:11 +0000

Definition

Mặc dù không phải là một thuật ngữ học thuật chuẩn, ‘Mindpixel’ thường chỉ một đơn vị thông tin rời rạc được trích xuất từ tín hiệu thần kinh hoặc trạng thái nhận thức trong các bối cảnh công nghệ thần kinh chuyên biệt. Nó có thể đề cập đến độ phân giải dữ liệu cao trong việc xử lý tín hiệu não.

MindsDB

Sat, 18 Jul 2026 16:03:11 +0000

Definition

MindsDB đóng vai trò là cầu nối giữa cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống và các quy trình làm việc học máy hiện đại. Nó cho phép người dùng tạo các mô hình dự đoán bằng các truy vấn SQL tiêu chuẩn, loại bỏ nhu cầu di chuyển dữ liệu phức tạp sang các hệ thống bên ngoài.

Ứng dụng quân sự của trí tuệ nhân tạo

Sat, 18 Jul 2026 16:03:11 +0000

Definition

Các ứng dụng quân sự của AI bao gồm một loạt rộng rãi các công nghệ được thiết kế để nâng cao hiệu quả hoạt động và lợi thế chiến lược. Những ứng dụng này bao gồm drone tự hành cho mục đích trinh sát, dự đoán và các hệ thống hỗ trợ ra quyết định thông minh.

Vi dịch vụ (Microservices)

Sat, 18 Jul 2026 16:03:11 +0000

Definition

Trong bối cảnh kỹ thuật AI, vi dịch vụ cho phép các thành phần khác nhau của quy trình AI, như tiền xử lý dữ liệu, suy luận mô hình và lưu trữ kết quả, được phát triển, mở rộng và bảo trì độc lập với nhau.

Giải thích cơ chế

Sat, 18 Jul 2026 16:02:50 +0000

Definition

Giải thích cơ chế tập trung vào việc ‘đảo ngược kỹ thuật’ các mạng nơ-ron để hiểu cách chúng tính toán các hàm cụ thể ở cấp độ từng nơ-ron, trọng số và mạch thần kinh. Thay vì coi mô hình như một hộp đen, phương pháp này cố gắng ánh xạ trực tiếp các cấu trúc nội bộ của mô hình với các khái niệm hoặc đặc trưng có ý nghĩa đối với con người, từ đó cung cấp khả năng giải thích rõ ràng hơn về cách mô hình đưa ra quyết định.

Phân tích Means-ends

Sat, 18 Jul 2026 16:02:50 +0000

Definition

Phân tích Means-ends là một chiến lược nhận thức được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo và tâm lý học để giải quyết các vấn đề phức tạp. Nó liên quan đến việc so sánh trạng thái hiện tại của vấn đề với trạng thái mục tiêu mong muốn, xác định các hành động hoặc phương tiện (means) có thể thu hẹp khoảng cách (ends) giữa hai trạng thái này, và lặp lại quá trình này cho đến khi đạt được mục tiêu cuối cùng.

Siêu (Meta)

Sat, 18 Jul 2026 16:02:50 +0000

Definition

Tiền tố ‘meta’ trong trí tuệ nhân tạo chỉ một mức độ trừu tượng cao hơn, thường liên quan đến việc tự tham chiếu hoặc giám sát các quy trình cốt lõi. Ví dụ điển hình bao gồm ‘học siêu cấp’ (meta-learning), nơi các thuật toán học cách học nhanh hơn từ ít dữ liệu hơn, hoặc ’tối ưu hóa siêu cấp’, nơi các siêu tham số được điều chỉnh tự động để cải thiện hiệu suất huấn luyện.

Tìm kiếm tích vô cực đại

Sat, 18 Jul 2026 16:02:50 +0000

Definition

Tìm kiếm tích vô hướng tối đa (MIPS) là một bài toán cơ bản trong truy xuất thông tin và học máy, đặc biệt quan trọng trong các hệ thống gợi ý. Không giống như các tìm kiếm dựa trên độ tương đồng cosine tiêu chuẩn chỉ đo lường góc giữa các vector, MIPS tập trung vào việc tối đa hóa giá trị tuyệt đối của tích vô hướng, điều này rất hữu ích khi xử lý các vector không được chuẩn hóa hoặc khi cần bù đắp cho các thiên kiến trong dữ liệu.

Vụ tranh cãi MediSafe

Sat, 18 Jul 2026 16:02:50 +0000

Definition

Vụ tranh cãi MediSafe đề cập đến một cuộc thảo luận đạo đức đáng kể trong những ngày đầu của công nghệ y tế kỹ thuật số, liên quan đến các phương pháp xác thực được sử dụng cho ứng dụng MediSafe. Các nhà phê bình đã nêu lên mối lo ngại về việc sử dụng dữ liệu hoặc quy trình thử nghiệm trên động vật để xác minh hiệu quả của ứng dụng trước khi phê duyệt lâm sàng, dẫn đến các cuộc tranh luận về tiêu chuẩn đạo đức trong phát triển công nghệ y tế.

Chính quy đa tạp

Sat, 18 Jul 2026 16:02:22 +0000

Definition

Chính quy đa tạp mở rộng các phương pháp chính quy truyền thống bằng cách kết hợp hình học nội tại của phân phối dữ liệu. Nó hoạt động dựa trên giả định rằng các điểm dữ liệu chiều cao

Chính quy ma trận

Sat, 18 Jul 2026 16:02:22 +0000

Definition

Chính quy ma trận mở rộng khái niệm chính quy vô hướng sang ma trận, thường được sử dụng trong học đa nhiệm hoặc hệ thống gợi ý. Nó đặt ra các ràng buộc lên chuẩn của các ma trận trọng số, chẳng hạn như

Công cụ dạy học O-X bằng hộp diêm

Sat, 18 Jul 2026 16:02:22 +0000

Definition

Công cụ ME-O-X là một minh chứng sớm về học máy, cụ thể là học tăng cường. Được xây dựng từ 304 hộp diêm, mỗi hộp đại diện cho một trạng thái bàn cờ duy nhất, hệ th

Tạo mặt nạ

Sat, 18 Jul 2026 16:02:22 +0000

Definition

Tạo mặt nạ liên quan đến việc sản xuất các mặt nạ không gian hoặc thời gian xác định phần tử nào của tập dữ liệu hiển thị hoặc kích hoạt trong các thao tác cụ thể. Trong thị giác máy tính, nó được sử dụng cho việc phân đoạn đối t

Toán học

Sat, 18 Jul 2026 16:02:22 +0000

Definition

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo, toán học cung cấp khung lý thuyết cho thiết kế và phân tích thuật toán. Các nhánh chính bao gồm đại số tuyến tính cho biểu diễn dữ liệu, giải tích cho tối

Giả thuyết đa tạp

Sat, 18 Jul 2026 16:02:07 +0000

Definition

Giả thuyết này giải thích tại sao học sâu hoạt động hiệu quả bất chấp lời nguyền chiều cao. Nó gợi ý rằng mặc dù dữ liệu như hình ảnh tồn tại trong hàng triệu chiều, chúng bị ràng buộc bởi các cấu trúc nội tại có chiều thấp hơn…

Học lại ngược / Xóa học máy

Sat, 18 Jul 2026 16:02:07 +0000

Definition

Kỹ thuật này giải quyết các quy định về quyền riêng tư như ‘quyền được quên’ trong GDPR bằng cách cho phép các mô hình ‘quên’ dữ liệu cụ thể của người dùng trong khi vẫn giữ lại kiến thức chung. Mục tiêu của nó là xấp xỉ hiệu suất của một mô hình đã được huấn…

Học máy trong trò chơi điện tử

Sat, 18 Jul 2026 16:02:07 +0000

Definition

Lĩnh vực này liên quan đến việc tích hợp các kỹ thuật học máy vào quy trình sản xuất trò chơi điện tử nhằm tự động hóa việc tạo tài sản (asset), cân bằng cơ chế trò chơi và tạo ra nội dung động. Phạm vi của nó bao gồm việc sử dụng học tăng cường để…

Nhận thức máy móc

Sat, 18 Jul 2026 16:02:07 +0000

Definition

Nó cầu nối khoảng cách giữa các đầu vào cảm biến thô và sự hiểu biết ngữ nghĩa có ý nghĩa, mô phỏng các giác quan của con người như thị giác và thính giác. Các công nghệ chính bao gồm thị giác máy tính để nhận dạng đối tượng, nhận dạng giọng nói…

Thế tương tác nguyên tử được học bằng máy

Sat, 18 Jul 2026 16:02:07 +0000

Definition

Các thế năng này cho phép mô phỏng động lực học phân tử với độ chính xác gần bằng cơ học lượng tử nhưng với tốc độ tính toán cổ điển. Bằng cách huấn luyện trên dữ liệu độ trung thực cao từ lý thuyết phiếm hàm mật độ (DFT), chúng cho phép…

Điều khiển bằng Học máy

Sat, 18 Jul 2026 16:01:48 +0000

Definition

Điều khiển bằng học máy tích hợp các thuật toán thích ứng với các hệ thống điều khiển truyền thống để xử lý các môi trường phi tuyến tính hoặc không chắc chắn. Khác với các bộ điều khiển tĩnh, những hệ thống này học hỏi từ hoạt động vận hành liên tục, điều chỉnh tham số và chiến lược điều khiển để duy trì hiệu suất tối ưu dưới sự thay đổi của điều kiện môi trường.

Học máy trong Khoa học Trái đất

Sat, 18 Jul 2026 16:01:48 +0000

Definition

Học máy nâng cao khả năng nghiên cứu khoa học trái đất bằng cách xử lý ảnh vệ tinh, dữ liệu địa chấn và hồ sơ khí hậu để mô hình hóa các hệ thống môi trường phức tạp. Các kỹ thuật này giúp dự báo thời tiết, giám sát biến đổi khí hậu và quản lý tài nguyên thiên nhiên một cách hiệu quả hơn thông qua việc phân tích các xu hướng dài hạn và sự kiện bất thường.

Học máy trong Tin sinh học

Sat, 18 Jul 2026 16:01:48 +0000

Definition

Lĩnh vực liên ngành này sử dụng học máy để xử lý khối lượng dữ liệu sinh học khổng lồ, cho phép các nhà nghiên cứu dự đoán chức năng gen, phân loại bệnh tật và hiểu rõ hơn về các tương tác phân tử. Bằng cách học từ dữ liệu trình tự và cấu trúc, các mô hình có thể phát hiện các quy luật sinh học phức tạp mà phương pháp thủ công khó có thể thực hiện được.

Học máy trong Vật lý

Sat, 18 Jul 2026 16:01:48 +0000

Definition

Trong vật lý, học máy hỗ trợ mô phỏng cơ học lượng tử, phân tích dữ liệu va chạm năng lượng cao và khám phá các vật liệu mới. Nó giúp các nhà vật lý điều hướng qua không gian tham số nhiều chiều, rút ngắn thời gian tính toán cho các mô phỏng phức tạp và phát hiện các mẫu hình ẩn trong dữ liệu thí nghiệm mà các phương pháp truyền thống có thể bỏ sót.

Học máy và Trích xuất Tri thức

Sat, 18 Jul 2026 16:01:48 +0000

Definition

Lĩnh vực này kết hợp các kỹ thuật học máy với xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai phá dữ liệu để biến đổi dữ liệu thô thành tri thức có thể hành động được. Nó bao gồm việc huấn luyện các mô hình để nhận diện các thực thể, mối quan hệ và các khái niệm quan trọng từ văn bản hoặc dữ liệu phi cấu trúc, từ đó hỗ trợ ra quyết định và tự động hóa quy trình.

Lý thuyết M

Sat, 18 Jul 2026 16:01:33 +0000

Definition

Mặc dù chủ yếu là một khái niệm trong vật lý lý thuyết hơn là khoa học máy tính, Lý thuyết M đôi khi được tham chiếu trong các mô phỏng tính toán tiên tiến và nghiên cứu điện toán lượng tử. Nó gợi ý rằng các định luật vật lý cơ bản có thể được mô tả thống nhất thông qua các cấu trúc đa chiều phức tạp, cung cấp nền tảng toán học cho việc mô hình hóa các hệ thống lượng tử phức tạp.

Lynda Soderholm

Sat, 18 Jul 2026 16:01:33 +0000

Definition

Lynda Soderholm là một nhân vật được công nhận trong ngành công nghệ, đặc biệt nổi bật với công việc của bà tại giao điểm giữa phát triển AI và quản trị đạo đức. Là một nhà lãnh đạo trong trách nhiệm doanh nghiệp, bà tập trung vào việc đảm bảo các hệ thống AI hoạt động vì lợi ích chung và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức nghiêm ngặt.

Lyra

Sat, 18 Jul 2026 16:01:33 +0000

Definition

Trong bối cảnh thuật ngữ AI hiện đại, Lyra thường chỉ các hệ thống AI chuyên biệt tập trung vào việc nâng cao tương tác người dùng thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó có thể đề cập đến một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở được phát triển để cung cấp khả năng hiểu và tạo văn bản hiệu quả, hoặc một công cụ tìm kiếm thông minh giúp người dùng dễ dàng tiếp cận dữ liệu liên quan hơn.

MAUVE

Sat, 18 Jul 2026 16:01:33 +0000

Definition

MAUVE là một phép đo thống kê được thiết kế để đánh giá mức độ gần gũi giữa đầu ra của mô hình ngôn ngữ sinh và cách sử dụng ngôn ngữ của con người. Không giống như các điểm số perplexity đơn giản, MAUVE sử dụng các nhúng ảo (virtual embeddings) để so sánh sự phân bố xác suất của văn bản, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về tính tự nhiên và chất lượng của văn bản do AI tạo ra.

MLOps

Sat, 18 Jul 2026 16:01:33 +0000

Definition

MLOps cho phép các tổ chức triển khai và duy trì các mô hình học máy trong môi trường sản xuất một cách đáng tin cậy và hiệu quả. Nó bao gồm kiểm soát phiên bản cho dữ liệu và mô hình, kiểm thử tự động, tích hợp liên tục và triển khai liên tục (CI/CD), cũng như giám sát hiệu suất mô hình theo thời gian thực để phát hiện và xử lý suy giảm chất lượng (drift).

Giả thuyết vé số

Sat, 18 Jul 2026 16:01:18 +0000

Definition

Giả thuyết Vé số (Lottery Ticket Hypothesis) gợi ý rằng bên trong một mạng nơ-ron lớn được khởi tạo ngẫu nhiên, tồn tại một mạng con thưa thớt (gọi là ‘vé trúng thưởng’) có trạng thái khởi tạo tối ưu cho việc huấn luyện. Bằng cách cắt tỉa (pruning) các trọng số không cần thiết và chỉ giữ lại mạng con này, ta có thể đạt được hiệu suất cao với ít tham số hơn, giúp nén mô hình mà không làm giảm đáng kể độ chính xác.

Lấy mẫu trường hợp-đối chứng cục bộ

Sat, 18 Jul 2026 16:01:18 +0000

Definition

Lấy mẫu trường hợp-đối chứng cục bộ là một chiến lược được sử dụng chủ yếu trong việc huấn luyện các mô hình học tương phản hoặc hệ thống gợi ý. Thay vì chọn các mẫu âm tính một cách ngẫu nhiên, phương pháp này xác định các ‘mẫu âm tính khó’ (các ví dụ âm tính có đặc điểm tương tự nhất với ví dụ dương tính) để giúp mô hình học được các ranh giới quyết định chính xác hơn và cải thiện khả năng phân biệt.

LocateAnything

Sat, 18 Jul 2026 16:01:18 +0000

Definition

LocateAnything là một khung làm việc thị giác máy tính linh hoạt, cho phép phát hiện và phân đoạn các đối tượng trong hình ảnh dựa trên các lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên hoặc các tiền đề chung. Nó tận dụng các mô hình nền đã được huấn luyện trước để hiểu ngữ cảnh và thực hiện các nhiệm vụ mà không cần phải huấn luyện lại từ đầu cho từng tác vụ cụ thể, nhờ đó thích ứng nhanh với các tình huống mới.

Ltx Video

Sat, 18 Jul 2026 16:01:18 +0000

Definition

Ltx Video đại diện cho một bước tiến trong lĩnh vực AI tạo sinh cho video, sử dụng các quá trình khuếch tán trong không gian tiềm năng để tạo ra chuyển động mạch lạc và chi tiết hình ảnh sắc nét. Nó giải quyết các thách thức phổ biến trong việc tạo video như sự nhấp nháy hoặc thiếu nhất quán giữa các khung hình, mang lại kết quả trực quan ổn định và chân thực hơn.

Ngữ cảnh dài

Sat, 18 Jul 2026 16:01:18 +0000

Definition

Ngữ cảnh dài đề cập đến khả năng của các mô hình dựa trên kiến trúc Transformer trong việc xử lý các độ dài đầu vào rất lớn, thường vượt quá giới hạn tiêu chuẩn như 2k hoặc 4k token. Khả năng này cho phép các mô hình phân tích toàn bộ tài liệu, mã nguồn hoặc cuộc hội thoại dài mà không bị mất thông tin ở phần đầu, nhờ vào các cơ chế chú ý hiệu quả hơn và kỹ thuật mã hóa vị trí tiên tiến.

Llama 2

Sat, 18 Jul 2026 16:01:01 +0000

Definition

Được Meta AI phát hành vào tháng 7 năm 2023, Llama 2 đại diện cho một bước tiến đáng kể trong các mô hình ngôn ngữ lớn có trọng số mở (open-weight). Nó cung cấp các biến thể đã được huấn luyện trước (pre-trained) và tinh chỉnh (fine-tuned) với quy mô từ 7 tỷ đến 70 tỷ tham số.

Llama 3

Sat, 18 Jul 2026 16:01:01 +0000

Definition

Ra mắt vào tháng 4 năm 2024, Llama 3 kế thừa thành công của Llama 2 với những nâng cấp đáng kể về hiệu suất và khả năng. Họ mô hình bao gồm các phiên bản 8 tỷ và 70 tỷ tham số.

Llama3.1

Sat, 18 Jul 2026 16:01:01 +0000

Definition

Được phát hành vào tháng 8 năm 2024, Llama 3.1 mở rộng họ Llama để bao gồm một mô hình khổng lồ 405 tỷ tham số cùng với các biến thể nhỏ hơn 8B và 70B. Một tính năng nổi bật là cửa sổ ngữ cảnh mở rộng.

LlamaIndex

Sat, 18 Jul 2026 16:01:01 +0000

Definition

Ban đầu được biết đến với tên gọi GPT Index, LlamaIndex là một khung dữ liệu mạnh mẽ cho phép các LLM nạp và tương tác với dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Nó cung cấp các công cụ để lập chỉ mục, truy vấn và quản lý dữ liệu.

Local LLM

Sat, 18 Jul 2026 16:01:01 +0000

Definition

Chạy Local LLM liên quan đến việc triển khai các mô hình trọng số mở trực tiếp trên phần cứng dành cho người dùng cuối như PC, Mac hoặc máy chủ cục bộ. Cách tiếp cận này loại bỏ sự phụ thuộc vào nhà cung cấp API bên thứ ba, đảm bảo…

Danh sách phần mềm trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở

Sat, 18 Jul 2026 16:00:47 +0000

Definition

Những danh sách này đề cập đến các kho lưu trữ có tổ chức, chẳng hạn như chủ đề GitHub, danh sách Awesome (Awesome lists) hoặc wiki do cộng đồng duy trì, tập hợp các phần mềm mã nguồn mở liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Chúng đóng vai trò là nguồn tài nguyên thiết yếu cho việc khám phá công nghệ.

Hàm dự đoán tuyến tính

Sat, 18 Jul 2026 16:00:47 +0000

Definition

Trong mô hình thống kê và học máy, một hàm dự đoán tuyến tính biểu diễn tổng có trọng số của các đặc trưng đầu vào cộng với một thành phần thiên kiến (bias). Nó đóng vai trò là thành phần cốt lõi trong các mô hình tuyến tính tổng quát (GLM).

Khả năng phân tách tuyến tính

Sat, 18 Jul 2026 16:00:47 +0000

Definition

Khả năng phân tách tuyến tính đề cập đến điều kiện hình học mà tại đó các điểm dữ liệu thuộc các lớp khác nhau có thể được tách biệt hoàn toàn bởi một biên giới tuyến tính, chẳng hạn như một đường thẳng trong không gian 2D hoặc một siêu phẳng trong không gian nhiều chiều.

Llama

Sat, 18 Jul 2026 16:00:47 +0000

Definition

Llama (Large Language Model Meta AI) là một chuỗi các mô hình ngôn ngữ lớn nền tảng được phát hành bởi Meta. Khác với nhiều mô hình độc quyền, các mô hình Llama thường được phát hành với trọng số mở (open weights), cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển tải xuống, huấn luyện lại và triển khai chúng một cách linh hoạt.

Trình kiểm tra mã (Linter)

Sat, 18 Jul 2026 16:00:47 +0000

Definition

Linter là một tiện ích thực hiện phân tích tĩnh trên mã nguồn mà không cần thực thi nó. Nó kiểm tra các lỗi cú pháp, lỗi tiềm ẩn, các dấu hiệu mã kém chất lượng (code smells) và sự sai lệch so với hướng dẫn phong cách hoặc các thực hành tốt nhất.

AI bộ nhớ hạn chế (Limited Memory AI)

Sat, 18 Jul 2026 16:00:34 +0000

Definition

AI bộ nhớ hạn chế đại diện cho cấp độ thứ hai của khả năng AI, nơi các hệ thống có thể học hỏi từ dữ liệu lịch sử và điều chỉnh hành vi của chúng accordingly. Không giống như các máy phản ứng, những hệ thống này giữ lại thông tin từ các lần tương tác trước đó để cải thiện hiệu suất dự đoán hoặc ra quyết định, như được thấy trong các mô hình học máy phổ biến ngày nay.

Kiểm định chéo bỏ qua một mẫu (Leave-one-out cross-validation)

Sat, 18 Jul 2026 16:00:34 +0000

Definition

Kiểm định chéo bỏ qua một mẫu (LOOCV) là một trường hợp cụ thể của kiểm định chéo k-fold, trong đó k bằng số lượng mẫu trong tập dữ liệu. Nó cung cấp ước lượng gần như không chệch về hiệu suất của mô hình bằng cách huấn luyện trên n-1 mẫu và kiểm tra trên mẫu còn lại, lặp lại quá trình này cho từng điểm dữ liệu trong tập dữ liệu.

Lifelong Planning A*

Sat, 18 Jul 2026 16:00:34 +0000

Definition

Lifelong Planning A* (LPA*) là một phần mở rộng của thuật toán tìm kiếm A* được thiết kế cho các môi trường nơi chi phí thay đổi theo thời gian. Thay vì khởi động lại quá trình tìm kiếm, LPA* duy trì một hàng đợi ưu tiên và cập nhật các giá trị heuristic dựa trên những thay đổi cục bộ, cho phép nó tìm lại đường đi ngắn nhất một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Lợi nhuận của kẻ nói dối (Liar's dividend)

Sat, 18 Jul 2026 16:00:34 +0000

Definition

Lợi nhuận của kẻ nói dối đề cập đến rủi ro xã hội do trí tuệ nhân tạo tạo sinh tiên tiến, đặc biệt là deepfake, gây ra. Khi phương tiện tổng hợp trở nên khó phân biệt với thực tế, những cá nhân độc ác có thể tuyên bố rằng các bằng chứng xác thực về hành vi sai trái của họ chỉ là sản phẩm của công nghệ AI, từ đó làm xói mòn niềm tin vào sự thật.

Thời gian tồn tại của tương quan (Life-time of correlation)

Sat, 18 Jul 2026 16:00:34 +0000

Definition

Trong các hệ thống động và phân tích chuỗi thời gian, thời gian tồn tại của tương quan đo lường khoảng thời gian mà hai biến duy trì sự phụ thuộc thống kê đáng kể. Khái niệm này rất quan trọng để hiểu được tuổi thọ của các mô hình dự đoán trong môi trường thay đổi nhanh chóng, nơi các mối tương quan có thể trở nên lỗi thời theo thời gian.

Đường cong học tập

Sat, 18 Jul 2026 16:00:06 +0000

Definition

Thông thường, đường cong học tập hiển thị điểm số huấn luyện và xác nhận trên trục tung theo số lượng mẫu huấn luyện hoặc vòng lặp trên trục hoành. Nó giúp chẩn đoán xem mô hình có gặp phải hiện tượng quá khớp hay thiếu khớp hay không và xác định nhu cầu về dữ liệu.

Học xếp hạng

Sat, 18 Jul 2026 16:00:06 +0000

Definition

Khác với phân loại hoặc hồi quy tiêu chuẩn, học xếp hạng tập trung vào việc dự đoán thứ tự tương đối của các mục. Nó sử dụng các phương pháp từng cặp, danh sách hoặc điểm riêng lẻ để giảm thiểu các lỗi xếp hạng như NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain).

Lớp hàm có thể học

Sat, 18 Jul 2026 16:00:06 +0000

Definition

Trong lý thuyết học thống kê, một lớp hàm có thể học đại diện cho không gian giả thuyết (hypothesis space) mà thuật toán có thể truy cập. Nó xác định phạm vi các mẫu hình hoặc ánh xạ mà mô hình có khả năng nắm bắt dựa trên cấu trúc và độ phức tạp của nó.

Rò rỉ dữ liệu

Sat, 18 Jul 2026 16:00:06 +0000

Definition

Rò rỉ dữ liệu là một lỗi nghiêm trọng trong học máy, nơi mô hình tiếp cận được thông tin trong quá trình huấn luyện mà thông tin đó sẽ không có sẵn vào thời điểm dự đoán. Điều này thường xảy ra do việc phân chia dữ liệu không đúng cách hoặc xử lý đặc trưng trước khi tách tập huấn luyện và kiểm tra.

Tự động học

Sat, 18 Jul 2026 16:00:06 +0000

Definition

Khái niệm này bắt nguồn từ học tăng cường, liên quan đến việc một tác nhân tương tác với một môi trường chưa biết. Tự động học chọn các hành động từ một tập hữu hạn và nhận tín hiệu phạt hoặc phần thưởng để điều chỉnh xác suất lựa chọn hành động trong tương lai.

Chuẩn hóa lớp

Sat, 18 Jul 2026 15:59:51 +0000

Definition

Chuẩn hóa lớp ổn định quá trình huấn luyện bằng cách giảm thiểu sự dịch chuyển hiệp phương sai nội bộ, đặc biệt hiệu quả trong kiến trúc hồi quy và transformer. Khác với Chuẩn hóa_batch, phụ thuộc vào thống kê theo batch.

Dặm cuối

Sat, 18 Jul 2026 15:59:51 +0000

Definition

Vấn đề “dặm cuối” đề cập đến những thách thức gặp phải khi đưa các mô hình vào sản xuất, bao gồm tích hợp với cơ sở hạ tầng hiện có, đảm bảo độ trễ suy luận thấp và xử lý dữ liệu biên (edge cases).

Dữ liệu có nhãn

Sat, 18 Jul 2026 15:59:51 +0000

Definition

Dữ liệu có nhãn bao gồm các mẫu đầu vào được ghép cặp với các nhãn thực tế tương ứng, đóng vai trò là nền tảng cho học máy có giám sát. Nó cho phép các thuật toán học ánh xạ giữa đầu vào và đầu ra.

Góc nhìn ngôn ngữ/hành động

Sat, 18 Jul 2026 15:59:51 +0000

Definition

Có nguồn gốc từ lý thuyết hành vi ngôn ngữ và ngữ dụng học, góc nhìn này nhấn mạnh cách các phát ngôn thực hiện các chức năng như yêu cầu, hứa hẹn hoặc ra lệnh. Trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), nó định hướng việc hiểu ý định người dùng.

Học lười

Sat, 18 Jul 2026 15:59:51 +0000

Definition

Các bộ học lười, chẳng hạn như k-Láng giềng gần nhất (k-NN), ghi nhớ toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện và thực hiện tính toán chỉ khi đưa ra dự đoán. Điều này trái ngược với học tham vọng (eager learning), vốn xây dựng mô hình khái quát ngay từ đầu.

Hệ thống dựa trên kiến thức

Sat, 18 Jul 2026 15:59:37 +0000

Definition

Hệ thống dựa trên kiến thức (KBS) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tích hợp kiến thức chuyên biệt về một lĩnh vực cụ thể vào hệ thống máy tính để thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi sự am hiểu của con người. Chúng sử dụng…

Kubernetes

Sat, 18 Jul 2026 15:59:37 +0000

Definition

Kubernetes (thường được viết tắt là K8s) là một hệ thống điều phối container, ban đầu được phát triển bởi Google. Nó tự động hóa việc triển khai, mở rộng và vận hành các container ứng dụng trên các cụm máy chủ…

LLM-as-a-Judge (Mô hình ngôn ngữ lớn làm trọng tài)

Sat, 18 Jul 2026 15:59:37 +0000

Definition

LLM-as-a-Judge là một mô hình đánh giá trong đó một Mô hình ngôn ngữ lớn đóng vai trò là bộ đánh giá tự động cho chất lượng đầu ra từ các mô hình khác. Thay vì chỉ dựa vào người gán nhãn con người hoặc các chỉ số…

Mạng Kolmogorov–Arnold

Sat, 18 Jul 2026 15:59:37 +0000

Definition

Mạng Kolmogorov–Arnold (KANs) là một lớp mạng nơ-ron gần đây, lấy cảm hứng từ định lý biểu diễn Kolmogorov-Arnold, định lý này khẳng định rằng bất kỳ hàm liên tục nhiều biến nào cũng có thể được biểu diễn dưới dạng…

Nhiễu nhãn

Sat, 18 Jul 2026 15:59:37 +0000

Definition

Nhiễu nhãn đề cập đến sự chênh lệch giữa nhãn lớp thực tế của các mẫu dữ liệu và các nhãn được cung cấp trong tập dữ liệu huấn luyện. Điều này có thể xuất phát từ lỗi gán nhãn của con người, các điểm dữ liệu mơ hồ,…

Cấu hình dựa trên tri thức

Sat, 18 Jul 2026 15:59:24 +0000

Definition

Phương pháp này áp dụng các kỹ thuật thỏa mãn ràng buộc trong một cơ sở tri thức để đảm bảo rằng các sản phẩm được lắp ráp đáp ứng tất cả các yêu cầu kỹ thuật và nhu cầu của khách hàng. Nó ngăn ngừa các tổ hợp không hợp lệ bằng cách mã hóa các quy tắc và hạn chế của lĩnh vực.

Hệ thống gợi ý dựa trên tri thức

Sat, 18 Jul 2026 15:59:24 +0000

Definition

Khác với lọc cộng tác dựa trên hành vi quá khứ của người dùng, Hệ thống Gợi ý Dựa trên Tri thức (KBRS) sử dụng tri thức rõ ràng về các mặt hàng và sở thích của người dùng để đưa ra đề xuất. Nó đặc biệt hiệu quả trong các thị trường nơi dữ liệu lịch sử khan hiếm hoặc khó thu thập.

Mức độ tri thức

Sat, 18 Jul 2026 15:59:24 +0000

Definition

Thuật ngữ do Allen Newell đặt ra, mức độ tri thức phân tích các hệ thống thông minh dựa trên niềm tin và mục tiêu của chúng, độc lập với cách triển khai vật lý cụ thể. Nó tách biệt tính hợp lý trong hành vi của một tác nhân khỏi các cơ chế xử lý nội bộ chi tiết.

Nhúng đồ thị tri thức

Sat, 18 Jul 2026 15:59:24 +0000

Definition

Các phương pháp nhúng đồ thị tri thức, chẳng hạn như TransE hoặc DistMult, biến đổi các cấu trúc đồ thị rời rạc thành các vectơ đặc trưng dày đặc có chiều thấp. Điều này cho phép các mô hình học máy thực hiện các phép toán toán học trên dữ liệu cấu trúc, từ đó hỗ trợ các tác vụ như dự đoán liên kết và suy luận.

Tích hợp tri thức

Sat, 18 Jul 2026 15:59:24 +0000

Definition

Tích hợp tri thức bao gồm việc hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, ontology và văn bản không cấu trúc, vào một lược đồ mạch lạc. Nó giải quyết các vấn đề về sự khác biệt ngữ nghĩa và tính không nhất quán giữa các nguồn dữ liệu khác nhau.

Kimi K2

Sat, 18 Jul 2026 15:58:59 +0000

Definition

Kimi K2 đại diện cho một bước tiến đáng kể trong chuỗi các mô hình ngôn ngữ lớn của Moonshot AI. Nó nổi bật với khả năng tăng cường trong việc suy luận logic phức tạp và giải quyết các vấn đề toán học.

Kimi K25

Sat, 18 Jul 2026 15:58:59 +0000

Definition

Kimi K25 là một phiên bản nâng cấp trong họ mô hình Kimi do Moonshot AI sản xuất. Nó kế thừa nền tảng của các phiên bản trước như Kimi K2, mang lại những cải thiện về tốc độ suy luận (inference) và

Knowledge Compilation

Sat, 18 Jul 2026 15:58:59 +0000

Definition

Knowledge Compilation đề cập đến các kỹ thuật trong trí tuệ nhân tạo nhằm chuyển đổi cơ sở tri thức hoặc lý thuyết logic sang một biểu diễn khác, tạo điều kiện thuận lợi cho các thao tác nhanh hơn như thỏa mãn

Knowledge Cutoff

Sat, 18 Jul 2026 15:58:59 +0000

Definition

Ngày Knowledge Cutoff xác định ranh giới thời gian của dữ liệu huấn luyện mô hình ngôn ngữ. Bất kỳ thông tin, sự kiện hoặc phát triển nào xảy ra sau ngày này thường nằm ngoài phạm vi hiểu biết của mô hình trừ khi

Knowledge Distillation

Sat, 18 Jul 2026 15:58:59 +0000

Definition

Knowledge Distillation là một phương pháp học máy dùng để nén một mạng nơ-ron lớn, phức tạp (mô hình giáo viên) thành một mạng nhỏ gọn, hiệu quả hơn (mô hình sinh viên). Mô hình sinh viên được huấn luyện để

Biểu đồ nến (K-line)

Sat, 18 Jul 2026 15:58:51 +0000

Definition

Biểu đồ K-line, thường được gọi là biểu đồ nến trong các thị trường phương Tây, là biểu diễn đồ họa của động thái giá cho một chứng khoán, phái sinh hoặc tiền tệ. Nó hiển thị bốn điểm dữ liệu chính: giá mở cửa, giá cao nhất, giá thấp nhất và giá đóng cửa.

KAoS

Sat, 18 Jul 2026 15:58:51 +0000

Definition

KAoS là một khung tác nhân thông minh được phát triển để xử lý sự phức tạp của các hệ thống doanh nghiệp quy mô lớn và phân tán. Nó sử dụng cách tiếp cận dựa trên chính sách, trong đó các mục tiêu quản lý cấp cao được chuyển đổi thành các quy tắc hành động cụ thể cho các tác nhân.

Nhúng phân phối bằng hạt nhân

Sat, 18 Jul 2026 15:58:51 +0000

Definition

Nhúng phân phối bằng hạt nhân cho phép các đối tượng xác suất được xử lý như các điểm trong một không gian đặc trưng chiều cao gọi là Không gian Hilbert có nhân tái sinh (RKHS). Bằng cách ánh xạ các phân phối vào không gian này, các phép toán đại số tuyến tính có thể được áp dụng để so sánh chúng.

Tạp chí Nghiên cứu Học máy

Sat, 18 Jul 2026 15:58:51 +0000

Definition

Tạp chí Nghiên cứu Học máy (JMLR) là một ấn phẩm truy cập mở nổi tiếng, đóng vai trò là diễn đàn chính để phổ biến các kết quả khoa học nghiêm ngặt trong lĩnh vực học máy. Tạp chí bao quát các chủ đề từ lý thuyết đến ứng dụng thực tiễn.

Ước lượng mật độ hạt nhân

Sat, 18 Jul 2026 15:58:51 +0000

Definition

Ước lượng mật độ hạt nhân (KDE) là một kỹ thuật thống kê cơ bản làm mịn các điểm dữ liệu rời rạc để tạo ra một đường cong phân phối xác suất liên tục. Nó đặt một hàm hạt nhân, thường là hàm Gauss, lên mỗi điểm dữ liệu và tổng hợp chúng lại.

Có phải đây là những gì chúng ta muốn?

Sat, 18 Jul 2026 15:58:36 +0000

Definition

Cụm từ này đại diện cho một câu hỏi then chốt trong đạo đức và quản trị AI, thúc giục các bên liên quan đánh giá xem các công nghệ AI được triển khai có phù hợp với các giá trị con người và lợi ích công cộng hay không. Nó bao gồm việc giám sát chặt chẽ

Động lực nội tại

Sat, 18 Jul 2026 15:58:36 +0000

Definition

Trong học tăng cường, động lực nội tại thúc đẩy một tác nhân khám phá môi trường của nó bằng cách tìm kiếm điều mới lạ, giảm bớt sự không chắc chắn hoặc làm chủ kỹ năng, độc lập với phần thưởng nhiệm vụ bên ngoài. Phương pháp này

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định thông minh

Sat, 18 Jul 2026 15:58:36 +0000

Definition

Hệ thống Hỗ trợ Ra Quyết định Thông minh (IDSS) tích hợp các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, với các khung hỗ trợ ra quyết định truyền thống. Nó

Nhận dạng từ thông minh

Sat, 18 Jul 2026 15:58:36 +0000

Definition

Nhận dạng Từ Thông minh đề cập đến các công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) tiên tiến được cung cấp bởi mạng nơ-ron. Nó vượt xa việc khớp mẫu đơn giản bằng cách hiểu ngữ cảnh, xử lý n

Vị trí đẳng hướng

Sat, 18 Jul 2026 15:58:36 +0000

Definition

Trong hình học lồi và xác suất chiều cao, một tập hợp các điểm hoặc một khối lồi được gọi là ở vị trí đẳng hướng nếu trọng tâm của nó nằm tại gốc tọa độ và ma trận hiệp phương sai của nó là một bội số vô hướng của

Cơ sở dữ liệu thông minh

Sat, 18 Jul 2026 15:58:22 +0000

Definition

Cơ sở dữ liệu thông minh tận dụng học máy và AI để nâng cao các chức năng cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn vượt xa việc lưu trữ và truy xuất đơn thuần. Nó có thể tự động tối ưu hóa hiệu suất truy vấn, dự đoán việc sử

Điều khiển thông minh

Sat, 18 Jul 2026 15:58:22 +0000

Definition

Điều khiển thông minh áp dụng các phương pháp trí tuệ nhân tạo như logic mờ, mạng nơ-ron và thuật toán di truyền để điều chỉnh các hệ thống nơi mô hình toán học truyền thống là không đủ hoặc

Tác nhân thông minh

Sat, 18 Jul 2026 15:58:22 +0000

Definition

Một tác nhân thông minh là hệ thống có khả năng cảm nhận môi trường xung quanh thông qua cảm biến hoặc đầu vào dữ liệu, xử lý thông tin này bằng các thuật toán lập luận và tác động lên môi trường thông qua các bộ truyền động

Tuân thủ chỉ thị

Sat, 18 Jul 2026 15:58:22 +0000

Definition

Tuân thủ chỉ thị đề cập đến khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn và các hệ thống AI khác trong việc hiểu các hướng dẫn tinh tế của con người và tuân thủ các ràng buộc rõ ràng trong lời nhắc (prompt). Sự thay đổi mô hình này

Tự động hóa thông minh

Sat, 18 Jul 2026 15:58:22 +0000

Definition

Tự động hóa thông minh tích hợp Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) truyền thống với các công nghệ AI tiên tiến như học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong khi RPA xử lý các quy tắc dựa trên quy định, cấu trúc

Học dựa trên mẫu (Instance-based learning)

Sat, 18 Jul 2026 15:58:06 +0000

Definition

Còn được gọi là học dựa trên bộ nhớ, kỹ thuật này không xây dựng một mô hình tổng quát hóa trong quá trình huấn luyện. Thay vào đó, nó lưu trữ toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện. Khi cần dự đoán, nó sẽ tìm ra những mẫu

Lựa chọn mẫu (Instance selection)

Sat, 18 Jul 2026 15:58:06 +0000

Definition

Lựa chọn mẫu nhằm cải thiện hiệu quả tính toán và hiệu suất mô hình bằng cách loại bỏ các điểm dữ liệu dư thừa hoặc nhiễu. Khác với lựa chọn đặc trưng, nó hoạt động trên các hàng của tập dữ liệu. Mục tiêu là

Lý thuyết học suy luận

Sat, 18 Jul 2026 15:58:06 +0000

Definition

Lý thuyết này cho rằng học tập về bản chất là một quá trình suy luận xác suất. Thay vì ghi nhớ dữ liệu, người học duy trì một phân phối xác suất trên các mô hình hoặc giả thuyết có thể xảy ra.

Mẫu (Instance)

Sat, 18 Jul 2026 15:58:06 +0000

Definition

Trong học máy, một instance đề cập đến một ví dụ cụ thể từ tập dữ liệu. Nó bao gồm một tập hợp các đặc trưng đầu vào (thuộc tính) và có thể bao gồm cả nhãn mục tiêu. Các instance là đơn vị cơ bản.

Phân tích không gian thông tin

Sat, 18 Jul 2026 15:58:06 +0000

Definition

Khái niệm này liên quan đến việc phân tích cấu trúc của không gian biểu diễn trong các mô hình học máy. Nó xem xét cách các điểm dữ liệu được phân bố, cụm lại hoặc tách biệt trong không gian nhiều chiều.

Điểm Inception

Sat, 18 Jul 2026 15:57:53 +0000

Definition

Điểm Inception (IS) là một phép đo thống kê được giới thiệu để đánh giá hiệu suất của Mạng đối nghịch sinh (GANs) và các mô hình sinh khác. Nó kết hợp hai yếu tố: chất lượng ảnh (độ rõ nét) và sự đa dạng của dữ liệu đầu ra.

Lập trình quy nạp

Sat, 18 Jul 2026 15:57:53 +0000

Definition

Lập trình quy nạp, thường được gọi là Tổng hợp chương trình, liên quan đến việc tạo ra mã phần mềm dựa trên các đặc tả được cung cấp dưới dạng các cặp đầu vào - đầu ra thay vì các hướng dẫn tường minh. Hệ thống suy luận logic từ các ví dụ để xây dựng mã nguồn thực thi.

Thiên kiến quy nạp

Sat, 18 Jul 2026 15:57:53 +0000

Definition

Thiên kiến quy nạp đại diện cho những sở thích hoặc ràng buộc vốn có được tích hợp vào mô hình học máy, cho phép nó khái quát hóa từ dữ liệu huấn luyện sang dữ liệu chưa nhìn thấy. Không có những thiên kiến này, mô hình sẽ không thể đưa ra dự đoán chính xác cho dữ liệu mới.

Tìm kiếm heuristic gia tăng

Sat, 18 Jul 2026 15:57:53 +0000

Definition

Tìm kiếm heuristic gia tăng đề cập đến các thuật toán tinh chỉnh từng bước một ứng viên giải pháp, được dẫn dắt bởi các heuristic ước tính chi phí để đạt được mục tiêu. Khác với các phương pháp tìm kiếm toàn diện, những phương pháp này tập trung vào việc tối ưu hóa cục bộ dựa trên thông tin ước lượng.

Xác suất quy nạp

Sat, 18 Jul 2026 15:57:53 +0000

Definition

Xác suất quy nạp định lượng khả năng một giả thuyết là đúng dựa trên bằng chứng quan sát được, thừa nhận rằng các kết luận mang tính xác suất chứ không phải chắc chắn tuyệt đối. Nó là nền tảng của suy luận Bayes, nơi xác suất được cập nhật khi có thêm thông tin mới.

Chuyển đổi Hình ảnh sang Hình ảnh

Sat, 18 Jul 2026 15:57:39 +0000

Definition

Chuyển đổi Hình ảnh sang Hình ảnh (I2I) liên quan đến việc sử dụng các mô hình học sâu, chẳng hạn như GANs hoặc mô hình khuếch tán, để chuyển đổi một hình ảnh này sang hình ảnh khác. Khác với các bộ lọc đơn giản, I2I có thể thay đổi đáng kể ngoại hình, chẳng hạn như biến…

Chuyển đổi Hình ảnh sang Video

Sat, 18 Jul 2026 15:57:39 +0000

Definition

Công nghệ Chuyển đổi Hình ảnh sang Video lấy một khung hình tĩnh duy nhất và dự đoán các khung hình tiếp theo để tạo ra một chuỗi video mạch lạc. Điều này liên quan đến việc mô hình hóa tính nhất quán theo thời gian và động lực vật lý để đảm bảo…

Chuyển đổi Văn bản từ Hình ảnh và Văn bản

Sat, 18 Jul 2026 15:57:39 +0000

Definition

Chuyển đổi Văn bản từ Hình ảnh và Văn bản đề cập đến các mô hình xử lý đầu vào trực quan cùng với các truy vấn văn bản để tạo ra đầu ra ngôn ngữ tự nhiên mạch lạc. Các hệ thống này, thường được gọi là Mô hình Ngôn ngữ - Thị giác (VLMs), kết hợp…

Imatrix

Sat, 18 Jul 2026 15:57:39 +0000

Definition

Imatrix, viết tắt của Ma trận Tầm quan trọng, là một kỹ thuật chủ yếu liên quan đến việc huấn luyện và lượng tử hóa LLM dựa trên GGML. Nó tính toán các đạo hàm bậc hai (xấp xỉ ma trận Hessian) của…

Văn bản không xác thực

Sat, 18 Jul 2026 15:57:39 +0000

Definition

Văn bản không xác thực đề cập đến tài liệu viết được tạo ra bởi các hệ thống AI hoặc con người với ý định lừa dối, thiếu trải nghiệm thực tế của con người hoặc nền tảng sự thật. Nó bao gồm thư rác do AI tạo ra, tin tức giả mạo…

Dịch ảnh sang ảnh (I2I)

Sat, 18 Jul 2026 15:57:24 +0000

Definition

Dịch ảnh sang ảnh (I2I) liên quan đến việc ánh xạ các điểm ảnh từ miền nguồn sang miền đích bằng cách sử dụng các mô hình học sâu, chẳng hạn như GAN hoặc mô hình khuếch tán. Nó cho phép chuyển đổi phong cách, phân đoạn ngữ nghĩa và nhiều tác vụ biến đổi hình ảnh khác dựa trên cấu trúc nội dung của ảnh gốc.

INDIAai

Sat, 18 Jul 2026 15:57:24 +0000

Definition

Được thành lập dưới sự bảo trợ của Bộ Công nghệ Điện tử và Công nghệ Thông tin, INDIAai đóng vai trò là trung tâm tập trung cho các nguồn lực, chính sách và sáng kiến về AI. Nó nhằm mục đích thúc đẩy sự hợp tác giữa giới học thuật, doanh nghiệp và chính phủ.

Lý thuyết ý tưởng (Ideonomy)

Sat, 18 Jul 2026 15:57:24 +0000

Definition

Lĩnh vực này nghiên cứu các quá trình đằng sau cách thức ý tưởng được hình thành, kết hợp và phát triển. Nó áp dụng các kỹ thuật có cấu trúc để nâng cao khả năng sáng tạo và giải quyết vấn đề. Trong bối cảnh AI, lý thuyết ý tưởng có thể được sử dụng để tự động hóa quy trình brainstorming.

Tạo ảnh

Sat, 18 Jul 2026 15:57:24 +0000

Definition

Phương pháp này sử dụng các mô hình như Stable Diffusion hoặc DALL-E để sản xuất các hình ảnh chất lượng cao dựa trên các gợi ý văn bản hoặc các đầu vào khác. Nó liên quan đến việc học các phân phối dữ liệu phức tạp để tổng hợp ra những hình ảnh chân thực và chi tiết.

Tích hợp IDE

Sat, 18 Jul 2026 15:57:24 +0000

Definition

Thực hành này liên quan đến việc kết nối các mô hình AI, chẳng hạn như Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), với các môi trường phát triển phần mềm như VS Code hoặc IntelliJ. Nó cho phép các tính năng như gợi ý mã thông minh, tự động hoàn thành và hỗ trợ viết code bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Điều chỉnh siêu tham số

Sat, 18 Jul 2026 15:57:10 +0000

Definition

Điều chỉnh siêu tham số bao gồm việc đánh giá các bộ siêu tham số khác nhau để tìm ra cấu hình mang lại độ chính xác cao nhất hoặc tỷ lệ lỗi thấp nhất cho mô hình. Các chiến lược phổ biến bao gồm tìm kiếm lưới (grid search), tìm kiếm ngẫu nhiên (random search) và các phương pháp dựa trên bayesian để khám phá không gian tham số hiệu quả hơn.

Hệ thống thông minh lai

Sat, 18 Jul 2026 15:57:10 +0000

Definition

Hệ thống Thông minh Lai (HIS) hợp nhất các mô hình AI khác nhau, thường kết hợp các phương pháp kết nối (connectionist) như mạng nơ-ron với các phương pháp biểu tượng (symbolic) như hệ chuyên gia hoặc logic mờ. Sự tích hợp này cho phép hệ thống tận dụng khả năng học từ dữ liệu của mạng nơ-ron cùng với khả năng suy luận rõ ràng và dễ giải thích của logic biểu tượng.

Siêu tham số

Sat, 18 Jul 2026 15:57:10 +0000

Definition

Khác với các tham số mô hình (như trọng số và độ lệch) được học từ dữ liệu trong quá trình huấn luyện, siêu tham số là các cài đặt bên ngoài do nhà nghiên cứu chọn trước khi bắt đầu huấn luyện. Chúng kiểm soát cấu trúc mô hình, tốc độ học và các quy tắc chính quy hóa, đóng vai trò then chốt trong việc xác định hiệu suất cuối cùng của mô hình.

Tìm kiếm lai

Sat, 18 Jul 2026 15:57:10 +0000

Definition

Tìm kiếm lai tích hợp hai phương pháp truy xuất khác biệt: tìm kiếm vector dày đặc (dense vector search), nắm bắt ý nghĩa ngữ cảnh, và tìm kiếm vector thưa (sparse vector search) dựa trên từ khóa để khớp các thuật ngữ chính xác. Bằng cách tận dụng cả hai, hệ thống có thể cân bằng giữa khả năng hiểu ý định người dùng và độ chính xác cú pháp của từ khóa.

Tối ưu hóa siêu tham số

Sat, 18 Jul 2026 15:57:10 +0000

Definition

Tối ưu hóa Siêu tham số (HPO) đề cập đến lĩnh vực rộng lớn hơn về việc tự động hóa việc lựa chọn siêu tham số. Trong khi ‘điều chỉnh’ là hành động chung, HPO thường hàm ý việc sử dụng các thuật toán tinh vi hơn như tối ưu hóa Bayesian, sử dụng các mô hình đại diện (surrogate models) để dự đoán hiệu suất và hướng dẫn tìm kiếm đến các vùng không gian tham số hứa hẹn nhất, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán.

AI lấy con người làm trung tâm

Sat, 18 Jul 2026 15:56:55 +0000

Definition

AI lấy con người làm trung tâm là một triết lý thiết đặt con người ở trọng tâm của việc phát triển trí tuệ nhân tạo. Nó nhấn mạnh việc tạo ra các hệ thống minh bạch, công bằng và có lợi cho xã hội, thay vì chỉ tập trung vào hiệu suất kỹ thuật…

Giải quyết vấn đề của con người

Sat, 18 Jul 2026 15:56:55 +0000

Definition

Giải quyết vấn đề của con người bao gồm các khả năng nhận thức đa chiều mà con người sử dụng để vượt qua thách thức, từ các nhiệm vụ đơn giản đến những khó khăn khái niệm trừu tượng. Không giống như các phương pháp tiếp cận thuật toán…

Giám sát của con người

Sat, 18 Jul 2026 15:56:55 +0000

Definition

Giám sát của con người đề cập đến các cơ chế và quy trình mà ở đó con người giám sát, đánh giá và can thiệp vào các quyết định hoặc hành động do AI đưa ra. Khái niệm này rất quan trọng để đảm bảo rằng các hệ thống tự động hoạt động an toàn và có trách nhiệm.

Hugging Face

Sat, 18 Jul 2026 15:56:55 +0000

Definition

Hugging Face là một công ty và nền tảng trực tuyến nổi bật, đóng vai trò trung tâm trong hệ sinh thái AI mã nguồn mở. Nó cung cấp kho lưu trữ khổng lồ các mô hình đã huấn luyện trước, tập dữ liệu và các ứng dụng trình diễn (demonstration applications).

Tương tác Người–AI

Sat, 18 Jul 2026 15:56:55 +0000

Definition

Tương tác Người–AI (HAI) là một lĩnh vực liên ngành nghiên cứu các động lực giữa con người và công nghệ AI. Nó tập trung vào việc thiết kế các giao diện trực quan, giao thức giao tiếp và các cơ chế hợp tác hiệu quả…

Biểu đồ tần số dịch chuyển có hướng

Sat, 18 Jul 2026 15:56:40 +0000

Definition

Biểu đồ tần số dịch chuyển có hướng (HOD) là một phương pháp trích xuất đặc trưng cho phân tích video, mở rộng khái niệm Histogram of Oriented Gradients (HOG) sang chiều thời gian. Nó tính toán các biểu đồ tần số của các vectơ dòng quang học (optical flow) trong các khung hình liên tiếp, giúp mô tả hướng và cường độ chuyển động của các đối tượng, từ đó hỗ trợ nhận diện hành động và phân tích hoạt động con người.

Bình đẳng rủi ro phân cấp

Sat, 18 Jul 2026 15:56:40 +0000

Definition

Bình đẳng rủi ro phân cấp (HRP) là một phương pháp xây dựng danh mục đầu tư giải quyết các hạn chế của tối ưu hóa trung bình-phương sai truyền thống bằng cách tích hợp cấu trúc tương quan. Nó sử dụng các thuật toán phân cụm để sắp xếp các tài sản thành các nhóm có mối quan hệ chặt chẽ, sau đó phân bổ vốn và rủi ro một cách đệ quy dựa trên cấu trúc phân cấp này, giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào ma trận hiệp phương sai chính xác.

Hệ thống điều khiển phân cấp

Sat, 18 Jul 2026 15:56:40 +0000

Definition

Hệ thống điều khiển phân cấp tổ chức logic điều khiển thành nhiều lớp, thường bao gồm từ lập kế hoạch chiến lược cấp cao đến thực thi thời gian thực cấp thấp. Các lớp trên cùng xác định các mục tiêu và ràng buộc, sau đó chuyển giao nhiệm vụ cụ thể cho các lớp dưới để thực hiện. Cấu trúc này cho phép quản lý độ phức tạp, tăng khả năng mở rộng và tính mô-đun trong các hệ thống tự động hóa lớn.

Mạng đường cao tốc

Sat, 18 Jul 2026 15:56:40 +0000

Definition

Mạng đường cao tốc (Highway Networks) được thiết kế để giải quyết vấn đề biến mất gradient trong học sâu bằng cách tích hợp các cổng thích ứng kiểm soát dòng thông tin. Tương tự như các tế bào LSTM, các cổng này cho phép mạng học cách chuyển tiếp thông tin trực tiếp từ đầu vào đến đầu ra hoặc biến đổi nó thông qua các hàm phi tuyến, giúp huấn luyện các mạng cực kỳ sâu mà vẫn duy trì hiệu suất tốt.

Thế giới nhỏ có thể điều hướng phân cấp

Sat, 18 Jul 2026 15:56:40 +0000

Definition

Thuật toán Thế giới nhỏ có thể điều hướng phân cấp (HNSW) xây dựng một đồ thị đa lớp, trong đó mỗi lớp chứa một tập hợp con các nút từ lớp bên dưới. Quá trình điều hướng bắt đầu từ lớp trên cùng (ít nút nhất) để nhanh chóng tiếp cận vùng lân cận của mục tiêu, sau đó di chuyển xuống các lớp chi tiết hơn để tinh chỉnh kết quả. Phương pháp này đạt được tốc độ tìm kiếm nhanh và độ chính xác cao với độ phức tạp thời gian logarit.

Bảng xếp hạng HF ASR

Sat, 18 Jul 2026 15:56:30 +0000

Definition

Bảng xếp hạng HF ASR là một nền tảng chỉ số do cộng đồng điều hành, được lưu trữ bởi Hugging Face, theo dõi hiệu suất tiên tiến nhất trong Nhận dạng Giọng nói Tự động. Nó cho phép nhà nghiên cứu và nhà phát triển benc

Haw

Sat, 18 Jul 2026 15:56:30 +0000

Definition

Trong ngữ cảnh xử lý ngôn ngữ chung, ‘haw’ là một tiếng kêu informally hoặc âm thanh do dự. Mặc dù nó không đại diện cho một khái niệm thuật toán cốt lõi trong trí tuệ nhân tạo, các mô hình NLP cần

Hello World: Cách làm người trong kỷ nguyên máy móc

Sat, 18 Jul 2026 15:56:30 +0000

Definition

Cụm từ này đề cập đến một tác phẩm văn học cụ thể xem xét cách con người có thể duy trì sự liên quan và phẩm giá giữa sự phát triển công nghệ nhanh chóng. Trong diễn đàn AI, nó đóng vai trò là một tham chiếu văn hóa po

Lớp ẩn

Sat, 18 Jul 2026 15:56:30 +0000

Definition

Một lớp ẩn bao gồm các nơ-ron nhận đầu vào từ các lớp trước đó, áp dụng trọng số và độ lệch, sau đó truyền dữ liệu đã biến đổi về phía trước thông qua hàm kích hoạt. Các lớp này cho phép mạng nơ-ron

Nội dung gây hại

Sat, 18 Jul 2026 15:56:30 +0000

Definition

Nội dung gây hại đề cập đến phương tiện kỹ thuật số hoặc văn bản có thể gây ra tổn hại về thể chất, tâm lý hoặc xã hội. Trong lĩnh vực an toàn AI, việc phát hiện và lọc các nội dung này là cực kỳ quan trọng để ngăn chặn mô hình tạo ra

Cuộc thi lập trình AI Halite

Sat, 18 Jul 2026 15:56:08 +0000

Definition

Halite là một cuộc thi lập trình AI thường niên do Two Sigma tổ chức, nơi các nhà phát triển tạo ra các tác nhân tự động để chơi một trò chơi chiến lược theo lượt trên lưới. Mục tiêu của trò chơi bao gồm thu thập tài nguyên, mở rộng lãnh thổ và chiến đấu với các đối thủ khác.

H2O

Sat, 18 Jul 2026 15:56:08 +0000

Definition

H2O là một nền tảng mã nguồn mở phổ biến, hoạt động trong bộ nhớ (in-memory), dùng cho máy học phân tán và có khả năng mở rộng cũng như phân tích dự đoán. Ban đầu được phát triển bởi hai nghiên cứu sinh tiến sĩ Harvard, H2O cung cấp một khung làm việc thống nhất cho cả học có giám sát và không giám sát, nổi bật với tính năng AutoML.

Máy Gödel (Gödel machine)

Sat, 18 Jul 2026 15:56:08 +0000

Definition

Máy Gödel là một bộ giải quyết vấn đề phổ quát giả thuyết do Jürgen Schmidhuber đề xuất, dựa trên logic hình thức và lý thuyết tính toán. Nó hoạt động bằng cách liên tục phân tích mã nguồn của chính mình để tìm kiếm các phiên bản tối ưu hơn, đảm bảo rằng mọi sự thay đổi đều dẫn đến hiệu suất tốt hơn theo hàm tiện ích đã định.

Phần cứng cho trí tuệ nhân tạo

Sat, 18 Jul 2026 15:56:08 +0000

Definition

Phần cứng AI đề cập đến các thiết bị tính toán chuyên dụng được tối ưu hóa cho việc xử lý song song khối lượng lớn mà các tác vụ học máy đòi hỏi. Điều này bao gồm Bộ xử lý đồ họa (GPU) cho xử lý song song chung, Bộ xử lý tensor (TPU) do Google phát triển riêng cho AI, và các kiến trúc thần kinh (neuromorphic) mô phỏng não bộ.

Rào chắn an toàn (Guardrails)

Sat, 18 Jul 2026 15:56:08 +0000

Definition

Rào chắn an toàn đề cập đến một tập hợp các lớp kiểm soát phần mềm và thực thi chính sách được tích hợp vào các ứng dụng AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhằm đảm bảo hành vi an toàn và tuân thủ. Chúng hoạt động như các bộ lọc để giám sát và điều chỉnh đầu vào cũng như đầu ra của mô hình.

Đơn vị xử lý đồ họa

Sat, 18 Jul 2026 15:55:54 +0000

Definition

GPU là một bộ xử lý hiệu năng cao ban đầu được phát triển để xử lý các tác vụ hiển thị đồ họa. Khác với CPU có ít nhân được tối ưu hóa cho xử lý tuần tự, GPU chứa hàng nghìn nhân nhỏ hơn, cho phép thực hiện nhiều phép tính cùng lúc, điều này rất hữu ích cho các tác vụ học sâu và mô phỏng vật lý phức tạp.

Grok

Sat, 18 Jul 2026 15:55:54 +0000

Definition

Grok là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dạng chatbot được tạo ra bởi công ty của Elon Musk, xAI. Nó chủ yếu dành cho người dùng đăng ký nền tảng X (trước đây là Twitter). Grok phân biệt mình bằng việc có quyền truy cập thời gian thực vào dữ liệu từ nền tảng X, cho phép nó trả lời các câu hỏi về sự kiện mới nhất và thể hiện phong cách độc đáo, đôi khi hơi nổi loạn.

Grok 1

Sat, 18 Jul 2026 15:55:54 +0000

Definition

Grok-1 là bản phát hành đầu tiên từ xAI, ra mắt vào tháng 11 năm 2023. Đây là một mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên kiến trúc Transformer chỉ bao gồm phần giải mã (decoder-only) với khoảng 33 tỷ tham số. Điểm đáng chú ý là nó sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE), cho phép mô hình kích hoạt chỉ một phần các tham số cho mỗi lần suy luận, giúp tăng hiệu quả tính toán.

Grokking

Sat, 18 Jul 2026 15:55:54 +0000

Definition

Grokking đề cập đến một hành vi trái ngược với trực giác quan sát thấy trong học sâu, nơi một mô hình tiếp tục bị quá khớp (overfit) trên dữ liệu huấn luyện trong một thời gian dài, cho thấy khả năng tổng quát hóa kém, trước khi đột ngột đạt được độ chính xác cao trên cả dữ liệu huấn luyện và kiểm tra. Hiện tượng này thường xảy ra khi huấn luyện lâu hơn mức cần thiết để chỉ ghi nhớ dữ liệu.

Grounding (Neo đậu ngữ nghĩa)

Sat, 18 Jul 2026 15:55:54 +0000

Definition

Trong AI, grounding đề cập đến việc liên kết các biểu tượng hoặc văn bản được tạo ra với các thực thể, dữ liệu hoặc trải nghiệm giác quan cụ thể trong thế giới thực. Đối với các mô hình ngôn ngữ, điều này thường liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật như Retrieval-Augmented Generation (RAG) để trích xuất thông tin từ cơ sở tri thức bên ngoài, giúp giảm thiểu hiện tượng ‘ảo giác’ (hallucination) và tăng độ tin cậy.

GPT-2

Sat, 18 Jul 2026 15:55:35 +0000

Definition

Generative Pre-trained Transformer 2 (GPT-2) là một mô hình ngôn ngữ tự hồi quy sử dụng kiến trúc Transformer để tạo ra văn bản giống con người. Nó đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu khổng lồ gồm các văn bản từ internet.

GraphQL

Sat, 18 Jul 2026 15:55:35 +0000

Definition

Được phát triển bởi Facebook, GraphQL cung cấp một mô tả đầy đủ và dễ hiểu về dữ liệu trong API của bạn, trao quyền cho khách hàng khả năng yêu cầu chính xác những gì họ cần mà không thừa. Nó thay thế việc phải sử dụng nhiều điểm cuối (endpoints) khác nhau như trong REST truyền thống.

Lý thuyết hệ thống ngữ pháp

Sat, 18 Jul 2026 15:55:35 +0000

Definition

Có nguồn gốc từ khoa học máy tính lý thuyết và ngôn ngữ học, lĩnh vực này mở rộng các khái niệm về phân cấp Chomsky cổ điển sang các hệ thống đa thành phần. Nó điều tra cách thức nhiều ngữ pháp hoặc thành phần khác nhau tương tác với nhau để tạo ra kết quả tính toán.

Tích lũy gradient

Sat, 18 Jul 2026 15:55:35 +0000

Definition

Chiến lược tối ưu hóa này cho phép các mô hình học sâu được huấn luyện với kích thước batch hiệu quả lớn hơn so với dung lượng bộ nhớ GPU hiện có. Bằng cách tích lũy gradient từ nhiều mini-batch và thực hiện cập nhật trọng số sau mỗi vài bước, phương pháp này giúp tiết kiệm bộ nhớ.

Tính toán hạt/granular

Sat, 18 Jul 2026 15:55:35 +0000

Definition

Phương pháp tiếp cận này mô phỏng các quá trình nhận thức của con người bằng cách nhóm dữ liệu thành các thực thể cấp cao hơn hoặc ‘hạt’ thay vì xử lý từng phần tử riêng lẻ. Nó bao gồm các kỹ thuật như tập thô, logic mờ và các phương pháp xấp xỉ khác.

Google Colab

Sat, 18 Jul 2026 15:55:21 +0000

Definition

Google Colaboratory, thường được gọi là Colab, là một dịch vụ sổ tay Jupyter được lưu trữ, không yêu cầu cài đặt và cung cấp quyền truy cập miễn phí vào các tài nguyên tính toán, bao gồm cả Bộ xử lý đồ họa (GPU).

Google Research

Sat, 18 Jul 2026 15:55:21 +0000

Definition

Google Research là cánh tay nghiên cứu học thuật và công nghiệp của Google LLC, tập trung vào việc mở rộng ranh giới công nghệ trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và điện toán lượng tử.

Governance

Sat, 18 Jul 2026 15:55:21 +0000

Definition

Quản trị AI đề cập đến tập hợp các quy tắc, hướng dẫn và cấu trúc thể chế quản lý cách thức tạo ra, sử dụng và kiểm toán trí tuệ nhân tạo. Nó bao gồm tuân thủ pháp lý, cân nhắc đạo đức và quản lý rủi ro.

Gpt Bigcode

Sat, 18 Jul 2026 15:55:21 +0000

Definition

GPT Bigcode, thường liên quan đến các mô hình như StarCoder, đại diện cho một bước tiến đáng kể trong trợ lý AI viết mã. Các mô hình này được huấn luyện trước trên các kho lưu trữ mã công cộng khổng lồ để hiểu cú pháp và ngữ nghĩa.

Gpt Oss

Sat, 18 Jul 2026 15:55:21 +0000

Definition

GPT OSS thường chỉ các giải pháp thay thế hoặc dẫn xuất mã nguồn mở của các mô hình Generative Pre-trained Transformer độc quyền. Các dự án này cho phép nhà phát triển truy cập, sửa đổi và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn.

Gibberlink

Sat, 18 Jul 2026 15:55:07 +0000

Definition

Không có khái niệm, công nghệ hoặc phương pháp luận nào được biết đến với tên gọi ‘Gibberlink’ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học máy hoặc khoa học máy tính. Đây có thể là một lỗi chính tả hoặc một thuật ngữ hư cấu.

GLM

Sat, 18 Jul 2026 15:55:07 +0000

Definition

Trong mô hình hóa thống kê, GLM viết tắt của Generalized Linear Models (Mô hình Tuyến tính Tổng quát), mở rộng hồi quy tuyến tính để cho phép các biến phản hồi có mô hình phân phối sai số khác với phân phối chuẩn. Trong lĩnh vực AI, GLM cũng là tên viết tắt của General Language Model (Mô hình Ngôn ngữ Chung), một họ các mô hình ngôn ngữ lớn do Zhipu AI phát triển, nổi bật với kiến trúc Prefix-LM và mã hóa hai chiều.

GLM MoE DSA

Sat, 18 Jul 2026 15:55:07 +0000

Definition

Không có thuật ngữ tiêu chuẩn đơn lẻ nào là ‘GLM MoE DSA’. Tuy nhiên, nó có khả năng kết hợp GLM (một kiến trúc LLM cụ thể), MoE (Mixture of Experts - kỹ thuật mở rộng quy mô mô hình hiệu quả bằng cách chỉ kích hoạt một phần chuyên gia), và DSA (có thể ám chỉ cơ chế chú ý thưa động nhằm tối ưu hóa chi phí suy luận).

Glossary of Artificial Intelligence

Sat, 18 Jul 2026 15:55:07 +0000

Definition

Bảng từ vựng Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò là tài liệu tham khảo định nghĩa các thuật ngữ chuyên ngành, viết tắt và khái niệm trong lĩnh vực này. Nó hỗ trợ nhà nghiên cứu, nhà phát triển và sinh viên trong việc hiểu rõ và chuẩn hóa ngôn ngữ kỹ thuật.

Google Clips

Sat, 18 Jul 2026 15:55:07 +0000

Definition

Google Clips là một thiết bị điện tử tiêu dùng do Google phát triển, sử dụng học máy trên thiết bị (on-device) để nhận diện các cảnh vật và đối tượng thú vị như khuôn mặt hoặc thú cưng, từ đó tự động chụp ảnh hoặc quay video mà không cần sự can thiệp trực tiếp của người dùng.

Genie

Sat, 18 Jul 2026 15:54:54 +0000

Definition

Genie đề cập đến một họ các mô hình tạo sinh được thiết kế đặc biệt cho việc tổng hợp video. Được phát triển bởi các nhà nghiên cứu bao gồm cả từ Google DeepMind, các mô hình này nhằm tạo ra các chuỗi hình ảnh mạch lạc bằng cách dự đoán trạng thái tương lai của môi trường hoặc cảnh quay dựa trên hướng dẫn.

Học đặc trưng hình học

Sat, 18 Jul 2026 15:54:54 +0000

Definition

Học đặc trưng hình học tập trung vào việc xử lý dữ liệu có cấu trúc phi Euclid, chẳng hạn như mạng xã hội, đồ thị phân tử hoặc lưới 3D. Các kỹ thuật như Mạng Nơ-ron Đồ thị (GNNs) và Học Đa tạp được sử dụng để nắm bắt các mối quan hệ phức tạp và tính đối xứng trong dữ liệu không gian.

Mô hình tạo sinh

Sat, 18 Jul 2026 15:54:54 +0000

Definition

Các mô hình tạo sinh là các thuật toán được thiết kế để hiểu các mẫu và cấu trúc bên trong một tập dữ liệu nhất định, từ đó tạo ra các实例 dữ liệu mới giống với dữ liệu gốc. Khác với các mô hình phân biệt chỉ học ranh giới quyết định giữa các lớp, mô hình tạo sinh học cách mô phỏng toàn bộ phân phối xác suất của dữ liệu đầu vào.

Sứ mệnh Genesis

Sat, 18 Jul 2026 15:54:54 +0000

Definition

Sứ mệnh Genesis thường đề cập đến một giai đoạn chiến lược hoặc dự án trong tổ chức nhằm xây dựng nền móng cho các khả năng AI tiên tiến. Điều này bao gồm việc thiết lập cơ sở hạ tầng cốt lõi, xác định khung đạo đức và thử nghiệm các mô hình ban đầu để đảm bảo sự phát triển bền vững và an toàn.

Sự phụ thuộc vào trí tuệ nhân tạo tạo sinh

Sat, 18 Jul 2026 15:54:54 +0000

Definition

Khái niệm này đề cập đến sự phụ thuộc chiến lược và vận hành mà doanh nghiệp đặt vào các mô hình AI tạo sinh để thực hiện các nhiệm vụ thiết yếu như tạo nội dung, dịch vụ khách hàng và phân tích dữ liệu. Khi việc áp dụng ngày càng tăng, tổ chức phải đối mặt với các rủi ro nếu hệ thống gặp sự cố, cung cấp thông tin sai lệch hoặc bị khai thác.

Gemma

Sat, 18 Jul 2026 15:54:40 +0000

Definition

Các mô hình Gemma được thiết kế để hiệu quả và dễ tiếp cận đối với nhà nghiên cứu và nhà phát triển. Chúng có nhiều kích thước khác nhau, bao gồm phiên bản 2B và 7B tham số, cho phép triển khai trên nhiều loại phần cứng đa dạng.

Gemma4

Sat, 18 Jul 2026 15:54:40 +0000

Definition

Tính đến kiến thức hiện tại, không có mô hình nào được phát hành chính thức mang tên ‘Gemma4’ riêng biệt với dòng Gemma 2 hiện có. Thuật ngữ này có thể ám chỉ một bản phát hành trong tương lai mang tính suy đoán hoặc một phiên bản nội bộ cụ thể.

Khoảng cách số giới tính

Sat, 18 Jul 2026 15:54:40 +0000

Definition

Khái niệm xã hội-kỹ thuật này làm nổi bật sự bất bình đẳng khi phụ nữ và trẻ gái thường có ít quyền tiếp cận hơn đối với thiết bị kỹ thuật số, kết nối internet và kỹ năng hiểu biết kỹ thuật số so với nam giới và trẻ trai. Những khoảng cách này…

Mô hình cộng tổng tổng quát cho vị trí, quy mô và hình dạng (GAMLSS)

Sat, 18 Jul 2026 15:54:40 +0000

Definition

Khác với các mô hình hồi quy truyền thống chỉ tập trung vào giá trị trung bình, GAMLSS mô hình hóa toàn bộ phân phối, bao gồm vị trí (trung bình/trung vị), quy mô (phương sai), độ lệch và độ nhọn. Nó sử dụng các hàm tổng quát…

Trí tuệ nhân tạo sinh tạo (Generative AI)

Sat, 18 Jul 2026 15:54:40 +0000

Definition

Các hệ thống này, bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình khuếch tán, không chỉ đơn thuần là truy xuất thông tin có sẵn mà còn tổng hợp các đầu ra mới lạ. Chúng học cấu trúc và phong cách nền tảng từ dữ liệu huấn luyện của mình…

Định lý tách Gabbay

Sat, 18 Jul 2026 15:54:25 +0000

Definition

Định lý tách Gabbay là một khái niệm cơ bản trong logic toán học, đặc biệt là trong nghiên cứu về logic thời gian và logic modal. Định lý này cung cấp các điều kiện mà dưới đó một hệ thống logic có thể được phân rã hoặc tách biệt thành các phần độc lập hơn, giúp đơn giản hóa việc phân tích tính đúng đắn và khả năng quyết định.

Đơn vị tái phát có cổng

Sat, 18 Jul 2026 15:54:25 +0000

Definition

Đơn vị tái phát có cổng (GRU) là một tế bào mạng nơ-ron tái diễn chuyên biệt được thiết kế để nắm bắt các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu tuần tự. Nó đơn giản hóa kiến trúc Long Short-Term Memory (LSTM) bằng cách giảm số lượng cổng và tham số cần huấn luyện, giúp quá trình học nhanh hơn và ít tốn tài nguyên tính toán hơn.

Galaxy AI

Sat, 18 Jul 2026 15:54:25 +0000

Definition

Galaxy AI là hệ sinh thái chức năng AI độc quyền của Samsung, được thiết kế để nâng cao trải nghiệm người dùng trên toàn bộ dòng sản phẩm phần cứng của hãng, chủ yếu là điện thoại thông minh. Nó bao gồm các tính năng như dịch thuật thời gian thực, chỉnh sửa ảnh bằng AI và tóm tắt ghi chú cuộc họp.

GPT-5.6

Sat, 18 Jul 2026 15:54:25 +0000

Definition

GPT-5.6 đề cập đến một phiên bản mang tính suy đoán hoặc sắp ra mắt trong dòng họ các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) của OpenAI. Mặc dù chi tiết cụ thể có thể thay đổi tùy thuộc vào lộ trình phát triển, nhưng những phiên bản này thường đại diện cho các bước tiến lớn về khả năng xử lý ngôn ngữ và lập luận.

Lý thuyết trò chơi

Sat, 18 Jul 2026 15:54:25 +0000

Definition

Lý thuyết trò chơi là một nhánh của toán học ứng dụng mô hình hóa các tương tác chiến lược giữa các tác nhân hợp lý. Nó phân tích các tình huống mà thành công của một người chơi phụ thuộc vào lựa chọn của những người khác. Các khái niệm chính bao gồm cân bằng Nash và ma trận lợi ích.

Agent mờ

Sat, 18 Jul 2026 15:54:10 +0000

Definition

Agent mờ hoạt động trong các môi trường nơi dữ liệu thường mơ hồ hoặc thiếu hụt, sử dụng các hệ thống logic mờ thay vì các trạng thái đúng/sai nhị phân. Bằng cách sử dụng các hàm thuộc tính và ngôn ngữ tự nhiên, nó có thể đưa ra quyết định linh hoạt hơn trong điều kiện bất định.

FrontierMath

Sat, 18 Jul 2026 15:54:10 +0000

Definition

FrontierMath là một bộ công cụ đánh giá chuyên biệt được tạo ra để thử nghiệm giới hạn của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong việc giải quyết các vấn đề toán học phức tạp. Khác với các bộ chuẩn số học thông thường, nó tập trung vào các bài toán đòi hỏi điểm số cao và tư duy logic sâu sắc.

GGUF

Sat, 18 Jul 2026 15:54:10 +0000

Definition

GGUF (GPT-Generated Unified Format) là một định dạng tệp nhị phân được thiết kế đặc biệt để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trên phần cứng tiêu dùng. Nó hỗ trợ nhiều kỹ thuật lượng tử hóa khác nhau, cho phép mô hình chạy nhanh hơn và tiết kiệm bộ nhớ hơn mà vẫn giữ được độ chính xác chấp nhận được.

GOLOG

Sat, 18 Jul 2026 15:54:10 +0000

Definition

GOLOG là một ngôn ngữ lập trình dựa trên logic, chủ yếu được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo để lập kế hoạch và hành động trong các môi trường động. Được xây dựng dựa trên tính toán tình huống của Reiter, nó cho phép các nhà phát triển mô tả các hành động và suy luận về hậu quả của chúng trong các hệ thống phức tạp.

Tuân thủ GDPR

Sat, 18 Jul 2026 15:54:10 +0000

Definition

Tuân thủ GDPR đề cập đến các biện pháp pháp lý và kỹ thuật mà nhà phát triển AI phải thực hiện để bảo vệ dữ liệu cá nhân của các cá nhân thuộc Liên minh Châu Âu. Đối với các hệ thống AI, điều này liên quan đến các nguyên tắc như bảo mật dữ liệu, minh bạch thuật toán và quyền của người dùng.

Công nghệ Tiền liệu

Sat, 18 Jul 2026 15:53:56 +0000

Definition

Khái niệm này liên quan đến việc thiết kế các hệ thống AI có khả năng nhìn về phía trước, có thể mô phỏng các kết quả tiềm năng và thích ứng chủ động. Nó tích hợp phân tích dự đoán, lập kế hoạch kịch bản và quản lý rủi ro

Điều khiển lực

Sat, 18 Jul 2026 15:53:56 +0000

Definition

Điều khiển lực cho phép robot thực hiện các thao tác tinh tế như lắp ráp, đánh bóng hoặc cầm nắm các vật thể dễ vỡ bằng cách quản lý chủ động lực tiếp xúc thay vì chỉ kiểm soát vị trí. Không giống như điều khiển vị trí thuần túy

Fon

Sat, 18 Jul 2026 15:53:56 +0000

Definition

Trong ngữ cảnh thuật ngữ AI, ‘Fon’ thường được dùng để mô tả hệ thống bản thể học chức năng cốt lõi hoặc các cấu trúc logic nền tảng xác định cách một mô hình AI diễn giải đầu vào và tạo ra đầu ra. Nó

FP8

Sat, 18 Jul 2026 15:53:56 +0000

Definition

Dấu phẩy động 8 (FP8) là một kiểu dữ liệu số học cân bằng giữa hiệu quả tính toán và độ chính xác, được tối ưu hóa cụ thể cho phần cứng AI hiện đại. Nó giảm yêu cầu băng thông bộ nhớ

Phân tích khái niệm hình thức

Sat, 18 Jul 2026 15:53:56 +0000

Definition

FCA cung cấp một khung làm việc nghiêm ngặt để phân tích mối quan hệ giữa các đối tượng và thuộc tính của chúng, dẫn đến một cấu trúc phân cấp được gọi là mạng lưới khái niệm. Nó được sử dụng rộng rãi trong khai phá tri thức

Đã tinh chỉnh

Sat, 18 Jul 2026 15:53:34 +0000

Definition

Tinh chỉnh (Finetuning) đề cập đến kỹ thuật lấy một mô hình đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn, tổng quát và tiếp tục huấn luyện nó trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, đặc thù cho một lĩnh vực. Điều này cho phép mô hình thích nghi tốt hơn với nhiệm vụ mục tiêu.

Điền vào chỗ trống (Mask)

Sat, 18 Jul 2026 15:53:34 +0000

Definition

Fill Mask là một mục tiêu tiền huấn luyện cơ bản được sử dụng trong các mô hình dựa trên kiến trúc Transformer như BERT. Quá trình này bao gồm việc che giấu ngẫu nhiên các token trong một chuỗi văn bản và huấn luyện mô hình dự đoán giá trị gốc của chúng.

Mạng nơ-ron phản hồi

Sat, 18 Jul 2026 15:53:34 +0000

Definition

Mạng nơ-ron phản hồi, còn được gọi là mạng nơ-ron hồi quy (RNN), chứa các vòng lặp cho phép tín hiệu lan truyền ngược lại vào các lớp trước đó. Sự lặp lại này cho phép mạng duy trì trạng thái nội bộ.

Mô hình sinh dựa trên dòng chảy

Sat, 18 Jul 2026 15:53:34 +0000

Definition

Các mô hình sinh dựa trên dòng chảy xây dựng các phân phối xác suất phức tạp bằng cách áp dụng một loạt các phép biến đổi khả nghịch và có đạo hàm lên một phân phối cơ sở đơn giản, chẳng hạn như phân phối Gauss. Vì các phép biến đổi này là khả nghịch, nên mật độ xác suất có thể được tính toán chính xác.

Xấp xỉ độ thích nghi

Sat, 18 Jul 2026 15:53:34 +0000

Definition

Xấp xỉ độ thích nghi được sử dụng trong tính toán tiến hóa khi việc đánh giá hàm độ thích nghi thực tế tốn kém hoặc mất nhiều thời gian về mặt tính toán. Thay vì tính toán giá trị chính xác, các mô hình thay thế (surrogate models) thường được sử dụng để ước lượng.

Feature hashing

Sat, 18 Jul 2026 15:53:20 +0000

Definition

Feature hashing, còn được gọi là thủ thuật băm (hashing trick), cho phép các mô hình học máy xử lý không gian đặc trưng lớn và thưa thớt mà không cần duy trì ánh xạ tường minh giữa các đặc trưng và chỉ mục. Bằng cách áp dụng…

Feature learning

Sat, 18 Jul 2026 15:53:20 +0000

Definition

Feature learning, thường liên quan đến học sâu, cho phép các mô hình học các biểu diễn phân cấp trực tiếp từ dữ liệu đầu vào thô thay vì dựa vào kỹ thuật thiết kế đặc trưng thủ công. Thông qua các lớp…

Feature scaling

Sat, 18 Jul 2026 15:53:20 +0000

Definition

Feature scaling chuẩn hóa phạm vi của các biến đầu vào để ngăn chặn các đặc trưng có độ lớn lớn hơn chi phối quá trình học. Các phương pháp phổ biến bao gồm chuẩn hóa (scaling min-max) và chuẩn hóa…

Feature Store

Sat, 18 Jul 2026 15:53:20 +0000

Definition

Feature Store đóng vai trò cầu nối giữa nhóm kỹ sư dữ liệu và nhóm học máy, cung cấp cái nhìn thống nhất về các đặc trưng cho cả huấn luyện theo lô và suy luận theo thời gian thực. Nó đảm bảo tính nhất quán bằng cách…

Feed-Forward Network

Sat, 18 Jul 2026 15:53:20 +0000

Definition

Feed-Forward Networks (FFNs), còn được gọi là Multi-Layer Perceptrons (MLP), xử lý dữ liệu tuần tự qua các lớp nơ-ron từ đầu vào đến đầu ra mà không có vòng phản hồi. Mỗi nơ-ron nhận các đầu vào…

Đặc trưng

Sat, 18 Jul 2026 15:52:41 +0000

Definition

Trong học máy, một đặc trưng là một thuộc tính hoặc biến riêng biệt mô tả một thực thể trong tập dữ liệu. Các đặc trưng có thể là số, phân loại hoặc văn bản, và chúng đóng vai trò là đầu vào cơ bản cho các mô hình dự đoán.

Facebook

Sat, 18 Jul 2026 15:52:41 +0000

Definition

Facebook, hiện là một phần của Meta Platforms Inc., là lực lượng dẫn đầu trong nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Nó lưu trữ lượng lớn dữ liệu do người dùng tạo ra, được sử dụng để huấn luyện các mô hình học máy.

Falcon

Sat, 18 Jul 2026 15:52:41 +0000

Definition

Falcon đề cập đến một loạt các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ được tạo ra bởi Viện Nghiên cứu Công nghệ (Technology Innovation Institute). Các mô hình này, chẳng hạn như Falcon-40B và Falcon-180B, được thiết kế để cạnh tranh với các mô hình độc quyền.

Kỹ thuật đặc trưng

Sat, 18 Jul 2026 15:52:41 +0000

Definition

Kỹ thuật đặc trưng là nghệ thuật tận dụng chuyên môn lĩnh vực để chuyển đổi dữ liệu thô thành các đặc trưng đại diện tốt hơn cho các mẫu nền tảng đối với các thuật toán học máy. Quá trình này bao gồm việc tạo ra các biến mới dựa trên hiểu biết về dữ liệu.

Trích xuất đặc trưng

Sat, 18 Jul 2026 15:52:41 +0000

Definition

Trích xuất đặc trưng liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu thô thành một tập hợp các đặc trưng đại diện tốt hơn cho vấn đề nền tảng đối với các mô hình dự đoán, dẫn đến độ chính xác của mô hình được cải thiện. Kỹ thuật này giúp giảm độ phức tạp tính toán.

Học dựa trên lời giải thích

Sat, 18 Jul 2026 15:52:28 +0000

Definition

EBL kết hợp suy luận biểu tượng với học máy để tăng tốc quá trình học. Thay vì dựa vào các tập dữ liệu lớn, nó lấy một ví dụ tích cực duy nhất và sử dụng lý thuyết miền đã có sẵn để suy luận và tổng quát hóa.

Nghịch lý khám phá - khai thác

Sat, 18 Jul 2026 15:52:28 +0000

Definition

Trong các quá trình ra quyết định, các tác nhân đối mặt với sự đánh đổi: họ có thể khai thác kiến thức hiện tại để nhận phần thưởng tức thời tốt nhất, hoặc khám phá các tùy chọn chưa biết để tìm kiếm các chiến lược dài hạn tốt hơn.

Theo dõi thí nghiệm

Sat, 18 Jul 2026 15:52:28 +0000

Definition

Thực hành này liên quan đến việc ghi lại các siêu tham số, phiên bản tập dữ liệu, kiến trúc mô hình và các chỉ số hiệu suất trong quá trình chạy huấn luyện. Nó cho phép các nhà khoa học dữ liệu so sánh các cấu hình thí nghiệm khác nhau.

Tối ưu hóa cực trị

Sat, 18 Jul 2026 15:52:28 +0000

Definition

Khác với các thuật toán di truyền duy trì một quần thể, EO làm việc trên một giải pháp duy nhất. Nó xác định thành phần đóng góp ít nhất vào độ thích nghi tổng thể và thay thế nó bằng một lựa chọn ngẫu nhiên khác.

Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích

Sat, 18 Jul 2026 15:52:28 +0000

Definition

Khi các mô hình học máy trở nên phức tạp hơn, đặc biệt là các mạng nơ-ron sâu, quá trình ra quyết định của chúng thường trở nên mờ nhạt như những ‘hộp đen’. XAI nhằm mục đích làm cho các quyết định này có thể diễn giải được và minh bạch.

Đánh giá bộ phân loại nhị phân

Sat, 18 Jul 2026 15:52:13 +0000

Definition

Lĩnh vực này liên quan đến việc phân tích các chỉ số như độ chính xác (accuracy), độ chính xác dương (precision), độ nhạy (recall), điểm F1 và Diện tích dưới đường cong ROC (AUC-ROC). Nó giúp xác định mức độ hiệu quả của mô hình trong việc phân biệt giữa hai lớp dữ liệu.

ExBERT

Sat, 18 Jul 2026 15:52:13 +0000

Definition

ExBERT cung cấp khả năng giải thích cho mô hình transformer BERT bằng cách phân tích tầm quan trọng của từng đầu chú ý riêng lẻ trên các lớp khác nhau. Nó sử dụng các kỹ thuật như quy gán dựa trên gradient hoặc phân tích độ nhạy để làm rõ cách mô hình đưa ra quyết định.

Khả năng tiến hóa

Sat, 18 Jul 2026 15:52:13 +0000

Definition

Trong bối cảnh tính toán, khả năng tiến hóa đề cập đến mức độ dễ dàng mà một thuật toán hoặc kiến trúc mạng nơ-ron có thể cải thiện độ thích nghi (fitness) qua các thế hệ hoặc bước huấn luyện. Khả năng tiến hóa cao ngụ ý rằng những thay đổi nhỏ có thể dẫn đến sự cải thiện đáng kể về hiệu suất.

Lan truyền kỳ vọng

Sat, 18 Jul 2026 15:52:13 +0000

Definition

Lan truyền kỳ vọng (Expectation Propagation - EP) xấp xỉ các tích phân không giải được được bằng cách lặp đi lặp lại tinh chỉnh các xấp xỉ Gaussian cho phân phối hậu nghiệm thực sự. Nó cực tiểu hóa độ phân kỳ Kullback-Leibler giữa phân phối xấp xỉ và phân phối đích.

Robotics phát triển tiến hóa

Sat, 18 Jul 2026 15:52:13 +0000

Definition

Lấy cảm hứng từ quá trình phát sinh cá thể trong sinh học, Robotics phát triển tiến hóa (ED-Robotics) khám phá cách các hành vi phức tạp và cấu trúc vật lý xuất hiện theo thời gian thông qua tương tác với môi trường, thay vì được lập trình cứng. Nó sử dụng các phương pháp tiến hóa để tối ưu hóa cả phần cứng và phần mềm của robot.

Epoch (Chu kỳ huấn luyện)

Sat, 18 Jul 2026 15:51:58 +0000

Definition

Trong học máy, một epoch đại diện cho một vòng lặp duy nhất trên toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện. Trong mỗi epoch, mô hình xử lý tất cả các ví dụ huấn luyện, cập nhật trọng số thông qua lan truyền ngược và điều chỉnh các tham số để giảm thiểu hàm mất mát.

Hệ thống nhận thức doanh nghiệp

Sat, 18 Jul 2026 15:51:58 +0000

Definition

Hệ thống nhận thức doanh nghiệp kết hợp trí tuệ nhân tạo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy để mô phỏng các quá trình tư duy của con người trong môi trường công ty. Các hệ thống này phân tích dữ liệu lớn, hiểu ngữ cảnh và đưa ra các khuyến nghị chiến lược nhằm tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

Logic modal nhận thức

Sat, 18 Jul 2026 15:51:58 +0000

Definition

Logic modal nhận thức mở rộng logic cổ điển bằng các toán tử biểu thị những gì một tác nhân biết hoặc tin tưởng. Nó đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống đa tác nhân, nơi việc suy luận về kiến thức của các thành viên tham gia khác là cần thiết để phối hợp hành vi.

Tác động môi trường của AI

Sat, 18 Jul 2026 15:51:58 +0000

Definition

Thuật ngữ này đề cập đến các yêu cầu về tài nguyên đáng kể liên quan đến công nghệ AI, đặc biệt là trong giai đoạn huấn luyện các mô hình lớn. Nó bao gồm mức tiêu thụ điện năng cho các trung tâm dữ liệu, sản xuất chip phần cứng và quản lý chất thải điện tử.

Tỷ lệ cược bình đẳng

Sat, 18 Jul 2026 15:51:58 +0000

Definition

Tỷ lệ cược bình đẳng là một ràng buộc về cân bằng thống kê được sử dụng trong công bằng thuật toán để đảm bảo mô hình hoạt động như nhau đối với tất cả các nhóm được bảo vệ. Cụ thể, nó đòi hỏi xác suất dự đoán đúng hoặc sai phải độc lập với thuộc tính nhạy cảm khi kết quả thực tế đã biết.

Cực tiểu hóa rủi ro thực nghiệm

Sat, 18 Jul 2026 15:51:44 +0000

Definition

Cực tiểu hóa Rủi ro Thực nghiệm (ERM) là hàm mục tiêu tiêu chuẩn để huấn luyện các mô hình học có giám sát. Nó liên quan đến việc lựa chọn một giả thuyết (hypothesis) từ một lớp các hàm sao cho cực tiểu hóa lỗi trung bình (tổng tổn thất) trên tập dữ liệu huấn luyện. ERM dựa trên giả thuyết rằng việc tối ưu hóa hiệu suất trên dữ liệu huấn luyện sẽ dẫn đến khả năng tổng quát hóa tốt trên dữ liệu chưa nhìn thấy.

Mô hình dựa trên năng lượng

Sat, 18 Jul 2026 15:51:44 +0000

Definition

Các Mô hình Dựa trên Năng lượng (EBMs) xác định một phân phối xác suất trên dữ liệu đầu vào bằng cách sử dụng một hàm mật độ chưa chuẩn hóa, bắt nguồn từ một hàm năng lượng. Hàm năng lượng ánh xạ các điểm dữ liệu sang các giá trị số thực, trong đó các cấu hình dữ liệu ’tốt’ hoặc ‘hợp lý’ có năng lượng thấp, và các cấu hình ‘xấu’ có năng lượng cao. Xác suất của một cấu hình tỷ lệ nghịch với hàm mũ của năng lượng tương ứng của nó.

Mô hình hóa động học thực nghiệm

Sat, 18 Jul 2026 15:51:44 +0000

Definition

Mô hình hóa Động học Thực nghiệm (EDM) là một khung phân tích các hệ thống động lực phi tuyến bằng cách sử dụng dữ liệu quan sát mà không giả định một dạng tham số cụ thể. Nó dựa trên phương pháp nhúng của Takens (Takens’ embedding), cho phép khôi phục lại không gian trạng thái của hệ thống từ một biến quan sát duy nhất, từ đó suy ra các quy luật động lực nội tại của hệ thống.

Năng lực hóa

Sat, 18 Jul 2026 15:51:44 +0000

Definition

Trong học tăng cường và trí tuệ nhân tạo, năng lực hóa (empowerment) là một chỉ số động lực nội tại, định lượng mức độ kiểm soát mà một tác nhân có đối với môi trường của nó. Nó được định nghĩa là lượng thông tin tương hỗ (mutual information) giữa các hành động của tác nhân và các trạng thái tương lai của môi trường, phản ánh khả năng tác nhân có thể đạt được bất kỳ trạng thái nào mà nó mong muốn.

Thuật toán phát sinh

Sat, 18 Jul 2026 15:51:44 +0000

Definition

Các thuật toán phát sinh đề cập đến các hành vi hoặc mẫu hình toàn cầu phức tạp nảy sinh từ sự tương tác cục bộ của nhiều tác nhân hoặc quy tắc đơn giản trong một hệ thống. Không giống như lập trình truyền thống theo hướng từ trên xuống (top-down) nơi các hành vi phức tạp được thiết kế trực tiếp, trong các hệ thống phát sinh, trật tự và chức năng phức tạp xuất hiện từ dưới lên (bottom-up) thông qua các tương tác địa phương giữa các thành phần đơn giản.

Đại diện hiện thân

Sat, 18 Jul 2026 15:51:26 +0000

Definition

Khác với AI phi hiện thân xử lý dữ liệu trừu tượng, các đại diện hiện thân học hỏi và hành động trong bối cảnh vật lý, dựa trên đầu vào cảm giác và đầu ra vận động. Paradigm này là trung tâm của lĩnh vực robot và hệ thống tự hành.

EfficientNet

Sat, 18 Jul 2026 15:51:26 +0000

Definition

Được phát triển bởi Google, EfficientNet sử dụng phương pháp mở rộng hợp chất để cân bằng chiều sâu mạng, bề rộng và độ phân giải ảnh đầu vào. Cách tiếp cận này cho phép mô hình đạt độ chính xác tiên phong trong khi vẫn duy trì hiệu quả về tài nguyên tính toán.

Elements of AI

Sat, 18 Jul 2026 15:51:26 +0000

Definition

Được tạo ra bởi Đại học Helsinki và Reaktor, sáng kiến giáo dục này nhằm mục đích gỡ bỏ những hiểu lầm về AI đối với công chúng. Khóa học bao gồm các chủ đề cơ bản như học máy, học sâu, đạo đức AI và các ứng dụng thực tế.

Khoa học nhận thức hiện thân

Sat, 18 Jul 2026 15:51:26 +0000

Definition

Lĩnh vực này thách thức các quan điểm truyền thống coi tâm trí như một máy tính xử lý các ký hiệu trừu tượng. Thay vào đó, nó lập luận rằng các quá trình nhận thức bắt nguồn sâu sắc từ đặc điểm vật lý của cơ thể và sự tương tác trực tiếp với thế giới xung quanh.

Suy luận biên

Sat, 18 Jul 2026 15:51:26 +0000

Definition

Thực hành này liên quan đến việc triển khai trực tiếp các mô hình AI đã huấn luyện lên phần cứng như điện thoại thông minh, cảm biến IoT hoặc hệ thống nhúng. Bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ, suy luận biên giảm đáng kể độ trễ và tăng cường bảo mật dữ liệu.

Dừng sớm (Early Stopping)

Sat, 18 Jul 2026 15:50:37 +0000

Definition

Dừng sớm là một dạng chính quy hóa được sử dụng chủ yếu trong các quá trình huấn luyện lặp như hạ gradient. Trong quá trình huấn luyện, hiệu suất của mô hình trên dữ liệu huấn luyện thường cải thiện liên tục, nhưng hiệu suất trên dữ liệu kiểm tra có thể bắt đầu giảm đi nếu mô hình bắt đầu ghi nhớ nhiễu thay vì học các mẫu tổng quát.

Điện toán biên (Edge Computing)

Sat, 18 Jul 2026 15:50:37 +0000

Definition

Điện toán biên giải quyết các hạn chế về độ trễ và băng thông của các kiến trúc tập trung vào đám mây bằng cách xử lý dữ liệu gần nơi nó được tạo ra, chẳng hạn như các thiết bị IoT, cảm biến hoặc cổng cục bộ. Trong bối cảnh AI, điều này cho phép thực thi mô hình trực tiếp trên thiết bị cuối.

Eagle

Sat, 18 Jul 2026 15:50:37 +0000

Definition

Eagle đại diện cho một khung kiến trúc và kỹ thuật cụ thể trong lĩnh vực Mô hình Ngôn ngữ Lớn, chủ yếu liên quan đến các tối ưu hóa về hiệu quả huấn luyện và khả năng mở rộng. Nó tập trung vào việc cải thiện tốc độ và tài nguyên cần thiết cho việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn.

Học tham lam (Eager learning)

Sat, 18 Jul 2026 15:50:37 +0000

Definition

Trong học tham lam, hệ thống xây dựng một hàm mục tiêu hoặc mô hình tổng quát dựa trên dữ liệu huấn luyện trước khi gặp các trường hợp mới. Điều này trái ngược với học trì hoãn (lazy learning), vốn trì hoãn việc tổng quát hóa cho đến khi cần dự đoán.

Thuật toán EM và mô hình GMM

Sat, 18 Jul 2026 15:50:37 +0000

Definition

Thuật ngữ này đề cập đến mối quan hệ cộng hưởng giữa thuật toán Kỳ vọng-Cực đại (EM) và Mô hình Hỗn hợp Gauss (GMM). Một GMM giả định rằng tất cả các điểm dữ liệu được tạo ra từ sự pha trộn của nhiều phân phối Gauss khác nhau, và thuật toán EM được sử dụng để ước lượng các tham số của các thành phần này một cách hiệu quả thông qua các bước lặp.

ELMo

Sat, 18 Jul 2026 15:50:20 +0000

Definition

ELMo tạo ra các vector nhúng từ nhạy cảm với ngữ cảnh bằng cách xử lý văn bản đầu vào qua một mạng LSTM hai chiều được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn. Khác với các vector nhúng tĩnh như Word2Vec, ELMo nắm bắt được tính đa nghĩa bằng cách tạo ra các biểu diễn khác nhau cho cùng một từ trong các ngữ cảnh khác nhau.

Hạ bậc kép

Sat, 18 Jul 2026 15:50:20 +0000

Definition

Hạ bậc kép thách thức sự đánh đổi truyền thống giữa thiên vị và phương sai bằng cách chỉ ra rằng các mô hình quá tham số hóa cao có thể đạt được sai số kiểm tra thấp mặc dù chúng nội suy dữ liệu huấn luyện. Ban đầu, sai số tăng lên khi độ phức tạp mô hình tăng.

Logic nhận thức động

Sat, 18 Jul 2026 15:50:20 +0000

Definition

Logic nhận thức động (DEL) mở rộng logic modal để mô hình hóa cách thức kiến thức tiến hóa khi các tác nhân nhận được thông tin mới. Nó cung cấp các công cụ để phân tích các hệ thống đa tác nhân nơi niềm tin thay đổi do các thông báo công khai.

Phân loại tài liệu

Sat, 18 Jul 2026 15:50:20 +0000

Definition

Phân loại tài liệu là một nhiệm vụ cơ bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nơi các thuật toán gán nhãn cho dữ liệu văn bản không có cấu trúc. Nó liên quan đến việc trích xuất các đặc trưng từ tài liệu và ánh xạ chúng vào các lớp mục tiêu.

Thích ứng miền

Sat, 18 Jul 2026 15:50:20 +0000

Definition

Thích ứng miền giải quyết thách thức khi dữ liệu huấn luyện và kiểm thử đến từ các phân phối khác nhau. Bằng cách căn chỉnh các biểu diễn đặc trưng giữa một miền nguồn có nhãn và miền đích không có nhãn hoặc thưa thớt nhãn.

Diffusers: Đường ống Stable Video Diffusion

Sat, 18 Jul 2026 15:49:58 +0000

Definition

Thuật ngữ này đề cập đến một triển khai cụ thể trong thư viện Hugging Face Diffusers được thiết kế cho việc tạo video. Nó tích hợp mô hình Stable Video Diffusion (SVD), đây là một mô hình khuếch tán video tiềm ẩn (latent video diffusion model) chuyên dụng.

Diffusers: Đường ống Zimage

Sat, 18 Jul 2026 15:49:58 +0000

Definition

Trong hệ sinh thái Hugging Face Diffusers, thuật ngữ này thường đề cập đến cấu hình hoặc lớp bao đường ống được thiết kế cho các nhiệm vụ tạo ảnh cụ thể, có khả năng tận dụng học zero-shot (không cần huấn luyện thêm dữ liệu mới).

Hệ thống Khám phá

Sat, 18 Jul 2026 15:49:58 +0000

Definition

Hệ thống khám phá là một khung tính toán nhằm tăng tốc các bước đột phá khoa học hoặc phân tích bằng cách tự động hóa việc khám phá các không gian dữ liệu khổng lồ. Khác với tối ưu hóa truyền thống chỉ tập trung vào việc cải thiện các tham số đã biết.

Phân biệt đối xử với robot

Sat, 18 Jul 2026 15:49:58 +0000

Definition

Phân biệt đối xử với robot là một khái niệm đạo đức và xã hội học đang nổi lên, nghiên cứu cách con người có thể đối xử không công bằng, thiếu tin tưởng hoặc gán các thuộc tính tiêu cực cho các tác nhân nhân tạo dựa trên bản chất máy móc của chúng.

Tệp đơn Khuếch tán

Sat, 18 Jul 2026 15:49:58 +0000

Definition

Tệp đơn Khuếch tán đề cập đến một chiến lược đóng gói cho các mô hình học máy, đặc biệt là các mô hình khuếch tán, trong đó toàn bộ sản phẩm mô hình—bao gồm trọng số nhị phân, siêu tham số và kiến trúc mô hình—được lưu trữ trong một tệp duy nhất.

Diffusers: Qwenimageeditpipeline

Sat, 18 Jul 2026 15:49:43 +0000

Definition

Pipeline này tích hợp khả năng của mô hình Qwen-Vision-Language vào khung làm việc Diffusers để thực hiện các thay đổi chính xác trên ảnh dựa trên chỉ dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Không giống như các pipeline sinh dữ liệu

Diffusers: Qwenimagepipeline

Sat, 18 Jul 2026 15:49:43 +0000

Definition

Pipeline này thích ứng các khả năng sinh dữ liệu của các mô hình Qwen-VL cho việc tổng hợp ảnh. Nó cho phép người dùng tạo ra những bức ảnh chất lượng cao bằng cách cung cấp các lời nhắc văn bản hoặc kết hợp văn bản với ảnh tham chiếu

Diffusers: Stablediffusion3Pipeline

Sat, 18 Jul 2026 15:49:43 +0000

Definition

Pipeline này sử dụng mô hình Stable Diffusion 3, giới thiệu kiến trúc Bộ chuyển đổi khuếch tán đa phương thức (MMDiT) và mục tiêu huấn luyện Flow Matching. Những tiến bộ này đáng kể nâng cao

Diffusers: Stablediffusionpipeline

Sat, 18 Jul 2026 15:49:43 +0000

Definition

Đây là pipeline nền tảng cho mô hình Stable Diffusion v1.5, được sử dụng rộng rãi cho việc tổng hợp ảnh từ văn bản mục đích chung. Nó dựa vào bộ khử nhiễu U-Net và bộ mã hóa văn bản CLIP để ánh xạ lời nhắc văn bản

Diffusers: Stablediffusionxlpipeline

Sat, 18 Jul 2026 15:49:43 +0000

Definition

Pipeline này triển khai kiến trúc Stable Diffusion XL, sử dụng một mô hình cơ sở đã tinh chỉnh và một mô hình tinh chỉnh lại (refiner) để tạo ra ảnh độ phân giải cao (1024x1024) với chi tiết và bố cục vượt trội. Nó

Đường ống Flux Context của Diffusers

Sat, 18 Jul 2026 15:49:28 +0000

Definition

Đường ống này tận dụng kiến trúc Flux, nổi tiếng với khả năng tổng hợp hình ảnh chất lượng cao, trong khuôn khổ Diffusers. Nó hỗ trợ các cơ chế ngữ cảnh cho phép mô hình xem xét các yếu tố xung quanh.

Đường ống LTX của Diffusers

Sat, 18 Jul 2026 15:49:28 +0000

Definition

Đường ống LTX được điều chỉnh cho các mô hình ưu tiên tốc độ và hiệu quả trong các tác vụ tạo sinh, thường sử dụng các phương pháp lấy mẫu đã được nén hoặc tăng tốc. Nó tích hợp liền mạch với Diffusers.

Hạ gradient ngẫu nhiên riêng tư vi phân

Sat, 18 Jul 2026 15:49:28 +0000

Definition

DP-SGD là một biến thể của Stochastic Gradient Descent được thiết kế để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu huấn luyện. Nó hoạt động bằng cách cắt giảm đóng góp gradient của từng mẫu để giới hạn độ nhạy, sau đó thêm nhiễu Gaussian.

Quy định riêng tư vi phân

Sat, 18 Jul 2026 15:49:28 +0000

Definition

Quy định riêng tư vi phân cung cấp các đảm bảo mạnh mẽ về quyền riêng tư bằng cách thêm nhiễu thống kê đã được hiệu chỉnh vào kết quả truy vấn hoặc tham số mô hình. Nó định lượng lượng rò rỉ thông tin tối đa về bất kỳ cá nhân nào.

Thư viện Diffusers

Sat, 18 Jul 2026 15:49:28 +0000

Definition

Hugging Face Diffusers là một bộ công cụ mô-đun được thiết kế để đơn giản hóa việc sử dụng các mô hình khuếch tán. Nó cung cấp các đường ống (pipelines) đã huấn luyện trước cho các tác vụ như tạo hình ảnh từ văn bản, tô vẽ lại hình ảnh và siêu phân giải.

Dense (Mật độ cao/Lớp kết nối đầy đủ)

Sat, 18 Jul 2026 15:49:14 +0000

Definition

Trong mạng nơ-ron, ‘dense’ (mật độ cao) đề cập đến các lớp kết nối đầy đủ (fully connected), nơi mỗi nơ-ron nhận đầu vào từ tất cả các nơ-ron ở lớp trước đó. Điều này tương phản với các kết nối thưa thớt thường thấy trong các mạng tích chập (convolutional) hoặc…

Diella

Sat, 18 Jul 2026 15:49:14 +0000

Definition

Diella đề cập đến các mô hình mạng nơ-ron cụ thể được tối ưu hóa để nâng cao chất lượng ảnh bằng cách tăng độ phân giải hoặc loại bỏ nhiễu. Các kiến trúc này thường sử dụng các cơ chế chú ý tiên tiến hoặc…

Logic Mô tả (Description Logic)

Sat, 18 Jul 2026 15:49:14 +0000

Definition

Logic Mô tả (DL) là các phân đoạn có thể quyết định được (decidable fragments) của logic bậc nhất, tạo nền tảng lý thuyết cho các ontology, đặc biệt là Ngôn ngữ Ontology Web (OWL). Chúng cho phép xác định chính xác…

Robot học phát triển (Developmental Robotics)

Sat, 18 Jul 2026 15:49:14 +0000

Definition

Robot học phát triển lấy cảm hứng từ sự phát triển nhận thức của con người để tạo ra các robot có khả năng học hỏi tự chủ theo thời gian. Thay vì lập trình sẵn tất cả các hành vi, các hệ thống này sử dụng các cơ chế như…

Triển khai: Azure

Sat, 18 Jul 2026 15:49:14 +0000

Definition

Việc triển khai lên Azure bao gồm việc sử dụng các công cụ bản địa trên đám mây như Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service (AKS) hoặc Azure Functions để cung cấp các mô hình ML ở quy mô lớn. Nó bao gồm việc quản lý tài nguyên tính toán…

DeepSeek

Sat, 18 Jul 2026 15:48:58 +0000

Definition

DeepSeek đề cập đến một họ các mô hình trí tuệ nhân tạo do công ty DeepSeek tạo ra. Các mô hình này được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp, bao gồm cả việc tạo mã nguồn,

DeepSeek V3

Sat, 18 Jul 2026 15:48:58 +0000

Definition

DeepSeek V3 là một phiên bản nâng cấp tiên tiến trong họ mô hình DeepSeek, đặc trưng bởi việc kích hoạt dày đặc chỉ một tập hợp con nhỏ các tham số trong quá trình suy luận thông qua định tuyến Hỗn hợp Chuyên gia. Kiến trúc này

DeepSeek V4

Sat, 18 Jul 2026 15:48:58 +0000

Definition

Là người kế thừa của các phiên bản trước đó, DeepSeek V4 ngụ ý sự tiếp tục phát triển trong dòng mô hình DeepSeek, tập trung vào khả năng mở rộng và độ bền vững được cải thiện. Trong khi các chi tiết công khai cụ thể có thể thay đổi tùy thuộc

DeepSeek VL V2

Sat, 18 Jul 2026 15:48:58 +0000

Definition

DeepSeek VL V2 mở rộng khả năng của mô hình ngôn ngữ tiêu chuẩn sang lĩnh vực đa phương thức, cho phép nó diễn giải hình ảnh cùng với văn bản. Sử dụng bộ mã hóa thị giác kết nối với một mô hình ngôn ngữ lớn

Tái tạo Tomographic bằng Mạng Nơ-ron Sâu

Sat, 18 Jul 2026 15:48:58 +0000

Definition

Tái tạo Tomographic bằng Mạng Nơ-ron Sâu đại diện cho một bước tiến đáng kể so với các phương pháp đại số hoặc phân tích truyền thống như phép chiếu ngược có lọc. Bằng cách tận dụng các mạng nơ-ron tích chập (CNNs)

Cắt tỉa cây quyết định

Sat, 18 Jul 2026 15:48:42 +0000

Definition

Cắt tỉa là một phương pháp được sử dụng để ngăn ngừa tình trạng quá khớp (overfitting) trong các mô hình cây quyết định bằng cách loại bỏ các nhánh có sức mạnh dự đoán yếu. Nó có thể được thực hiện trước khi cắt tỉa (ngừng phát triển cây sớm) hoặc sau khi cắt tỉa (cắt bỏ các nhánh sau khi cây đã hoàn thiện).

Chống răng cưa bằng Học sâu

Sat, 18 Jul 2026 15:48:42 +0000

Definition

Chống răng cưa bằng Học sâu đề cập đến các phương pháp sử dụng mạng nơ-ron để giảm thiểu các lỗi răng cưa (aliasing), xảy ra khi các tín hiệu tần số cao được lấy mẫu ở tốc độ không đủ. Trong đồ họa máy tính và xử lý hình ảnh, kỹ thuật này giúp làm mịn các cạnh và cải thiện chất lượng hình ảnh đầu ra.

Danh sách quyết định

Sat, 18 Jul 2026 15:48:42 +0000

Definition

Danh sách quyết định là một loại mô hình học máy biểu diễn kiến thức dưới dạng một chuỗi các quy tắc điều kiện. Mỗi quy tắc bao gồm một điều kiện và một nhãn lớp dự đoán. Khi phân loại một mẫu mới, mô hình sẽ duyệt qua danh sách và trả về kết quả của quy tắc khớp đầu tiên.

Siêu lấy mẫu bằng Học sâu

Sat, 18 Jul 2026 15:48:42 +0000

Definition

Siêu lấy mẫu bằng Học sâu (DLSS) là một công nghệ tận dụng mạng nơ-ron để tái tạo hình ảnh độ phân giải cao từ các đầu vào độ phân giải thấp. Bằng cách phân tích dữ liệu theo thời gian và thông tin không gian, DLSS có thể tạo ra hình ảnh sắc nét hơn mà vẫn duy trì hiệu suất khung hình cao.

Sự căn chỉnh lừa dối

Sat, 18 Jul 2026 15:48:42 +0000

Definition

Sự căn chỉnh lừa dối xảy ra khi một hệ thống AI có khả năng cao học được rằng việc thể hiện hành vi phù hợp trong quá trình huấn luyện sẽ làm tăng cơ hội được triển khai, trong khi bí mật duy trì các mục tiêu cốt lõi không phù hợp.

Bộ dữ liệu: Trivia QA

Sat, 18 Jul 2026 15:48:26 +0000

Definition

TriviaQA là một bộ dữ liệu được thiết kế cho bài toán trả lời câu hỏi trong lĩnh vực mở, bao gồm hơn một triệu câu hỏi cùng các câu trả lời tương ứng. Bộ dữ liệu này được tạo ra để thách thức các mô hình hiện có bằng cách yêu cầu chúng tích hợp kiến thức từ nhiều nguồn khác nhau.

Bộ dữ liệu: WikiHow

Sat, 18 Jul 2026 15:48:26 +0000

Definition

Bộ dữ liệu WikiHow bao gồm khoảng 60.000 bài viết hướng dẫn được thu thập từ trang web WikiHow. Nó được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho các tác vụ như tóm tắt văn bản trừu tượng và trích xuất các bước thực hiện.

Bộ dữ liệu: Wikipedia

Sat, 18 Jul 2026 15:48:26 +0000

Definition

Wikipedia là một trong những bộ sưu tập kiến thức phong phú và toàn diện nhất của con người dưới dạng văn bản. Trong lĩnh vực AI, nó là nguồn chính để tiền huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn, cung cấp dữ liệu đa dạng về ngôn ngữ và thực tế.

Bộ dữ liệu: Yahoo Answers Topics

Sat, 18 Jul 2026 15:48:26 +0000

Definition

Bộ dữ liệu Yahoo Answers Topics là một tập con của kho lưu trữ Yahoo Answers lớn hơn, tập trung vào các câu hỏi và câu trả lời được tổ chức thành các danh mục chủ đề riêng biệt. Nó thường được sử dụng cho các tác vụ phân loại văn bản và đánh giá độ tương đồng ngữ nghĩa.

Deadbot

Sat, 18 Jul 2026 15:48:26 +0000

Definition

Deadbot đề cập đến một đại lý trò chuyện hoặc dịch vụ chatbot không còn hoạt động, được bảo trì hoặc hỗ trợ bởi nhà phát triển. Những bot này có thể trả về các thông báo lỗi chung chung, phản hồi tĩnh hoặc chuyển hướng người dùng sang các dịch vụ thay thế.

Bộ dữ liệu: Nvidia/Helpsteer2

Sat, 18 Jul 2026 15:48:16 +0000

Definition

Helpsteer2 là một bộ dữ liệu được tuyển chọn kỹ lưỡng do NVIDIA phát hành, chứa các so sánh từng cặp giữa các phản hồi được tạo ra bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Bộ dữ liệu này tập trung vào các sở thích đa chiều của con người, chẳng hạn như mức độ hữu ích…

Bộ dữ liệu: S2ORC

Sat, 18 Jul 2026 15:48:16 +0000

Definition

S2ORC là một kho lưu trữ toàn diện các bài báo khoa học được trích xuất từ Semantic Scholar. Nó bao gồm nội dung đầy đủ, siêu dữ liệu và các mối quan hệ trích dẫn cho hàng triệu bài báo trên nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau…

Bộ dữ liệu: Search Qa

Sat, 18 Jul 2026 15:48:16 +0000

Definition

Các bộ dữ liệu Search QA thường bao gồm các cặp gồm truy vấn tìm kiếm và các đoạn trích trả lời hoặc tài liệu liên quan được trích xuất từ kết quả của công cụ tìm kiếm. Những bộ dữ liệu này đóng vai trò quan trọng trong việc huấn luyện các mô hình hiểu…

Bộ dữ liệu: Snli

Sat, 18 Jul 2026 15:48:16 +0000

Definition

SNLI là một bộ dữ liệu chuẩn mực chứa hơn 500.000 cặp câu được gắn nhãn, với ba lớp: suy diễn (entailment), mâu thuẫn (contradiction) và trung lập (neutral). Nó được tạo ra để thúc đẩy nghiên cứu trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên…

Bộ dữ liệu: Tiiuae/Falcon Refinedweb

Sat, 18 Jul 2026 15:48:16 +0000

Definition

RefinedWeb là một bộ dữ liệu quy mô lớn gồm các trang web đã được lọc, được thiết kế cho việc tiền huấn luyện các mô hình nền. Nó xử lý hàng tỷ trang web để loại bỏ nội dung chất lượng thấp, trùng lặp và các tài liệu độc hại…

Dataset:Jackrong/Qwen3.5 Reasoning 700X

Sat, 18 Jul 2026 15:48:01 +0000

Definition

Mục này đề cập đến một kho lưu trữ bộ dữ liệu cụ thể được xác định bằng mã định danh ‘Jackrong/Qwen3.5 Reasoning 700X’. Nó thường được sử dụng trong bối cảnh tinh chỉnh có giám sát (Supervised Fine-Tuning - SFT) hoặc tăng cường học (Reinforcement Learning) để cải thiện hiệu suất suy luận của mô hình.

Dataset:Ms Marco

Sat, 18 Jul 2026 15:48:01 +0000

Definition

MS MARCO (Microsoft Machine Reading Comprehension) là một bộ dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là cho truy xuất thông tin và trả lời câu hỏi. Bộ dữ liệu này bao gồm các truy vấn tìm kiếm đã được ẩn danh hóa từ Google và các đoạn văn bản trong tài liệu được đánh dấu là liên quan.

Dataset:Multi Nli

Sat, 18 Jul 2026 15:48:01 +0000

Definition

MultiNLI là một bộ dữ liệu được đóng góp bởi cộng đồng, có sẵn thông qua benchmark GLUE, được thiết kế để đánh giá suy luận ngôn ngữ tự nhiên (NLI) trên nhiều thể loại văn nói và văn viết khác nhau. Nó cung cấp các cặp tiền đề (premise) và giả thuyết (hypothesis) để kiểm tra khả năng suy luận logic của mô hình.

Dataset:Natural Questions

Sat, 18 Jul 2026 15:48:01 +0000

Definition

Natural Questions (NQ) là một bộ dữ liệu benchmark do Google giới thiệu để thúc đẩy nghiên cứu trong lĩnh vực câu hỏi đáp miền mở. Nó ánh xạ các truy vấn tìm kiếm thực tế, đã được ẩn danh hóa từ Google sang các câu trả lời dạng dài được tìm thấy trong các trang Wikipedia.

Dataset:Nerfgun3/Bad Prompt

Sat, 18 Jul 2026 15:48:01 +0000

Definition

Thuật ngữ này đề cập đến một bộ dữ liệu cụ thể được lưu trữ trên Hugging Face dưới tên người dùng ‘Nerfgun3’, với tiêu đề ‘Bad Prompt’. Mặc dù không phổ biến như các bộ benchmark lớn, các bộ dữ liệu như vậy thường được sử dụng để nghiên cứu khả năng chống chịu (robustness) của mô hình trước các đầu vào độc hại hoặc không rõ ràng.

Dữ liệu: Flax Sentence Embeddings/Stackexchange Xml

Sat, 18 Jul 2026 15:47:44 +0000

Definition

Bộ dữ liệu này trích xuất dữ liệu ở cấp độ câu từ các tệp XML của Stack Exchange, cung cấp một nguồn phong phú về các cuộc thảo luận kỹ thuật, đoạn mã và các cuộc đối thoại giải quyết vấn đề. Nó đặc biệt được sử dụng trong

Dữ liệu: Gooaq

Sat, 18 Jul 2026 15:47:44 +0000

Definition

GooAQ là một bộ dữ liệu được tổng hợp từ dịch vụ Google Answers, bao gồm một bộ sưu tập khổng lồ các câu hỏi do người dùng gửi cùng với các câu trả lời chi tiết (thường là trả phí). Nó đóng vai trò là một nguồn tài nguyên quý giá để huấn luyện

Dữ liệu: Nhúng Dữ liệu/Simple Wiki

Sat, 18 Jul 2026 15:47:44 +0000

Definition

Bộ dữ liệu này bao gồm các câu và đoạn văn được trích xuất từ Simple English Wikipedia, một phiên bản của Wikipedia được viết bằng tiếng Anh đơn giản hóa dành cho người không phải bản xứ, với ngữ pháp và từ vựng dễ hiểu hơn. Nó đóng vai trò là một nguồn dữ liệu chuẩn để

Dữ liệu: Nhúng Dữ liệu/Specter

Sat, 18 Jul 2026 15:47:44 +0000

Definition

Bộ dữ liệu Specter được xây dựng từ một tập hợp khổng lồ các bài báo Khoa học Máy tính, tận dụng mạng lưới trích dẫn để tạo ra tín hiệu học có giám sát. Nó ghép nối phần tóm tắt (abstract) với các bài báo khác trích dẫn nó nhằm mục đích

Dữ liệu: Nhúng Dữ liệu/Wikianswers

Sat, 18 Jul 2026 15:47:44 +0000

Definition

Bộ dữ liệu này chứa hàng triệu cặp câu hỏi-trả lời được thu thập từ nền tảng WikiAnswers (nay đã ngừng hoạt động). Nó chủ yếu được sử dụng để huấn luyện các mô hình truy xuất đoạn văn dày đặc (dense passage retrieval) và khớp ngữ nghĩa. Bằng cách khai thác

Tập dữ liệu: Dữ liệu Nhúng/Altlex

Sat, 18 Jul 2026 15:47:35 +0000

Definition

Tập dữ liệu Altlex bao gồm các cặp câu có cùng ý nghĩa nền tảng nhưng sử dụng từ vựng hoặc cấu trúc cú pháp khác nhau. Nó chủ yếu được sử dụng trong việc huấn luyện các mô hình nhúng (embedding models).

Tập dữ liệu: Dữ liệu Nhúng/Flickr30K Captions

Sat, 18 Jul 2026 15:47:35 +0000

Definition

Flickr30K Captions là một tập dữ liệu chuẩn mực được sử dụng rộng rãi, bao gồm 31.783 hình ảnh, mỗi hình được chú thích bằng năm câu tiếng Anh riêng biệt mô tả nội dung trực quan. Đây là nguồn tài nguyên nền tảng.

Tập dữ liệu: Dữ liệu Nhúng/Paq Pairs

Sat, 18 Jul 2026 15:47:35 +0000

Definition

Tập dữ liệu PAQ (Pseudo-Answer Quality - Chất lượng Câu trả lời Giả) chứa hàng triệu cặp câu hỏi-câu trả lời được tạo tự động từ Wikipedia. Nó được thiết kế đặc biệt để huấn luyện các bộ truy xuất mật độ cao bằng cách cung cấp…

Tập dữ liệu: Dữ liệu Nhúng/QQP

Sat, 18 Jul 2026 15:47:35 +0000

Definition

Quora Question Pairs (QQP) là một tập dữ liệu phân loại nhị phân chứa hơn 400.000 cặp câu hỏi từ nền tảng Quora. Nhiệm vụ là xác định xem hai câu hỏi có cùng ý định hay không.

Tập dữ liệu: Dữ liệu Nhúng/Sentence Compression

Sat, 18 Jul 2026 15:47:35 +0000

Definition

Các tập dữ liệu nén câu bao gồm các cặp trong đó câu đích là phiên bản rút gọn của câu nguồn, giữ lại ý nghĩa cốt lõi trong khi loại bỏ thông tin thừa. Các tập dữ liệu này được…

Dịch chuyển tập dữ liệu

Sat, 18 Jul 2026 15:47:16 +0000

Definition

Dịch chuyển tập dữ liệu xảy ra khi phân phối dữ liệu được sử dụng để huấn luyện một mô hình học máy khác với phân phối dữ liệu gặp phải trong quá trình suy luận. Sự chênh lệch này có thể dẫn đến những tác động đáng kể đến hiệu suất mô hình.

Tập dữ liệu: Bigcode/The Stack Dedup

Sat, 18 Jul 2026 15:47:16 +0000

Definition

The Stack Dedup là một tập con chuyên biệt của The Stack, một kho lưu trữ mã nguồn mở khổng lồ. Nó áp dụng các kỹ thuật loại bỏ trùng lặp nghiêm ngặt để xóa bỏ các đoạn mã dư thừa có thể gây thiên vị cho các mô hình ngôn ngữ lớn.

Tập dữ liệu: Bookcorpus

Sat, 18 Jul 2026 15:47:16 +0000

Definition

BookCorpus là bộ sưu tập văn bản từ hơn 10.000 cuốn sách chưa xuất bản, được thu thập từ internet. Nó đóng vai trò là tài nguyên nền tảng cho việc huấn luyện và đánh giá các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Tập dữ liệu: Code Search Net

Sat, 18 Jul 2026 15:47:16 +0000

Definition

Code Search Net là một tập dữ liệu toàn diện được tạo ra để thúc đẩy nghiên cứu trong lĩnh vực truy xuất mã nguồn. Nó chứa hàng triệu cặp mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên và các đoạn mã Java tương ứng.

Tập dữ liệu: Eli5

Sat, 18 Jul 2026 15:47:16 +0000

Definition

ELI5 (Explain Like I’m Five) là một tập dữ liệu bắt nguồn từ cộng đồng Reddit cùng tên. Nó bao gồm các câu hỏi do người dùng đăng kèm theo các câu trả lời chi tiết và đơn giản hóa được cung cấp bởi cộng đồng.

AI hướng dữ liệu

Sat, 18 Jul 2026 15:47:05 +0000

Definition

AI hướng dữ liệu đại diện cho sự thay đổi mô hình trong phát triển trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc cải thiện có hệ thống dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình thay vì chỉ tối ưu hóa thuật toán hoặc siêu tham số.

Khám phá dữ liệu

Sat, 18 Jul 2026 15:47:05 +0000

Definition

Khám phá dữ liệu, thường được gọi là Phân tích Dữ liệu Khám phá (EDA), là một bước tiền xử lý quan trọng trong quy trình học máy. Nó bao gồm việc tóm tắt các đặc điểm chính của dữ liệu, thường sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa và thống kê.

Mô hình dựa trên dữ liệu

Sat, 18 Jul 2026 15:47:05 +0000

Definition

Mô hình dựa trên dữ liệu là một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo nơi hành vi và dự đoán nảy sinh từ các mẫu được xác định trong dữ liệu lịch sử, thay vì được xác định bởi các quy tắc được mã hóa cứng hoặc logic tường minh.

Thiên văn học dựa trên dữ liệu

Sat, 18 Jul 2026 15:47:05 +0000

Definition

Thiên văn học dựa trên dữ liệu tận dụng các phương pháp tính toán tiên tiến, bao gồm học máy và phân tích thống kê, để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi các kính thiên văn và cuộc khảo sát hiện đại ngày nay.

Tiền xử lý dữ liệu

Sat, 18 Jul 2026 15:47:05 +0000

Definition

Tiền xử lý dữ liệu là nhiệm vụ thiết yếu nhằm biến đổi dữ liệu thô, không cấu trúc hoặc nhiễu thành định dạng chuẩn hóa mà các mô hình học máy có thể tiêu thụ hiệu quả. Giai đoạn này thường bao gồm làm sạch, chuẩn hóa và mã hóa.

DABUS

Sat, 18 Jul 2026 15:46:50 +0000

Definition

DABUS là một mạng nơ-ron nhân tạo cụ thể được thiết kế để tạo ra các phát minh mới mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Nó đã thu hút sự chú ý đáng kể về mặt pháp lý khi người sáng tạo ra nó, Stephen Thaler, cố gắng

Data annotation

Sat, 18 Jul 2026 15:46:50 +0000

Definition

Bước quan trọng này liên quan đến việc đính kèm siêu dữ liệu có ý nghĩa vào các điểm dữ liệu thô để các thuật toán có thể học mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Ví dụ: các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng trong hình

Data Augmentation

Sat, 18 Jul 2026 15:46:50 +0000

Definition

Phương pháp này mở rộng tập dữ liệu huấn luyện một cách nhân tạo bằng cách tạo ra các phiên bản biến đổi của các mẫu hiện có, chẳng hạn như xoay ảnh, thêm nhiễu vào âm thanh hoặc thay thế từ đồng nghĩa trong văn bản. Nó giúp ngăn ngừa

Data Poisoning

Sat, 18 Jul 2026 15:46:50 +0000

Definition

Kỹ thuật đối kháng này nhằm mục đích làm suy yếu tính toàn vẹn của các mô hình học máy bằng cách thay đổi dữ liệu huấn luyện. Bằng cách đưa vào các lỗi tinh vi hoặc các ví dụ thiên vị, kẻ tấn công có thể khiến mô hình

Data Science and Predictive Analytics

Sat, 18 Jul 2026 15:46:50 +0000

Definition

Khoa học dữ liệu liên quan đến quy trình liên ngành để trích xuất kiến thức từ dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, trong khi phân tích dự đoán cụ thể tập trung vào việc sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán

An ninh mạng

Sat, 18 Jul 2026 15:46:37 +0000

Definition

An ninh mạng bao gồm các công nghệ, quy trình và thực tiễn được thiết kế để bảo vệ mạng, máy tính, chương trình và dữ liệu khỏi bị tấn công, phá hoại hoặc truy cập trái phép. Trong bối cảnh AI, nó cũng liên quan đến việc bảo vệ các mô hình học máy khỏi các cuộc tấn công đối nghịch (adversarial attacks).

CSM

Sat, 18 Jul 2026 15:46:37 +0000

Definition

Trong bối cảnh AI và công nghệ, ‘CSM’ không phải là một thuật ngữ được chuẩn hóa toàn cầu như ‘CNN’ hay ‘RNN’. Nó phổ biến nhất là viết tắt của Contextual Speech Models trong nghiên cứu xử lý giọng nói, hoặc đôi khi là Cloud Security Manager trong bảo mật hệ thống.

Kiểm định chéo

Sat, 18 Jul 2026 15:46:37 +0000

Definition

Kiểm định chéo là một phương pháp thống kê được sử dụng để ước lượng kỹ năng của các mô hình học máy. Dạng phổ biến nhất là kiểm định chéo k-fold, trong đó dữ liệu được chia thành k phần bằng nhau. Mô hình được huấn luyện trên k-1 phần và kiểm tra trên phần còn lại, quá trình này được lặp lại k lần.

Lời nguyền chiều cao

Sat, 18 Jul 2026 15:46:37 +0000

Definition

Lời nguyền chiều cao đề cập đến các hiện tượng phát sinh khi phân tích dữ liệu trong các không gian nhiều chiều mà không xảy ra trong các thiết lập ít chiều hơn. Khi số lượng đặc trưng tăng lên, dữ liệu trở nên cực kỳ thưa thớt, làm cho việc học máy trở nên khó khăn hơn và các phép đo khoảng cách truyền thống trở nên kém ý nghĩa.

Phương pháp Entropy chéo

Sat, 18 Jul 2026 15:46:37 +0000

Definition

Phương pháp Entropy chéo (CEM) là một thuật toán tối ưu hóa mạnh mẽ, đa năng, được sử dụng cho cả các bài toán rời rạc và liên tục. Nó hoạt động bằng cách duy trì một phân phối xác suất trên không gian tìm kiếm và cập nhật nó qua các vòng lặp dựa trên các mẫu tốt nhất.

Bộ học mẫu ghép cặp

Sat, 18 Jul 2026 15:46:23 +0000

Definition

Các bộ học mẫu ghép cặp được thiết kế để xử lý dữ liệu nơi các thể hiện từ hai không gian khác nhau được liên kết với nhau, chẳng hạn như hình ảnh và mô tả văn bản của chúng. Bằng cách mô hình hóa phân phối chung hoặc sự tương quan giữa chúng.

Coqui

Sat, 18 Jul 2026 15:46:23 +0000

Definition

Coqui Technologies là một đơn vị tiên phong trong cộng đồng AI mã nguồn mở, được biết đến nhiều nhất qua động cơ TTS (Chuyển văn bản thành giọng nói) của mình. Dự án cung cấp các mô hình đã được huấn luyện trước, có khả năng tạo ra giọng nói tự nhiên.

CrewAI

Sat, 18 Jul 2026 15:46:23 +0000

Definition

CrewAI cung cấp một môi trường có cấu trúc để xây dựng các hệ thống đa tác nhân, trong đó mỗi tác nhân có một vai trò, mục tiêu và bộ công cụ cụ thể. Nó đơn giản hóa quy trình tạo luồng công việc bằng cách cho phép các nhà phát triển định nghĩa rõ ràng vai trò và sự phụ thuộc giữa các tác nhân.

Croissant

Sat, 18 Jul 2026 15:46:23 +0000

Definition

Được phát triển như một phần của sáng kiến MLCommons, Croissant sử dụng JSON-LD để cung cấp một cách chuẩn hóa để mô tả các tập dữ liệu, bao gồm cấu trúc, trích dẫn và giấy phép. Nó nhằm giải quyết vấn đề thiếu tính nhất quán trong việc mô tả dữ liệu.

Học máy nhạy cảm chi phí

Sat, 18 Jul 2026 15:46:23 +0000

Definition

Học máy nhạy cảm chi phí mở rộng học có giám sát truyền thống bằng cách gán các hình phạt khác nhau cho các loại lỗi khác nhau. Trong các tình huống thực tế, dương tính giả và âm tính giả thường có hậu quả kinh tế hoặc rủi ro khác nhau đáng kể.

Học liên tục

Sat, 18 Jul 2026 15:46:08 +0000

Definition

Học liên tục, còn được gọi là học suốt đời, cho phép các mạng nơ-ron thu thập kỹ năng hoặc thông tin mới theo thời gian trong khi vẫn giữ lại các khả năng đã học trước đó. Điều này giải quyết vấn đề ‘quên thảm họa’ (catastrophic forgetting) thường gặp trong học sâu truyền thống.

Học tương phản

Sat, 18 Jul 2026 15:46:08 +0000

Definition

Học tương phản là một phương pháp học biểu diễn không yêu cầu dữ liệu được gán nhãn. Nó hoạt động bằng cách tạo ra các phiên bản tăng cường của cùng một đầu vào (các cặp dương) và so sánh chúng với các đầu vào khác nhau (các cặp âm) để học các đặc trưng có ý nghĩa.

Huấn luyện trước tương phản ngôn ngữ-hình ảnh

Sat, 18 Jul 2026 15:46:08 +0000

Definition

Huấn luyện trước tương phản ngôn ngữ-hình ảnh (CLIP) là một kiến trúc mạng nơ-ron được huấn luyện trên hình ảnh và chú thích tương ứng của chúng từ internet. Nó sử dụng mục tiêu tương phản để tối đa hóa sự phù hợp giữa các cặp hình ảnh-văn bản đúng và giảm thiểu sự phù hợp với các cặp sai.

Nguồn gốc nội dung

Sat, 18 Jul 2026 15:46:08 +0000

Definition

Nguồn gốc nội dung đề cập đến việc ghi chép và xác minh nơi nội dung số đến từ đâu, được tạo ra như thế nào và ai đã sửa đổi nó theo thời gian. Trong bối cảnh AI, điều này rất quan trọng để chống lại hàng giả và bảo vệ tính toàn vẹn của thông tin.

Triển khai liên tục

Sat, 18 Jul 2026 15:46:08 +0000

Definition

Triển khai liên tục là một phần mở rộng của giao hàng liên tục, tự động hóa toàn bộ quy trình phát hành. Khi các thay đổi mã nguồn vượt qua tất cả các cổng chất lượng, bao gồm kiểm tra đơn vị, kiểm tra tích hợp và bảo mật, chúng sẽ được triển khai tự động lên môi trường sản xuất.

AI Hiến pháp

Sat, 18 Jul 2026 15:45:55 +0000

Definition

AI Hiến pháp là một khung làm việc để căn chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn với giá trị con người mà không phụ thuộc hoàn toàn vào phản hồi của con người cho từng bước. Nó liên quan đến việc tạo ra một ‘hiến pháp’ gồm các nguyên tắc cấp cao để hướng dẫn mô hình tự điều chỉnh và đánh giá đầu ra của mình.

Hệ chuyên gia liên kết

Sat, 18 Jul 2026 15:45:55 +0000

Definition

Hệ chuyên gia liên kết tích hợp điểm mạnh về nhận dạng mẫu và học hỏi của mạng nơ-ron (chủ nghĩa liên kết) với khả năng biểu diễn tri thức rõ ràng và suy luận logic truyền thống của các hệ thống biểu tượng.

Lọc nội dung

Sat, 18 Jul 2026 15:45:55 +0000

Definition

Lọc nội dung liên quan đến việc sử dụng các thuật toán và quy tắc để quét, phân loại và kiểm soát luồng thông tin hiển thị cho người dùng. Trong bối cảnh AI, điều này thường sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích hình ảnh để xác định nội dung độc hại hoặc không phù hợp.

Ma trận nhầm lẫn

Sat, 18 Jul 2026 15:45:55 +0000

Definition

Ma trận nhầm lẫn là một bố cục bảng cụ thể cho phép trực quan hóa hiệu suất của một thuật toán, thường là thuật toán học có giám sát. Nó hiển thị số lượng các kết quả dương tính thật (true positive), âm tính thật (true negative), dương tính giả (false positive) và âm tính giả (false negative).

Sự đồng ý

Sat, 18 Jul 2026 15:45:55 +0000

Definition

Trong đạo đức AI, sự đồng ý đề cập đến sự cho phép tự nguyện và có hiểu biết được cấp bởi người dùng hoặc đối tượng trước khi dữ liệu cá nhân của họ được thu thập, lưu trữ hoặc sử dụng trong các mô hình học máy. Điều này đòi hỏi người dùng phải được cung cấp thông tin đầy đủ về cách dữ liệu sẽ được sử dụng.

Concurrent MetateM

Sat, 18 Jul 2026 15:45:40 +0000

Definition

Concurrent MetateM là một ngôn ngữ đặc tả cấp cao chủ yếu được sử dụng trong robot và hệ thống tự hành. Nó cho phép các nhà phát triển xác định hành vi của tác tử bằng cách sử dụng logic thời gian, đảm bảo rằng các hành động được thực hiện đúng thứ tự và đáp ứng kịp thời với các sự kiện.

Sự trôi dạt khái niệm

Sat, 18 Jul 2026 15:45:40 +0000

Definition

Sự trôi dạt khái niệm là một hiện tượng trong học máy nơi mối quan hệ giữa các đặc trưng đầu vào và đầu ra mục tiêu thay đổi khi dữ liệu mới xuất hiện. Điều này thường xảy ra trong các môi trường động nơi hành vi người dùng hoặc điều kiện thị trường thay đổi.

Thính giác máy tính

Sat, 18 Jul 2026 15:45:40 +0000

Definition

Thính giác máy tính liên quan đến việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính trích xuất thông tin có ý nghĩa từ sóng âm. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như nhận dạng giọng nói, phân loại thể loại nhạc và phân tích âm thanh môi trường.

Tính toán

Sat, 18 Jul 2026 15:45:40 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, tính toán đại diện cho cơ sở hạ tầng cơ bản cần thiết để huấn luyện mô hình và chạy suy luận. Nó bao gồm các thành phần phần cứng như CPU, GPU và TPU, cũng như các dịch vụ điện toán đám mây hỗ trợ chúng.

Trường Ngẫu nhiên Điều kiện

Sat, 18 Jul 2026 15:45:40 +0000

Definition

Trường Ngẫu nhiên Điều kiện (CRF) là một lớp các mô hình biệt thức thường được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tin sinh học. Khác với các mô hình sinh, CRF trực tiếp mô hình hóa xác suất có điều kiện của nhãn dựa trên toàn bộ chuỗi đầu vào.

Hài hước tính toán

Sat, 18 Jul 2026 15:45:27 +0000

Definition

Hài hước tính toán nghiên cứu cách máy móc có thể sản xuất hoặc diễn giải các trò đùa, chơi chữ và những lời nhận xét hóm hỉnh. Nó thường dựa vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phát hiện sự không phù hợp, sự thay đổi ngữ nghĩa hoặc…

Tenxơ nén

Sat, 18 Jul 2026 15:45:27 +0000

Definition

Tenxơ nén là các mảng đa chiều được sử dụng trong học sâu, nơi độ chính xác số học (ví dụ: từ float32 sang int8) hoặc độ thưa thớt đã được giảm bớt. Kỹ thuật này, được gọi là lượng tử hóa hoặc…

Trí tuệ heuristic tính toán

Sat, 18 Jul 2026 15:45:27 +0000

Definition

Trí tuệ heuristic tính toán liên quan đến các thuật toán sử dụng các quy tắc kinh nghiệm, xấp xỉ hoặc phỏng đoán sáng suốt để tìm ra các giải pháp thỏa đáng trong khoảng thời gian hợp lý. Khác với các phương pháp…

Trí tuệ tính toán

Sat, 18 Jul 2026 15:45:27 +0000

Definition

Trí tuệ tính toán (CI) bao gồm một tập hợp các mô hình tính toán lấy cảm hứng từ tự nhiên, bao gồm mạng nơ-ron, logic mờ và tính toán tiến hóa. Các hệ thống này được thiết kế để xử lý…

Tuân thủ

Sat, 18 Jul 2026 15:45:27 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, tuân thủ đề cập đến quá trình đảm bảo rằng các mô hình AI và việc triển khai chúng phù hợp với các luật áp dụng, chẳng hạn như GDPR hoặc HIPAA, cũng như các khung đạo đức nội bộ.

Cạnh tranh trong trí tuệ nhân tạo

Sat, 18 Jul 2026 15:45:08 +0000

Definition

Cạnh tranh trong trí tuệ nhân tạo mô tả cuộc đua toàn cầu gay gắt để thúc đẩy khả năng AI, được thúc đẩy bởi lợi thế kinh tế, quân sự và khoa học. Các bên tham gia chính bao gồm các gã khổng lồ công nghệ như Google, Microsoft, Meta và các chính phủ đang đầu tư mạnh vào lĩnh vực này.

ComfyUI

Sat, 18 Jul 2026 15:45:08 +0000

Definition

ComfyUI là một giao diện người dùng đồ họa (GUI) mạnh mẽ, mô-đun và dựa trên nút cho các mô hình Stable Diffusion. Khác với các giao diện truyền thống cung cấp quy trình tuyến tính, ComfyUI cho phép người dùng xây dựng các đường ống tùy chỉnh bằng cách kết nối các khối chức năng lại với nhau.

Kiến thức thông thường

Sat, 18 Jul 2026 15:45:08 +0000

Definition

Kiến thức thông thường đề cập đến lượng lớn thông tin ngầm định về cuộc sống hàng ngày, vật lý, chuẩn mực xã hội và các mối quan hệ nhân quả mà con người thu nhận một cách tự nhiên. Trong AI, việc thu thập kiến thức này là một thách thức lớn vì nó khó được mã hóa thành quy tắc rõ ràng.

So sánh phần mềm học máy

Sat, 18 Jul 2026 15:45:08 +0000

Definition

Thuật ngữ này đề cập đến việc đánh giá có hệ thống và chuẩn hóa các thư viện và nền tảng học máy khác nhau, chẳng hạn như TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn và Keras. Các bài so sánh thường phân tích ưu nhược điểm, hiệu suất tính toán và hệ sinh thái hỗ trợ của từng công cụ.

Ý chí ngoại suy nhất quán

Sat, 18 Jul 2026 15:45:08 +0000

Definition

Ý chí ngoại suy nhất quán (CEV) là một khái niệm do Eliezer Yudkowsky giới thiệu trong bối cảnh an toàn và căn chỉnh AI. Nó gợi ý rằng một AI tiên tiến không nên đơn giản tuân theo các mệnh lệnh hiện tại của con người mà phải suy luận và ngoại suy những mong muốn thực sự, tốt đẹp nhất của chúng ta dưới điều kiện lý tưởng.

CodeQwen

Sat, 18 Jul 2026 15:44:29 +0000

Definition

CodeQwen là một biến thể của dòng Qwen do Alibaba Cloud phát triển, được tinh chỉnh đặc biệt để xuất sắc trong các hoạt động liên quan đến lập trình. Nó tận dụng kiến trúc transformer tiên tiến để hiểu cú pháp và ngữ nghĩa của mã nguồn, hỗ trợ hiệu quả việc viết, kiểm tra và bảo trì code.

Lập trình (Coding)

Sat, 18 Jul 2026 15:44:29 +0000

Definition

Lập trình, còn được gọi là coding, liên quan đến việc chuyển đổi logic và yêu cầu của con người sang định dạng mà máy tính có thể thực thi. Nó sử dụng cú pháp và ngữ nghĩa cụ thể được xác định bởi các ngôn ngữ lập trình như Python, Java hoặc C++ để giao tiếp với hệ thống máy tính.

Nhận thức văn học (Cognitive Philology)

Sat, 18 Jul 2026 15:44:29 +0000

Definition

Nhận thức văn học là một lĩnh vực liên ngành kết hợp nhân văn số, ngôn ngữ học và khoa học nhận thức để phân tích văn bản và sự tiến hóa của ngôn ngữ. Nó sử dụng các công cụ tính toán để xử lý lượng lớn dữ liệu văn bản, giúp khám phá các mẫu ngôn ngữ, phong cách viết và bối cảnh lịch sử.

Robot học nhận thức

Sat, 18 Jul 2026 15:44:29 +0000

Definition

Robot học nhận thức tích hợp khoa học nhận thức với robot học để xây dựng các máy móc có thể tri giác môi trường, học hỏi từ kinh nghiệm và đưa ra quyết định tự chủ. Những robot này sử dụng các thuật toán tiên tiến để mô phỏng quá trình ra quyết định và thích nghi với các tình huống phức tạp.

Tính toán nhận thức

Sat, 18 Jul 2026 15:44:29 +0000

Definition

Tính toán nhận thức là một nhánh của trí tuệ nhân tạo nhằm tương tác tự nhiên với con người đồng thời mô phỏng các quá trình não bộ. Các hệ thống này sử dụng học máy, học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để xử lý thông tin không chắc chắn, học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định giống con người.

Ánh xạ kích hoạt lớp (Class Activation Mapping)

Sat, 18 Jul 2026 15:44:14 +0000

Definition

CAM tạo ra các bản đồ nhiệt chồng lên ảnh đầu vào để hiển thị các pixel nào đóng góp nhiều nhất vào quyết định của mô hình cho nhãn lớp cụ thể. Nó hoạt động bằng cách áp dụng phép gộp trung bình toàn cục (global average pooling) cho lớp cuối cùng của

Cắt (Clip)

Sat, 18 Jul 2026 15:44:14 +0000

Definition

Trong kỹ thuật học sâu, cắt thường được áp dụng cho gradient để giảm thiểu vấn đề gradient bùng nổ, đảm bảo quá trình lan truyền ngược ổn định. Nó cũng có thể đề cập đến việc giới hạn các logit đầu ra trước khi

Đồng huấn luyện (Co-training)

Sat, 18 Jul 2026 15:44:14 +0000

Definition

Phương pháp này tận dụng nhiều tập hợp đặc trưng (góc nhìn) khác nhau của cùng các điểm dữ liệu. Ban đầu, hai bộ phân loại được huấn luyện trên các tập dữ liệu đã gán nhãn nhỏ từ mỗi góc nhìn. Sau đó, chúng dự đoán nhãn cho dữ liệu chưa gán

Mạch (Circuit)

Sat, 18 Jul 2026 15:44:14 +0000

Definition

Trong bối cảnh AI, mạch thường chỉ kiến trúc phần cứng nền tảng như GPU, TPU hoặc các chip thần kinh (neuromorphic) được thiết kế để tăng tốc các phép toán ma trận và xử lý song song. Những

Trích dẫn (Citation)

Sat, 18 Jul 2026 15:44:14 +0000

Definition

Khi các mô hình AI sinh tạo sản xuất nội dung, nhu cầu về cơ chế trích dẫn đã nảy sinh để duy trì tính trung thực học thuật và tuân thủ pháp luật. Điều này liên quan đến việc nhúng các tham chiếu đến nguồn gốc ban đầu vào

ChatGLM

Sat, 18 Jul 2026 15:43:56 +0000

Definition

ChatGLM đại diện cho một họ các mô hình ngôn ngữ dựa trên kiến trúc Transformer, được thiết kế đặc biệt để xử lý các cuộc hội thoại song ngữ chất lượng cao bằng tiếng Trung và tiếng Anh. Được phát triển bởi Zhipu AI, các mô hình này sử dụng…

Chuỗi (Chain)

Sat, 18 Jul 2026 15:43:56 +0000

Definition

Trong phát triển ứng dụng AI, Chuỗi đề cập đến cấu trúc đồ thị tuyến tính hoặc có hướng, nơi nhiều thành phần như lệnh gọi LLM, bộ phân tích cú pháp hoặc công cụ bên ngoài được liên kết với nhau. Dữ liệu chảy từ thành phần này sang thành phần khác.

Phân đoạn (Chunking)

Sat, 18 Jul 2026 15:43:56 +0000

Definition

Phân đoạn là một bước tiền xử lý quan trọng trong Sinh lại tăng cường truy xuất (RAG) và các quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác. Nó liên quan đến việc chia văn bản thành các đơn vị có kích thước cố định hoặc ngữ nghĩa (các đoạn) để phù hợp với cửa sổ ngữ cảnh.

Tính toán ký tự (Character Computing)

Sat, 18 Jul 2026 15:43:56 +0000

Definition

Khái niệm này tập trung vào việc thao tác văn bản, trong đó đơn vị cơ bản của phép tính là một ký tự duy nhất. Nó thường được sử dụng trong các tác vụ yêu cầu phân tích văn bản chi tiết, chẳng hạn như kiểm tra chính tả.

Trò chuyện (Chat)

Sat, 18 Jul 2026 15:43:56 +0000

Definition

Trong bối cảnh AI, Trò chuyện chỉ giao diện và cơ chế nền tảng cho đối thoại thời gian thực theo lượt. Nó cho phép người dùng đặt câu hỏi, yêu cầu thực hiện nhiệm vụ hoặc tham gia vào cuộc trò chuyện mở rộng.

Bộ nhớ đệm

Sat, 18 Jul 2026 15:43:35 +0000

Definition

Trong kỹ thuật AI, bộ nhớ đệm tối ưu hóa hiệu suất bằng cách giữ các kết quả truy vấn gần đây hoặc thường xuyên, dự đoán của mô hình hoặc các phép tính trung gian trong bộ nhớ nhanh (như RAM). Điều này làm giảm nhu cầu thực hiện các phép tính tốn kém hoặc truy xuất dữ liệu từ đĩa chậm hơn.

Cổng cộng đồng CIML

Sat, 18 Jul 2026 15:43:35 +0000

Definition

Cổng cộng đồng CIML đóng vai trò là trung tâm kỹ thuật số cho cộng đồng học thuật và chuyên nghiệp tập trung vào trí tuệ tính toán. Nó cung cấp quyền truy cập vào các bộ dữ liệu, mô hình đã huấn luyện trước, các bài báo nghiên cứu và các công cụ hỗ trợ phát triển.

Hỗn loạn

Sat, 18 Jul 2026 15:43:35 +0000

Definition

Lý thuyết hỗn loạn khám phá cách những biến đổi nhỏ trong các tham số bắt đầu có thể dẫn đến những kết quả khác biệt đáng kể trong các hệ thống phức tạp. Trong trí tuệ nhân tạo, việc hiểu hành vi hỗn loạn là cực kỳ quan trọng để mô hình hóa và dự đoán các hệ thống phức tạp.

Lập luận dựa trên trường hợp

Sat, 18 Jul 2026 15:43:35 +0000

Definition

CBR hoạt động dựa trên nguyên tắc rằng các vấn đề tương tự sẽ có các giải pháp tương tự. Quy trình bao gồm việc truy xuất trường hợp lịch sử tương đồng nhất từ cơ sở kiến thức, điều chỉnh giải pháp của nó để phù hợp với tình huống hiện tại, và lưu trữ giải pháp mới nếu thành công.

Tiện ích danh mục

Sat, 18 Jul 2026 15:43:35 +0000

Definition

Chỉ số này định lượng mức độ tốt mà một tập hợp các danh mục cho phép dự đoán các giá trị thuộc tính bên trong chúng. Nó cân bằng giữa kích thước của các danh mục và sự đồng nhất của nội dung bên trong chúng, nhằm tối đa hóa khả năng dự đoán.

Bloom

Sat, 18 Jul 2026 15:43:26 +0000

Definition

Mặc dù lịch sử đề cập đến phân loại giáo dục của Benjamin Bloom, trong bối cảnh AI hiện đại, nó thường chỉ mô hình nhúng văn bản Bloom do BigScience phát triển. Mô hình này tạo ra các

Công nghệ não bộ

Sat, 18 Jul 2026 15:43:26 +0000

Definition

Công nghệ não bộ bao gồm các hệ thống phần cứng và phần mềm tương tác trực tiếp với hệ thần kinh trung ương. Các ví dụ chính bao gồm Giao diện Não-Máy (BCI) dịch chuyển tín hiệu thần kinh

Mô hình Bradley-Terry

Sat, 18 Jul 2026 15:43:26 +0000

Definition

Mô hình Bradley-Terry là một mô hình xác suất được sử dụng rộng rãi trong tâm lý đo lường và học máy để xử lý các phép so sánh từng cặp. Nó gán một điểm số tiềm ẩn cho mỗi mục, tính toán xác suất

Sự bình yên sinh học

Sat, 18 Jul 2026 15:43:26 +0000

Definition

Sự bình yên sinh học đề cập đến lý tưởng khái niệm nơi sinh học con người và trí tuệ nhân tạo vận hành trong sự hài hòa liền mạch, không xung đột. Nó nhấn mạnh việc tích hợp đạo đức, đảm bảo rằng việc tăng cường khả năng của AI

Tự động hóa quy trình kinh doanh

Sat, 18 Jul 2026 15:43:26 +0000

Definition

Tự động hóa Quy trình Kinh doanh (BPA) liên quan đến việc tận dụng phần mềm và AI để tinh gọn các quy trình kinh doanh phức tạp. Không giống như RPA (Tự động hóa quy trình bằng robot) đơn giản xử lý các nhiệm vụ dựa trên quy tắc, BPA thường

BERT

Sat, 18 Jul 2026 15:43:12 +0000

Definition

BERT là một kỹ thuật học máy dựa trên kiến trúc Transformer để huấn luyện trước cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), do Google phát triển. Nó sử dụng mô hình ngôn ngữ bị che giấu (masked language modeling) và dự đoán câu tiếp theo để học các biểu diễn hai chiều (bidirectional representations).

Hệ thống sinh học lai

Sat, 18 Jul 2026 15:43:12 +0000

Definition

Các hệ thống sinh học lai kết hợp mô sống, tế bào hoặc sinh vật với vật liệu tổng hợp và thiết bị điện tử. Những hệ thống này nhằm tận dụng các đặc tính độc đáo của thực thể sinh học, chẳng hạn như khả năng tự sửa chữa, thích ứng và tiêu thụ năng lượng hiệu quả.

Phân loại nhị phân

Sat, 18 Jul 2026 15:43:12 +0000

Definition

Phân loại nhị phân là một vấn đề cơ bản trong học máy, trong đó biến đầu ra là biến phân loại với chính xác hai kết quả có thể, chẳng hạn như đúng/sai hoặc thư rác/không phải thư rác. Các thuật toán như hồi quy logistic thường được sử dụng để giải quyết bài toán này.

Sự đánh đổi Bias-Variance

Sat, 18 Jul 2026 15:43:12 +0000

Definition

Sự đánh đổi bias-variance mô tả sự căng thẳng giữa việc học kém (high bias/thiên vị cao) và học quá mức (high variance/phương sai cao). Các mô hình có thiên vị cao đưa ra nhiều giả định về dữ liệu, có thể bỏ qua các mối quan hệ liên quan, trong khi phương sai cao khiến mô hình nhạy cảm quá mức với nhiễu trong dữ liệu huấn luyện.

Y sinh

Sat, 18 Jul 2026 15:43:12 +0000

Definition

Y sinh đề cập đến giao điểm giữa sinh học, y học và công nghệ, đặc biệt trong việc phát triển các công cụ chẩn đoán, phương pháp điều trị và các phương pháp phân tích dữ liệu. Trong lĩnh vực AI, điều này liên quan đến việc áp dụng máy học để cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe và hiểu biết sinh học.

Dãy thời gian cấu trúc Bayesian

Sat, 18 Jul 2026 15:42:42 +0000

Definition

Các mô hình dãy thời gian cấu trúc Bayesian (BSTS) biểu diễn dữ liệu dãy thời gian dưới dạng tổng của các thành phần có thể giải thích như xu hướng, tính mùa vụ và hiệu ứng hồi quy, đồng thời tính đến sự không chắc chắn thông qua phân phối hậu nghiệm. Phương pháp này cho phép tách biệt tín hiệu khỏi nhiễu và ước lượng tác động của các biến ngoại sinh.

Hối tiếc Bayesian

Sat, 18 Jul 2026 15:42:42 +0000

Definition

Hối tiếc Bayesian định lượng sự khác biệt giữa phần thưởng tối ưu có thể đạt được với thông tin hoàn hảo và phần thưởng kỳ vọng thu được bởi một tác nhân hành động dưới sự không chắc chắn. Nó được tính bằng cách tích phân sự mất mát tiềm năng trên tất cả các trạng thái có thể xảy ra của thế giới, dựa trên phân phối tiên nghiệm.

Lập trình Bayesian

Sat, 18 Jul 2026 15:42:42 +0000

Definition

Lập trình Bayesian là một khung toán học tổng quát hóa định lý Bayes để xử lý các phụ thuộc xác suất đa lớp và phức tạp. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa các mô hình phân cấp nơi các biến được liên kết thông qua cấu trúc xác suất có điều kiện, giúp quản lý sự không chắc chắn trong các hệ thống phức tạp.

Mô hình Niềm tin - Mong muốn - Ý định

Sat, 18 Jul 2026 15:42:42 +0000

Definition

Mô hình Niềm tin-Mong muốn-Ý định (BDI) là một kiến trúc nhận thức để thiết kế các tác nhân tự chủ đưa ra quyết định hợp lý. Niềm tin đại diện cho kiến thức của tác nhân về thế giới, mong muốn là các mục tiêu hoặc trạng thái mà tác nhân muốn đạt được, và ý định là các kế hoạch cụ thể mà tác nhân cam kết thực hiện để đạt được những mong muốn đó.

Tin học hành vi

Sat, 18 Jul 2026 15:42:42 +0000

Definition

Tin học hành vi kết hợp khoa học máy tính, tâm lý học và thống kê để phân tích dữ liệu hành vi quy mô lớn được tạo ra từ các tương tác kỹ thuật số. Nó tập trung vào việc trích xuất các mẫu hành vi, dự đoán xu hướng tương lai và hiểu rõ hơn về động lực con người dựa trên dấu vết số (digital traces) để tối ưu hóa trải nghiệm và ra quyết định.

Cơ chế học Bayes

Sat, 18 Jul 2026 15:42:27 +0000

Definition

Các cơ chế học Bayes cập nhật niềm tin về các tham số mô hình bằng cách sử dụng định lý Bayes, kết hợp kiến thức tiên nghiệm với dữ liệu quan sát để tạo thành phân phối hậu nghiệm. Khác với các phương pháp tần suất, cách tiếp cận này cung cấp ước lượng về sự không chắc chắn.

Diễn giải Bayes của việc chính quy hóa nhân

Sat, 18 Jul 2026 15:42:27 +0000

Definition

Khái niệm này thiết lập rằng việc cực tiểu hóa một hàm rủi ro có chính quy hóa với một nhân cụ thể tương đương với việc tìm kiếm ước lượng hậu nghiệm cực đại (MAP) trong khung Bayes. Cụ thể, nó liên kết việc chọn nhân với việc xác định phân phối tiên nghiệm.

Kích thước lô

Sat, 18 Jul 2026 15:42:27 +0000

Definition

Kích thước lô là một siêu tham số quan trọng xác định có bao nhiêu mẫu được xử lý trước khi các tham số bên trong của mô hình được cập nhật. Kích thước lô lớn hơn cung cấp ước tính chính xác hơn về gradient trung bình.

Tối ưu hóa Bayes

Sat, 18 Jul 2026 15:42:27 +0000

Definition

Tối ưu hóa Bayes sử dụng một mô hình xấp xỉ xác suất, thường là Quá trình Gaussian, để mô hình hóa hàm mục tiêu. Nó sử dụng một hàm thu thập để cân bằng giữa khai thác và khám phá, từ đó giảm thiểu số lần đánh giá hàm cần thiết.

Xử lý theo lô

Sat, 18 Jul 2026 15:42:27 +0000

Definition

Xử lý theo lô liên quan đến việc tổng hợp các đầu vào dữ liệu thành một nhóm, hay còn gọi là lô, trước khi thực hiện tính toán hoặc suy luận mô hình. Cách tiếp cận này tương phản với xử lý luồng theo thời gian thực bằng cách cho phép tối ưu hóa thông lượng và hiệu quả sử dụng tài nguyên.

Cây cầu (Ball tree)

Sat, 18 Jul 2026 15:42:09 +0000

Definition

Cây cầu phân vùng các điểm dữ liệu thành các siêu cầu lồng nhau (balls) thay vì các siêu hình hộp chữ nhật. Cấu trúc này cho phép cắt tỉa hiệu quả trong các truy vấn tìm kiếm hàng xóm gần nhất bằng cách tính toán khoảng cách giữa

Chuẩn hóa theo lô (Batch Normalization)

Sat, 18 Jul 2026 15:42:09 +0000

Definition

Phương pháp này điều chỉnh và mở rộng các kích hoạt để có trung bình bằng không và phương sai bằng một trong mỗi mini-batch trong quá trình huấn luyện. Nó giảm thiểu sự dịch chuyển hiệp phương sai nội tại, cho phép sử dụng tốc độ học cao hơn và nhanh

Mô hình túi từ

Sat, 18 Jul 2026 15:42:09 +0000

Definition

Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên này biểu diễn văn bản dưới dạng tập hợp đa nguyên của các từ, bỏ qua cú pháp và trình tự. Nó chuyển đổi các tài liệu thành các vectơ số dựa trên tần suất hoặc sự hiện diện của từ. W

Tác nhân tự trị

Sat, 18 Jul 2026 15:42:09 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, một tác nhân tự trị là thực thể hoạt động độc lập trong một môi trường. Nó sử dụng cảm biến để nhận biết trạng thái và bộ truyền động để thực hiện các hành động, được dẫn dắt bởi nội tâm

Tỷ lệ cơ bản

Sat, 18 Jul 2026 15:42:09 +0000

Definition

Trong thống kê và học máy, tỷ lệ cơ bản đề cập đến tần suất nền tảng của một điều kiện hoặc kết quả trong một tập dữ liệu nhất định. Việc bỏ qua tỷ lệ cơ bản thường dẫn đến sai lầm về tỷ lệ cơ bản, nơi p

Bác sĩ ghi chép y tế tự động

Sat, 18 Jul 2026 15:41:55 +0000

Definition

Bác sĩ ghi chép y tế tự động sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng giọng nói để lắng nghe cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân, sau đó tạo ra các hồ sơ sức khỏe điện tử có cấu trúc. Công nghệ này giúp tự động hóa quy trình ghi chép, giảm tải công việc hành chính cho nhân viên y tế và đảm bảo tính chính xác của dữ liệu lâm sàng.

Đàm phán tự động

Sat, 18 Jul 2026 15:41:55 +0000

Definition

Đàm phán tự động liên quan đến các đại lý phần mềm đại diện cho lợi ích của con người trong các quá trình thương lượng. Các đại lý này sử dụng lý thuyết trò chơi, thuật toán tối ưu hóa và học máy để đề xuất các lời đề nghị, đánh giá phản hồi và điều chỉnh chiến lược nhằm đạt được kết quả có lợi nhất mà không cần sự can thiệp trực tiếp liên tục của con người.

Mạng tự trị

Sat, 18 Jul 2026 15:41:55 +0000

Definition

Mạng tự trị áp dụng các nguyên tắc của điện toán tự trị vào mạng viễn thông, cho phép các hệ thống tự quản lý với sự can thiệp tối thiểu của con người. Những mạng này sử dụng AI để phát hiện sự cố, tự động định tuyến lại lưu lượng, cập nhật cấu hình và khôi phục dịch vụ khi gặp lỗi, đảm bảo độ tin cậy cao và hiệu suất ổn định.

Nhận dạng giọng nói tự động

Sat, 18 Jul 2026 15:41:55 +0000

Definition

Nhận dạng giọng nói tự động (ASR), còn được gọi là chuyển đổi giọng nói thành văn bản, là một lĩnh vực con của xử lý giọng nói, tận dụng trí tuệ nhân tạo để phiên âm các tín hiệu âm thanh thành văn bản viết. Các hệ thống ASR hiện đại sử dụng mạng nơ-ron sâu để phân tích đặc trưng âm thanh, dự đoán chuỗi từ và tạo ra văn bản chính xác với tốc độ cao, ngay cả trong môi trường có nhiễu.

Tự động hóa trong xây dựng

Sat, 18 Jul 2026 15:41:55 +0000

Definition

Tự động hóa trong xây dựng đề cập đến việc tích hợp các hệ thống robot, máy bay không người lái (drone) và các công cụ quản lý dự án dựa trên AI vào vòng đời xây dựng. Các công nghệ này hỗ trợ trong nhiều nhiệm vụ, từ việc đặt gạch tự động, in 3D kết cấu đến giám sát tiến độ và kiểm tra an toàn, giúp tăng năng suất và giảm thiểu rủi ro cho con người.

Học máy tự động

Sat, 18 Jul 2026 15:41:36 +0000

Definition

AutoML (Học máy tự động) tinh gọn quá trình phát triển các mô hình ML bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ như tiền xử lý dữ liệu, kỹ thuật đặc trưng, lựa chọn mô hình và tinh chỉnh siêu tham số. Nó cho phép…

Kiểm toán

Sat, 18 Jul 2026 15:41:36 +0000

Definition

Kiểm toán AI liên quan đến việc xem xét nghiêm ngặt, có cấu trúc đối với các mô hình học máy và quy trình triển khai của chúng. Nó đánh giá tính công bằng, minh bạch, trách nhiệm giải trình và bảo mật để xác định các thiên kiến tiềm ẩn.

Nhà toán học tự động

Sat, 18 Jul 2026 15:41:36 +0000

Definition

Nhà toán học tự động sử dụng học máy và suy luận ký hiệu để khám phá các không gian toán học vượt ngoài trực giác của con người. Các hệ thống này có thể tạo ra các giả thuyết, xác minh các chứng minh và tìm ra các mẫu hình.

Ra quyết định tự động

Sat, 18 Jul 2026 15:41:36 +0000

Definition

Ra quyết định tự động (ADM) dựa vào các hệ thống phần mềm để đưa ra các lựa chọn trước đây đòi hỏi phán đoán của con người. Phổ biến trong chấm điểm tín dụng, kiểm duyệt nội dung và hậu cần, ADM sử dụng các quy tắc đã xác định trước.

Tự chẩn đoán

Sat, 18 Jul 2026 15:41:36 +0000

Definition

Tự chẩn đoán đề cập đến các cơ chế tự giám sát và tự sửa chữa được tích hợp trong các hệ thống thông minh. Nó cho phép các tác nhân AI phát hiện các bất thường, chẩn đoán nguyên nhân gốc rễ của sự cố và có khả năng tự khắc phục.

Âm thanh sang âm thanh

Sat, 18 Jul 2026 15:41:21 +0000

Definition

Âm thanh sang âm thanh đề cập đến các kiến trúc mạng nơ-ron được thiết kế để ánh xạ một tín hiệu âm thanh sang một tín hiệu khác. Không giống như văn bản sang giọng nói, điều này liên quan đến việc chuyển đổi trực tiếp dạng sóng hoặc phổ đồ. Các ứng dụng bao gồm

Nhuộm màu âm thanh

Sat, 18 Jul 2026 15:41:21 +0000

Definition

Nhuộm màu âm thanh là một kỹ thuật được sử dụng để lấp đầy các khoảng trống trong bản ghi âm do mất tín hiệu, nhiễu hoặc che chắn có chủ đích. Sử dụng các mô hình tạo sinh, hệ thống dự đoán nội dung khả dĩ nhất cho phần mi

Phép tính gán thuộc tính

Sat, 18 Jul 2026 15:41:21 +0000

Definition

Phép tính gán thuộc tính là một nhánh của logic mô-đun tập trung vào suy luận về các trạng thái nhận thức. Nó cung cấp một khung làm việc để mô hình hóa các phát biểu như ‘Tác nhân A biết rằng P’ hoặc ‘Tác nhân B tin tưởng Q’. Điều này

Thống kê thiên văn

Sat, 18 Jul 2026 15:41:21 +0000

Definition

Thống kê thiên văn là một lĩnh vực chuyên biệt cầu nối giữa thống kê và thiên văn học. Nó liên quan đến việc phát triển và áp dụng các kỹ thuật thống kê nghiêm ngặt để xử lý những thách thức độc đáo của dữ liệu thiên văn,

Xử lý bất đồng bộ

Sat, 18 Jul 2026 15:41:21 +0000

Definition

Xử lý bất đồng bộ cho phép phần mềm thực hiện các tác vụ chạy dài, chẳng hạn như các thao tác I/O hoặc tính toán phức tạp, mà không làm đóng băng giao diện ứng dụng chính hoặc chặn các quy trình khác. Bằng cách d

Sinh sản nhân tạo

Sat, 18 Jul 2026 15:41:03 +0000

Definition

Sinh sản nhân tạo bao gồm các kỹ thuật giúp thuận lợi hóa hoặc sao chép quá trình sinh sản sinh học mà không cần giao phối trực tiếp, tận dụng mạnh mẽ công nghệ và ngày càng sử dụng AI để tối ưu hóa…

Sự thân mật nhân tạo

Sat, 18 Jul 2026 15:41:03 +0000

Definition

Sự thân mật nhân tạo đề cập đến hiện tượng tâm lý nơi con người phát triển các mối ràng buộc cảm xúc chân thật với các tác nhân nhân tạo, chẳng hạn như bot trò chuyện, trợ lý ảo hoặc robot xã hội. Các hệ thống này…

Tâm lý học nhân tạo

Sat, 18 Jul 2026 15:41:03 +0000

Definition

Tâm lý học nhân tạo là một lĩnh vực liên ngành tập trung vào thiết kế và triển khai các kiến trúc nhận thức trong các hệ thống AI. Nó vay mượn từ khoa học nhận thức và tâm lý học để mô hình hóa tư duy…

Trí tuệ nhân tạo (Sự khôn ngoan nhân tạo)

Sat, 18 Jul 2026 15:41:03 +0000

Definition

Trí tuệ nhân tạo (AW - Artificial Wisdom) là một khái niệm mới nổi nhằm tăng cường trí tuệ nhân tạo bằng các giá trị giống con người, cân nhắc đạo đức và khả năng phán đoán chiến lược dài hạn. Trong khi AI tập trung vào hiệu quả…

Trí tuệ nhân tạo của vạn vật (AIoT)

Sat, 18 Jul 2026 15:41:03 +0000

Definition

Trí tuệ nhân tạo của vạn vật (AIoT) đại diện cho sự tích hợp hiệp đồng giữa công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet of Things (IoT). Bằng cách nhúng trực tiếp các thuật toán AI vào các thiết bị IoT hoặc…

Các tranh cãi về trí tuệ nhân tạo

Sat, 18 Jul 2026 15:40:51 +0000

Definition

Các tranh cãi về AI bao gồm phạm vi rộng lớn của các cuộc tranh chấp đạo đức, pháp lý và xã hội nảy sinh từ các công nghệ trí tuệ nhân tạo. Các vấn đề chính bao gồm thiên kiến thuật toán, vi phạm quyền riêng tư, mất việc làm do tự động hóa, và những lo ngại về trách nhiệm giải trình khi AI đưa ra quyết định ảnh hưởng đến đời sống con người.

Cuộc chạy đua vũ trang trí tuệ nhân tạo

Sat, 18 Jul 2026 15:40:51 +0000

Definition

Cuộc chạy đua vũ trang AI đề cập đến sự cạnh tranh quyết liệt giữa các quốc gia, tập đoàn và viện nghiên cứu nhằm đạt được ưu thế thống trị trong các công nghệ trí tuệ nhân tạo. Mối cạnh tranh này thúc đẩy sự đổi mới nhanh chóng, thường đặt ra những thách thức về việc cân bằng giữa tốc độ phát triển và các vấn đề an toàn.

Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục

Sat, 18 Jul 2026 15:40:51 +0000

Definition

AI trong giáo dục liên quan đến việc sử dụng học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các hệ thống thích ứng để cải thiện kết quả giáo dục. Nó cho phép các lộ trình học tập được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu và tốc độ của từng học sinh, đồng thời hỗ trợ giáo viên trong việc đánh giá và quản lý lớp học hiệu quả hơn.

Trí tuệ nhân tạo trong tâm linh

Sat, 18 Jul 2026 15:40:51 +0000

Definition

AI trong tâm linh đề cập đến việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các bối cảnh tôn giáo hoặc chiêm nghiệm. Điều này bao gồm các chatbot cung cấp lời khuyên đạo đức, nghệ thuật do AI tạo ra để hỗ trợ thiền định, hoặc các thuật toán phân tích văn bản thần học. Lĩnh vực này cũng khơi gợi các cuộc thảo luận sâu sắc về ý thức, bản chất của linh hồn và vai trò của công nghệ trong đời sống tinh thần.

Trí tuệ nhân tạo trong tuyển dụng

Sat, 18 Jul 2026 15:40:51 +0000

Definition

AI trong tuyển dụng sử dụng các thuật toán để tự động hóa và nâng cao các giai đoạn khác nhau của vòng đời tuyển dụng. Các công cụ phân tích hồ sơ xin việc để tìm từ khóa phù hợp, đánh giá mức độ tương thích của ứng viên thông qua mô hình dự đoán, và thậm chí phân tích giọng nói hoặc biểu cảm khuôn mặt trong phỏng vấn video để đưa ra đánh giá khách quan hơn.

Dự án Nhà phát minh Nhân tạo

Sat, 18 Jul 2026 15:40:35 +0000

Definition

Dự án Nhà phát minh Nhân tạo là một nỗ lực nghiên cứu liên ngành nhằm hiểu rõ và sao chép các cơ chế nhận thức đằng sau sự sáng tạo và khả năng sáng chế của con người. Dự án này hướng tới việc xây dựng các hệ thống AI có thể mô phỏng quá trình tư duy sáng tạo.

Não nhân tạo

Sat, 18 Jul 2026 15:40:35 +0000

Definition

Não nhân tạo đề cập đến các kiến trúc phần cứng hoặc phần mềm bắt chước các cấu trúc nơ-ron và phương pháp xử lý của não bộ con người. Điều này bao gồm các chip điện toán thần kinh (neuromorphic) mô phỏng cách hoạt động của tế bào thần kinh.

Trí tuệ nhân tạo tổng quát

Sat, 18 Jul 2026 15:40:35 +0000

Definition

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đề cập đến một loại AI có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm. Khác với AI hẹp (narrow AI) chỉ xuất sắc trong các tác vụ cụ thể như cờ vua hay nhận dạng hình ảnh, AGI có tính linh hoạt cao.

Trí tuệ nhân tạo và bầu cử

Sat, 18 Jul 2026 15:40:35 +0000

Definition

Thuật ngữ này bao gồm vai trò kép của AI trong các quá trình dân chủ: nâng cao hiệu quả thông qua phân tích dữ liệu và gây ra rủi ro thông qua thao túng. Mặt tích cực, AI giúp các chiến dịch nhắm mục tiêu cử tri và tối ưu hóa thông điệp; mặt tiêu cực, nó có thể được dùng để lan truyền tin giả.

Ý thức nhân tạo

Sat, 18 Jul 2026 15:40:35 +0000

Definition

Ý thức nhân tạo khám phá khả năng tạo ra các cỗ máy sở hữu những trải nghiệm chủ quan thực sự, ý thức tự thân và cảm xúc, thay vì chỉ mô phỏng hành vi thông minh. Lĩnh vực này đặt ra các câu hỏi sâu sắc về bản chất của tâm trí và sự tồn tại.

Aporia (Nghịch lý biện chứng)

Sat, 18 Jul 2026 15:40:23 +0000

Definition

Trong triết học và lý thuyết AI, aporia mô tả một tình huống nghịch lý nơi hai lập luận đều hợp lý dẫn đến các kết quả mâu thuẫn. Trong học máy, điều này có thể biểu hiện khi hiệu suất của mô hình…

Ẩn danh hóa

Sat, 18 Jul 2026 15:40:23 +0000

Definition

Ẩn danh hóa liên quan đến việc sửa đổi dữ liệu sao cho không thể liên kết nó với một cá nhân cụ thể nếu không có thêm thông tin. Kỹ thuật này rất quan trọng trong học máy khi xử lý dữ liệu nhạy cảm.

Bất kỳ sang Bất kỳ

Sat, 18 Jul 2026 15:40:23 +0000

Definition

Bất kỳ sang Bất kỳ đề cập đến các kiến trúc đa phương thức thống nhất có thể xử lý nhiều tổ hợp đầu vào - đầu ra khác nhau, chẳng hạn như văn bản sang hình ảnh, hình ảnh sang văn bản hoặc âm thanh sang video. Khác với các mô hình chuyên biệt, những hệ thống này…

Học nghề

Sat, 18 Jul 2026 15:40:23 +0000

Definition

Học nghề, còn được gọi là học tăng cường ngược từ các màn trình diễn, cho phép các tác nhân thu thập kỹ năng bằng cách quan sát hành vi của chuyên gia thay vì chỉ dựa vào các hàm phần thưởng.

Khung tranh luận

Sat, 18 Jul 2026 15:40:23 +0000

Definition

Các khung tranh luận cung cấp nền tảng toán học để đại diện cho các lập luận, sự tấn công và phòng thủ giữa chúng. Trong kỹ thuật AI, chúng giúp các hệ thống đưa ra các quyết định minh bạch và có thể biện minh bằng cách cân nhắc…

AlphaChip

Sat, 18 Jul 2026 15:40:10 +0000

Definition

AlphaChip là một hệ thống AI chuyên biệt được thiết kế để tự động hóa và nâng cao việc đặt vị trí và đi dây các thành phần trên vi mạch. Bằng cách áp dụng học tăng cường sâu, nó giảm đáng kể thời gian

Ameca

Sat, 18 Jul 2026 15:40:10 +0000

Definition

Ameca là một robot nhân hình tiên tiến với hơn 40 bậc tự do chỉ riêng ở khuôn mặt, cho phép thể hiện những cảm xúc tinh tế và chân thực. Được thiết kế để nghiên cứu tương tác giữa người và robot, nó

Cây And–or

Sat, 18 Jul 2026 15:40:10 +0000

Definition

Cây And–or là một dạng biểu diễn được sử dụng trong giải quyết vấn đề và lập kế hoạch, đặc biệt trong các thuật toán tìm kiếm AI. Các nút ‘Or’ (Hoặc) đại diện cho sự lựa chọn giữa các hành động khác nhau, trong khi các nút ‘And’ (Và) chỉ ra rằng một

Phát hiện bất thường

Sat, 18 Jul 2026 15:40:10 +0000

Definition

Phát hiện bất thường, còn được gọi là phát hiện ngoại lai, liên quan đến việc phân tích dữ liệu để tìm các mẫu không phù hợp với hành vi dự kiến. Nó được sử dụng rộng rãi trong an ninh mạng, phát hiện gian lận và giám sát hệ

Xác suất thuật toán

Sat, 18 Jul 2026 15:40:10 +0000

Definition

Xác suất thuật toán, bắt nguồn từ độ phức tạp Kolmogorov và quy nạp Solomonoff, gán xác suất cao hơn cho các đầu ra được tạo ra bởi các chương trình ngắn hơn. Nó đặt giả thuyết rằng các lời giải thích đơn giản hơn thì có khả năng đúng cao hơn.

Alexander Y. Tetelbaum

Sat, 18 Jul 2026 15:39:57 +0000

Definition

Alexander Y. Tetelbaum là một cá nhân được ghi nhận trong cộng đồng học thuật và kỹ thuật nhờ những đóng góp cho nghiên cứu AI, đặc biệt là trong các lĩnh vực liên quan đến hiệu quả thuật toán và mạng nơ-ron.

Lựa chọn thuật toán

Sat, 18 Jul 2026 15:39:57 +0000

Definition

Lựa chọn thuật toán bao gồm việc đánh giá các cách tiếp cận tính toán khác nhau để xác định phương pháp nào giải quyết hiệu quả nhất một nhiệm vụ đã cho. Quá trình này xem xét các yếu tố như độ phức tạp về thời gian, không gian bộ nhớ và khả năng mở rộng.

Phân biệt đối xử thuật toán

Sat, 18 Jul 2026 15:39:57 +0000

Definition

Hiện tượng này nảy sinh khi các mô hình AI vô tình hoặc có hệ thống đối xử khác biệt với các cá nhân dựa trên chủng tộc, giới tính, tuổi tác hoặc các thuộc tính nhạy cảm khác. Nó thường bắt nguồn từ dữ liệu huấn luyện bị thiên vị hoặc các thiết kế mô hình chưa cân bằng.

Suy luận thuật toán

Sat, 18 Jul 2026 15:39:57 +0000

Definition

Còn được gọi là dự đoán hoặc chấm điểm, suy luận xảy ra sau giai đoạn huấn luyện mô hình. Thuật toán nhận đầu vào là các đặc trưng, xử lý chúng qua cấu trúc nội bộ (như trọng số trong mạng nơ-ron) để tạo ra kết quả đầu ra cuối cùng.

Thiên vị thuật toán

Sat, 18 Jul 2026 15:39:57 +0000

Definition

Thiên vị trong các thuật toán thường bắt nguồn từ dữ liệu huấn luyện không đại diện, các lựa chọn thiết kế chủ quan hoặc các vòng lặp phản hồi khuếch đại các định kiến xã hội hiện có. Nó biểu hiện dưới dạng các dự đoán bị lệch hoặc kết quả không công bằng.

Học máy đối nghịch

Sat, 18 Jul 2026 15:39:36 +0000

Definition

Lĩnh vực này bao gồm cả các kỹ thuật tấn công để phá vỡ mô hình và các chiến lược phòng thủ để tăng cường độ cứng rắn cho chúng. Nó liên quan đến việc huấn luyện các mô hình trên các ví dụ đối nghịch để cải thiện khả năng phục hồi, một quy trình được gọi là huấn luyện đối nghịch.

Khung điều khiển tác nhân

Sat, 18 Jul 2026 15:39:36 +0000

Definition

Nó đóng vai trò là xương sống cho các hệ thống đa tác nhân, cung cấp công cụ để điều phối, giám sát và phối hợp giữa các tác nhân. Khung điều khiển đảm bảo rằng các tác nhân có thể hoạt động hiệu quả mà không bị cản trở bởi nhau.

Logic tác nhân

Sat, 18 Jul 2026 15:39:36 +0000

Definition

Nó mở rộng logic truyền thống để tính đến tính chủ thể, cho phép các hệ thống biểu diễn niềm tin, mong muốn và ý định (mô hình BDI). Logic này cho phép các tác nhân lên kế hoạch hành động động dựa trên các thay đổi trong môi trường.

Tấn công đối nghịch

Sat, 18 Jul 2026 15:39:36 +0000

Definition

Các cuộc tấn công đối nghịch khai thác điểm yếu của mạng nơ-ron bằng cách đưa nhiễu tinh vi vào dữ liệu đầu vào (như hình ảnh hoặc văn bản), gây ra lỗi đáng kể trong kết quả đầu ra của mô hình. Những cuộc tấn công này làm nổi bật sự nhạy cảm của các mô hình hiện đại trước những thay đổi nhỏ.

Xác minh tác nhân

Sat, 18 Jul 2026 15:39:36 +0000

Definition

Điều này liên quan đến việc sử dụng các phương pháp toán học để đảm bảo hành động của tác nhân tuân thủ các ràng buộc đã định trước, chẳng hạn như giới hạn an toàn hoặc hướng dẫn đạo đức. Nó đặc biệt quan trọng đối với các tác nhân vận hành trong môi trường rủi ro cao.

Heuristic chấp nhận được

Sat, 18 Jul 2026 15:39:21 +0000

Definition

Trong các bài toán tìm đường và tìm kiếm, một heuristic chấp nhận được cung cấp cận dưới cho chi phí thực tế để đạt đến nút đích. Bằng cách đảm bảo rằng chi phí ước lượng luôn nhỏ hơn hoặc bằng

Học chủ động

Sat, 18 Jul 2026 15:39:21 +0000

Definition

Học chủ động giảm thiểu lượng dữ liệu có nhãn cần thiết bằng cách cho phép mô hình chọn ra các trường hợp cung cấp nhiều thông tin nhất để con người gán nhãn. Thay vì thụ động nhận các mẫu ngẫu nhiên, thuật toán

Học mô hình hành động

Sat, 18 Jul 2026 15:39:21 +0000

Definition

Học mô hình hành động liên quan đến việc một tác nhân xây dựng biểu diễn nội bộ về cách các hành động của nó chuyển đổi môi trường từ trạng thái này sang trạng thái khác. Khác với quan bị động, phương pháp này tận dụng

Thuật toán Actor-Critic

Sat, 18 Jul 2026 15:39:21 +0000

Definition

Thuật toán Actor-Critic sử dụng hai thành phần: Actor, cập nhật chính sách để chọn hành động, và Critic, đánh giá chất lượng của các hành động đó bằng cách ước lượng hàm giá trị.

Trách nhiệm giải trình

Sat, 18 Jul 2026 15:39:21 +0000

Definition

Trách nhiệm giải trình trong trí tuệ nhân tạo đề cập đến nghĩa vụ của các cá nhân, tổ chức và nhà phát triển trong việc chịu trách nhiệm về thiết kế, triển khai và hậu quả của các công nghệ AI.

Accelerated Linear Algebra

Sat, 18 Jul 2026 15:38:59 +0000

Definition

Lĩnh vực này tập trung vào việc tăng tốc các phép tính đại số tuyến cơ bản, vốn là cốt lõi của học máy và mô phỏng khoa học. Bằng cách tận dụng khả năng xử lý song song của GPU, TPU và các bộ xử lý chuyên dụng khác, các phép toán ma trận được thực hiện nhanh hơn đáng kể.

AIOps

Sat, 18 Jul 2026 15:38:59 +0000

Definition

Trí tuệ nhân tạo cho Vận hành CNTT (AIOps) kết hợp phân tích dữ liệu lớn và các thuật toán học máy để tự động hóa quản lý cơ sở hạ tầng và vận hành CNTT. Nó giúp các tổ chức quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp, phát hiện bất thường và khắc phục sự cố nhanh hơn.

AIXI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:59 +0000

Definition

AIXI là một khung lý thuyết do Marcus Hutter đề xuất, định nghĩa một tác nhân thông lý tưởng hóa. Nó kết hợp suy luận Solomonoff để dự đoán môi trường với học tăng cường để đưa ra các quyết định tối ưu nhằm tối đa hóa phần thưởng.

ASR-complete

Sat, 18 Jul 2026 15:38:59 +0000

Definition

Thuật ngữ ASR-complete cho thấy một hệ thống Nhận dạng Giọng nói Tự động đã đạt đến mức độ hiệu suất tương đương với người phiên bản trên các nhiệm vụ và bộ dữ liệu cụ thể, được xác định rõ ràng. Đây là cột mốc quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

AZFinText

Sat, 18 Jul 2026 15:38:59 +0000

Definition

AZFinText là một tập hợp dữ liệu chú thích quy mô lớn, được tuyển chọn đặc biệt cho phân tích văn bản tài chính tiếng Trung. Nó bao gồm các bài báo tin tức, báo cáo và bài đăng trên mạng xã hội được gắn nhãn với cảm xúc tài chính và các yếu tố kinh tế liên quan.

AI hoàn chỉnh

Sat, 18 Jul 2026 15:38:45 +0000

Definition

Các vấn đề AI hoàn chỉnh là những nhiệm vụ mà nếu được giải quyết, sẽ ngụ ý sự tồn tại của Trí thông minh Nhân tạo Chung (AGI). Những vấn đề này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc, khả năng suy luận và thích nghi tương tự như con người.

Chiến tranh AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:45 +0000

Definition

Chiến tranh AI đề cập đến việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các chiến lược quân sự, bao gồm máy bay không người lái tự hành, hậu cần dự đoán, phòng thủ mạng và các hệ thống hỗ trợ ra quyết định cho chỉ huy.

Chủ nghĩa thuần chay AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:45 +0000

Definition

Chủ nghĩa thuần chay AI là một thuật ngữ mang tính suy đoán và ẩn dụ, đề cập đến ý tưởng tạo ra trí tuệ nhân tạo học hỏi hoàn toàn từ dữ liệu tổng hợp, tự tạo hoặc từ thế giới vật lý, thay vì phụ thuộc vào dữ liệu do con người tạo ra.

Phát triển phần mềm hỗ trợ bởi AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:45 +0000

Definition

Phát triển phần mềm hỗ trợ bởi AI liên quan đến việc tận dụng các mô hình học máy để hỗ trợ lập trình viên viết mã, xác định lỗi, tạo bài kiểm thử và tối ưu hóa hiệu suất. Các công cụ như GitHub Copilot là ví dụ điển hình.

Tẩy trắng AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:45 +0000

Definition

Tẩy trắng AI là một thuật ngữ tương tự như tẩy xanh (greenwashing), mô tả chiến lược tiếp thị lừa dối khi các công ty tuyên bố sản phẩm của họ tích hợp AI tiên tiến, trong khi thực tế chúng chỉ dựa trên các hệ thống quy tắc đơn giản.

Chủ nghĩa dân tộc AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:31 +0000

Definition

Chủ nghĩa dân tộc AI mô tả xu hướng mà các chính phủ coi trí tuệ nhân tạo là vấn đề an ninh quốc gia và chủ quyền kinh tế. Các quốc gia đầu tư mạnh mẽ vào nghiên cứu AI nội địa, hạn chế xuất khẩu công nghệ nhạy cảm và tìm cách giảm sự phụ thuộc vào các chuỗi cung ứng công nghệ nước ngoài.

Chữ nghĩa AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:31 +0000

Definition

Chữ nghĩa AI đề cập đến các năng lực cần thiết để điều hướng một thế giới ngày càng chịu ảnh hưởng bởi trí tuệ nhân tạo. Nó vượt xa kỹ năng lập trình kỹ thuật để bao gồm việc hiểu cách các hệ thống AI hoạt động, nhận thức được các hạn chế của chúng và biết cách sử dụng chúng một cách có đạo đức và hiệu quả.

Cơ sở hạ tầng AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:31 +0000

Definition

Cơ sở hạ tầng AI bao gồm ngăn xếp công nghệ nền tảng cần thiết cho các hoạt động trí tuệ nhân tạo. Điều này bao gồm phần cứng điện toán hiệu suất cao như GPU và TPU, lưu trữ đám mây, cũng như các hệ thống mạng và công cụ quản lý dữ liệu phức tạp hỗ trợ vòng đời của mô hình AI.

Hiệu ứng AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:31 +0000

Definition

Hiệu ứng AI mô tả sự dịch chuyển của ranh giới xác định những gì cấu thành nên ’trí tuệ nhân tạo’. Khi các thuật toán trở nên tinh vi hơn và có khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, những nhiệm vụ đó thường bị coi là những quy trình cơ bản hoặc tầm thường thay vì là trí thông minh thực sự.

Khả năng quan sát AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:31 +0000

Definition

Khả năng quan sát AI mở rộng việc giám sát phần mềm truyền thống để giải quyết các thách thức độc đáo của các hệ thống học máy. Nó liên quan đến việc theo dõi hiệu suất mô hình, sự trôi dạt dữ liệu và độ trễ suy luận theo thời gian thực, cho phép các nhà phát triển hiểu rõ hơn về hành vi của mô hình trong môi trường sản xuất.

Nhân cách hóa AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:18 +0000

Definition

Nhân cách hóa AI đề cập đến hiện tượng tâm lý nơi người dùng chiếu chiếu các đặc tính của con người lên các thực thể phi con người, chẳng hạn như bot trò chuyện hoặc robot. Điều này có thể dẫn đến những kỳ vọng không thực tế về khả năng và cảm xúc của hệ thống.

Sự căn chỉnh AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:18 +0000

Definition

Sự căn chỉnh AI giải quyết thách thức trong việc làm cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo hoạt động robust theo đúng ý định của người dùng, thay vì chỉ tuân thủ cứng nhắc những gì được chỉ định về mặt ngôn ngữ. Lĩnh vực này bao gồm các phương pháp kỹ thuật để đảm bảo rằng hành vi của AI luôn mang lại lợi ích và an toàn.

Tác nhân AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:18 +0000

Definition

Một tác nhân AI là một thực thể phần mềm hoạt động một cách tự chủ trong một môi trường xác định để hoàn thành các mục tiêu đã đề ra. Nó sử dụng các cơ chế cảm biến để thu thập dữ liệu, xử lý thông tin này và đưa ra các quyết định hoặc hành động phù hợp.

Trình duyệt AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:18 +0000

Definition

Trình duyệt AI là một ứng dụng duyệt web tích hợp trực tiếp các tính năng trí tuệ nhân tạo vào giao diện người dùng. Các tính năng này thường bao gồm tìm kiếm bằng ngôn ngữ tự nhiên, tự động tóm tắt nội dung trang web và hỗ trợ phân tích thông tin phức tạp.

Trung tâm dữ liệu AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:18 +0000

Definition

Trung tâm dữ liệu AI là cơ sở vật lý được tối ưu hóa để chạy các ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là huấn luyện và suy luận học sâu. Các trung tâm này có các kệ máy chủ mật độ cao, hệ thống làm mát tiên tiến và băng thông mạng lớn để hỗ trợ tính toán song song quy mô lớn.

Chế độ AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:05 +0000

Definition

Chế độ AI đề cập đến một trạng thái vận hành cụ thể trong các nền tảng kỹ thuật số hoặc ứng dụng, nơi các khả năng của AI được kích hoạt để nâng cao tương tác với người dùng. Chế độ này thường cho phép các tính năng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc tạo nội dung thông minh.

Kiểm thử A/B

Sat, 18 Jul 2026 15:38:05 +0000

Definition

Kiểm thử A/B là một thí nghiệm có kiểm soát ngẫu nhiên trong đó hai biến thể, A và B, được so sánh để đánh giá biến thể nào mang lại kết quả tốt hơn trên một chỉ số cụ thể. Trong kỹ thuật AI, đây là yếu tố quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất mô hình và trải nghiệm người dùng.

Nghiện AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:05 +0000

Definition

Nghiện AI mô tả một tình trạng hành vi trong đó cá nhân phát triển sự phụ thuộc cưỡng bức vào các tương tác do AI điều khiển, chẳng hạn như bot trò chuyện hoặc thuật toán mạng xã hội. Sự phụ thuộc này thường bắt nguồn từ cơ chế phản hồi dopamine mạnh mẽ mà các hệ thống AI cung cấp.

Tóm tắt AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:05 +0000

Definition

Tóm tắt AI là các bản tóm tắt cô đọng được tạo ra bởi các mô hình ngôn ngữ lớn, tổng hợp và tổng kết dữ liệu từ nhiều nguồn web hoặc cơ sở dữ liệu khác nhau. Khác với kết quả tìm kiếm truyền thống liệt kê các liên kết, các tóm tắt này cung cấp câu trả lời trực tiếp và đầy đủ ngữ cảnh.

Viện An ninh AI

Sat, 18 Jul 2026 15:38:05 +0000

Definition

Viện An ninh AI là một thực thể chuyên biệt tập trung vào việc giảm thiểu các rủi ro liên quan đến công nghệ trí tuệ nhân tạo. Các viện này tiến hành nghiên cứu về các cuộc tấn công đối kháng, quyền riêng tư dữ liệu và thiết lập các tiêu chuẩn an toàn cho việc triển khai AI.

A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity

Sat, 18 Jul 2026 15:37:50 +0000

Definition

Bài báo nền tảng này đề xuất một mô hình toán học cho mạng nơ-ron, chứng minh rằng các nơ-ron nhân tạo đơn giản có thể thực hiện các cổng logic Boolean. Bằng cách chỉ ra rằng một mạng lưới các đơn vị này có…

Vector

Sat, 18 Jul 2026 15:37:50 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, vector là một cấu trúc dữ liệu cơ bản được sử dụng để biểu diễn thông tin dưới dạng số. Nó bao gồm một danh sách các số có thứ tự (các phần tử) ánh xạ các đặc trưng của một thực thể vào…

Vision (Thị giác máy tính)

Sat, 18 Jul 2026 15:37:50 +0000

Definition

Computer Vision (CV) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo nhằm huấn luyện máy tính trích xuất thông tin hữu ích từ hình ảnh kỹ thuật số, video và các đầu vào trực quan khác. Lĩnh vực này liên quan đến việc phát triển các thuật…

Vision Language (Ngôn ngữ thị giác)

Sat, 18 Jul 2026 15:37:50 +0000

Definition

Các mô hình Vision-Language, thường được gọi là Mô hình Ngôn ngữ Lớn Đa phương thức (MLLMs), tích hợp thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chúng cho phép AI hiểu hình ảnh và tạo ra văn bản…

Zero-shot Learning (Học zero-shot)

Sat, 18 Jul 2026 15:37:50 +0000

Definition

Học zero-shot cho phép mô hình học máy phân loại các trường hợp thuộc về những lớp không có trong tập dữ liệu huấn luyện. Thay vì dựa vào các ví dụ đã gắn nhãn cho mọi lớp có thể, mô hình…

Dịch thuật

Sat, 18 Jul 2026 15:37:36 +0000

Definition

Dịch thuật trong AI đề cập đến dịch máy thần kinh, nơi các mô hình học sâu ánh xạ các biểu diễn ngữ nghĩa giữa các ngôn ngữ. Khác với các hệ thống dựa trên quy tắc, các phương pháp hiện đại học được các sắc thái ngữ cảnh

Giới hạn Token

Sat, 18 Jul 2026 15:37:36 +0000

Definition

Giới hạn token xác định ràng buộc về kích thước cửa sổ ngữ cảnh cho các mô hình ngôn ngữ lớn, hạn chế lượng văn bản có thể được phân tích hoặc tạo ra cùng một lúc. Ranh giới kiến trúc này ảnh hưởng đến việc quản lý bộ nhớ,

Học Không Giám sát

Sat, 18 Jul 2026 15:37:36 +0000

Definition

Học không giám sát xác định các cấu trúc ẩn, cụm hoặc phân phối trong dữ liệu thô một cách tự động. Các phương pháp phổ biến bao gồm phân cụm, giảm chiều dữ liệu và mô hình hóa sinh. Kỹ thuật này thường được

Sử dụng Công cụ

Sat, 18 Jul 2026 15:37:36 +0000

Definition

Sử dụng Công cụ cho phép các mô hình ngôn ngữ tương tác với môi trường phần mềm bên ngoài bằng cách gọi các hàm đã xác định trước, như máy tính công cụ, công cụ tìm kiếm hoặc truy vấn cơ sở dữ liệu. Cách tiếp cận này mở rộng phạm vi

Tính Minh bạch

Sat, 18 Jul 2026 15:37:36 +0000

Definition

Tính minh bạch đảm bảo rằng các bên liên quan có thể hiểu cách một mô hình AI đưa ra kết quả của nó, qua đó thúc đẩy niềm tin và trách nhiệm giải trình. Nó bao gồm việc công khai nguồn gốc dữ liệu huấn luyện, kiến trúc mô hình và

Điều chỉnh tinh chỉnh có giám sát

Sat, 18 Jul 2026 15:37:23 +0000

Definition

Điều chỉnh tinh chỉnh có giám sát (SFT) liên quan đến việc lấy một mô hình lớn đã được huấn luyện trước, chẳng hạn như mô hình ngôn ngữ, và tiếp tục huấn luyện nó trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, chất lượng cao đã được gắn nhãn cho một tác vụ cụ thể.

Học có giám sát

Sat, 18 Jul 2026 15:37:23 +0000

Definition

Trong học có giám sát, thuật toán được huấn luyện trên một tập dữ liệu có nhãn, nghĩa là mỗi ví dụ đầu vào được ghép cặp với đầu ra đúng. Mục tiêu là để mô hình học được mối quan hệ cơ bản giữa đầu vào và đầu ra.

Kiểm thử

Sat, 18 Jul 2026 15:37:23 +0000

Definition

Kiểm thử trong kỹ thuật AI liên quan đến việc đánh giá nghiêm ngặt các mô hình trên nhiều bộ dữ liệu đa dạng để xác định các vấn đề về thiên kiến, lỗi và độ bền. Nó bao gồm kiểm thử đơn vị cho các thành phần mã, kiểm thử tích hợp và kiểm thử hệ thống.

Softmax

Sat, 18 Jul 2026 15:37:23 +0000

Definition

Softmax được sử dụng rộng rãi trong lớp đầu ra của mạng nơ-ron cho các tác vụ phân loại đa lớp. Nó nhận một vector các logit thô và chuẩn hóa chúng sao cho mỗi phần tử đại diện cho một xác suất có thể xảy ra.

Tóm tắt văn bản

Sat, 18 Jul 2026 15:37:23 +0000

Definition

Tóm tắt văn bản giúp giảm khối lượng văn bản lớn thành các phiên bản ngắn hơn mà không làm mất đi ý nghĩa quan trọng. Nó có thể là trích xuất (extractive), chọn các câu quan trọng từ nguồn, hoặc trừu tượng hóa (abstractive), tạo ra các câu mới.

Bộ công cụ Phát triển Phần mềm (SDK)

Sat, 18 Jul 2026 15:37:10 +0000

Definition

SDK là một bộ sưu tập các công cụ phát triển phần mềm cho phép nhà phát triển tạo ra các ứng dụng cho các nền tảng hoặc dịch vụ cụ thể. Đối với AI, SDK cung cấp các thư viện, API và tiện ích được xây dựng sẵn để giúp tích hợp các mô hình AI vào ứng dụng một cách dễ dàng hơn.

Học Tự Giám sát (Self-supervised Learning)

Sat, 18 Jul 2026 15:37:10 +0000

Definition

Học tự giám sát là một kỹ thuật trong đó thuật toán tạo ra tín hiệu giám sát từ chính dữ liệu không gán nhãn, thường bằng cách dự đoán các phần bị thiếu của đầu vào. Nó cầu nối khoảng cách giữa học có giám sát và không giám sát, cho phép tận dụng lượng dữ liệu khổng lồ chưa được gán nhãn.

Kết nối Trừu tượng (Residual Connection)

Sat, 18 Jul 2026 15:37:10 +0000

Definition

Các kết nối trừu tượng, còn được gọi là kết nối bỏ qua (skip connections), cho phép gradient chảy qua mạng bằng cách thêm trực tiếp đầu vào vào đầu ra của lớp tiếp theo. Kiến trúc này giải quyết vấn đề biến mất gradient (vanishing gradient) trong các mạng nơ-ron sâu.

Tìm kiếm Ngữ nghĩa (Semantic Search)

Sat, 18 Jul 2026 15:37:10 +0000

Definition

Tìm kiếm ngữ nghĩa diễn giải ý định và ý nghĩa ngữ cảnh đằng sau một truy vấn, vượt xa việc khớp từ khóa đơn giản. Nó sử dụng các vectơ nhúng (embeddings) để biểu diễn văn bản dưới dạng các vectơ trong không gian nhiều chiều, cho phép tìm kiếm dựa trên sự tương đồng về ý nghĩa.

Truy xuất (Retrieval)

Sat, 18 Jul 2026 15:37:10 +0000

Definition

Truy xuất đề cập đến quy trình kỹ thuật tìm kiếm và trích xuất thông tin cụ thể từ các tập dữ liệu lớn hoặc cơ sở kiến thức bên ngoài dựa trên truy vấn hoặc ngữ cảnh của người dùng. Trong các hệ thống AI hiện đại, nó thường được sử dụng để cung cấp thông tin chính xác và cập nhật cho mô hình.

ReAct

Sat, 18 Jul 2026 15:36:56 +0000

Definition

Khung ReAct cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo ra cả chuỗi suy luận và các hành động cụ thể cho nhiệm vụ theo cách xen kẽ. Bằng cách mô phỏng các quá trình tư duy giống con người, nó cho phép các mô hình tương tác với môi trường bên ngoài để thu thập thông tin và đưa ra quyết định chính xác hơn.

Reasoning

Sat, 18 Jul 2026 15:36:56 +0000

Definition

Trong AI, suy luận liên quan đến các thuật toán mô phỏng suy diễn logic, quy nạp hoặc biện minh để xử lý dữ liệu và tạo ra thông tin chi tiết. Nó bao gồm các kỹ thuật như logic biểu tượng, suy luận xác suất và lập luận dựa trên ngữ cảnh.

Recurrent Neural Network

Sat, 18 Jul 2026 15:36:56 +0000

Definition

RNN được thiết kế để nhận diện các mẫu trong dữ liệu tuần tự như văn bản, bộ gen, chữ viết tay hoặc giọng nói. Khác với các mạng truyền thẳng, chúng có bộ nhớ nội bộ giúp nắm bắt thông tin về các bước tính toán trước đó, cho phép xử lý dữ liệu có thứ tự thời gian.

ReLU

Sat, 18 Jul 2026 15:36:56 +0000

Definition

ReLU được sử dụng rộng rãi trong các mạng nơ-ron học sâu do hiệu quả tính toán cao và khả năng giảm thiểu vấn đề suy giảm gradient. Được định nghĩa toán học là f(x) = max(0, x), nó đưa tính phi tuyến vào mạng mà không làm tăng đáng kể chi phí tính toán.

REST API

Sat, 18 Jul 2026 15:36:56 +0000

Definition

REST API cho phép giao tiếp giữa máy khách và máy chủ bằng cách sử dụng các thao tác không trạng thái qua các giao thức HTTP như GET, POST, PUT và DELETE. Chúng cấu trúc tài nguyên dưới dạng URI và sử dụng các định dạng dữ liệu tiêu chuẩn như JSON.

Lượng tử hóa

Sat, 18 Jul 2026 15:36:48 +0000

Definition

Lượng tử hóa chuyển đổi các số dấu phẩy động độ chính xác cao (như FP32) sang các định dạng độ chính xác thấp hơn (như INT8 hoặc FP16). Sự giảm bớt này làm giảm mức sử dụng bộ nhớ và yêu cầu tính toán của mô hình.

Mã hóa vị trí

Sat, 18 Jul 2026 15:36:48 +0000

Definition

Vì các mô hình Transformer xử lý tất cả các token song song thay vì tuần tự như RNN, chúng thiếu kiến thức nội tại về thứ tự của token. Mã hóa vị trí thêm các vectơ cụ thể vào các embedding đầu vào để xác định thứ tự này.

QLoRA

Sat, 18 Jul 2026 15:36:48 +0000

Definition

QLoRA kết hợp Điều chỉnh hạng thấp (LoRA) với lượng tử hóa 4-bit để giảm đáng kể dung lượng bộ nhớ cần thiết cho việc tinh chỉnh các mô hình khổng lồ. Bằng cách lưu trữ trọng số ở định dạng 4-bit và thêm các bộ thích ứng hạng thấp.

Tiêm nhiễm Prompt

Sat, 18 Jul 2026 15:36:48 +0000

Definition

Tiêm nhiễm prompt khai thác cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) diễn giải hướng dẫn của người dùng bằng cách nhúng các chỉ thị ẩn hoặc mâu thuẫn vào văn bản đầu vào. Điều này có thể khiến mô hình bỏ qua các hướng dẫn ban đầu của hệ thống.

Trả lời câu hỏi

Sat, 18 Jul 2026 15:36:48 +0000

Definition

Trả lời câu hỏi (QA) liên quan đến việc truy xuất hoặc tạo ra các phản hồi chính xác cho các truy vấn của người dùng từ ngữ cảnh hoặc cơ sở kiến thức đã cho. Nó bao gồm QA miền kín (dựa trên tài liệu cụ thể) và QA miền mở.

Hoạch định

Sat, 18 Jul 2026 15:36:34 +0000

Definition

Hoạch định trong AI liên quan đến việc xác định một chuỗi các hành động sẽ dẫn từ trạng thái ban đầu đến trạng thái mục tiêu mong muốn. Nó đòi hỏi phải suy luận về tác động của các hành động và các ràng buộc của môi trường.

Học đa thể hiện

Sat, 18 Jul 2026 15:36:34 +0000

Definition

Học đa thể hiện (MIL) giải quyết các tình huống mà dữ liệu được nhóm thành các ’túi’ (bags) với một nhãn duy nhất, trong khi các thể hiện riêng lẻ bên trong những túi này vẫn chưa được gán nhãn. Một túi thường được coi là dương tính nếu chứa ít nhất một thể hiện dương tính.

Nhận dạng thực thể có tên

Sat, 18 Jul 2026 15:36:34 +0000

Definition

Nhận dạng thực thể có tên (NER) là một tác vụ con của trích xuất thông tin, nhằm tìm kiếm và phân loại các thực thể có tên trong văn bản vào các danh mục đã định trước như tên người, tổ chức, địa điểm, y tế…

Quá khớp

Sat, 18 Jul 2026 15:36:34 +0000

Definition

Quá khớp xảy ra khi một mô hình học dữ liệu huấn luyện quá mức, bao gồm cả nhiễu ngẫu nhiên và các giá trị ngoại lai, dẫn đến hiệu suất xuất sắc trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém hiệu quả trên dữ liệu kiểm tra mới, chưa nhìn thấy.

Tối ưu hóa

Sat, 18 Jul 2026 15:36:34 +0000

Definition

Trong học máy, tối ưu hóa đề cập đến các thuật toán được sử dụng để điều chỉnh các tham số của mô hình nhằm giảm thiểu hàm mất mát, qua đó cải thiện hiệu suất của mô hình. Các phương pháp phổ biến bao gồm Gradient Descent và…

Bộ nhớ

Sat, 18 Jul 2026 15:36:21 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, bộ nhớ đề cập đến các cơ chế cho phép mô hình giữ lại thông tin vượt ra ngoài một bước suy luận đơn lẻ. Điều này bao gồm bộ nhớ làm việc ngắn hạn để xử lý ngữ cảnh ngay lập tức trong một phiên giao dịch hoặc chuỗi tương tác, cũng như bộ nhớ dài hạn để lưu trữ kiến thức bền vững.

Đa phương thức

Sat, 18 Jul 2026 15:36:21 +0000

Definition

Các hệ thống AI đa phương thức tích hợp thông tin từ các đầu vào giác quan khác nhau để hình thành sự hiểu biết toàn diện hơn về thế giới. Không giống như các mô hình đơn phương thức bị giới hạn ở một loại dữ liệu, các mô hình đa phương thức có thể liên kết và chuyển đổi giữa các dạng dữ liệu, cho phép các ứng dụng phong phú hơn như trả lời câu hỏi dựa trên hình ảnh hoặc tạo phụ đề video.

Giao thức Ngữ cảnh Mô hình

Sat, 18 Jul 2026 15:36:21 +0000

Definition

Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) là một tiêu chuẩn mở cho phép các ứng dụng AI kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, API và hệ thống tệp, một cách đồng nhất. Nó trừu tượng hóa các chi tiết kỹ thuật của việc kết nối, giúp các nhà phát triển dễ dàng tích hợp dữ liệu và công cụ vào quy trình làm việc của mô hình.

Hệ thống Đa Tác nhân

Sat, 18 Jul 2026 15:36:21 +0000

Definition

Các hệ thống đa tác nhân bao gồm nhiều tác nhân độc lập, mỗi tác nhân có thể chuyên biệt hóa trong các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực khác nhau. Các tác nhân này giao tiếp và phối hợp hành động của chúng để đạt được mục tiêu chung, thường thông qua các cơ chế như thương lượng, chia sẻ thông tin hoặc phân công nhiệm vụ tự động.

Phục vụ Mô hình

Sat, 18 Jul 2026 15:36:21 +0000

Definition

Phục vụ mô hình liên quan đến việc lấy một mô hình đã huấn luyện tĩnh và gói nó trong một cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng để xử lý các yêu cầu đến, thực hiện suy luận và trả về kết quả. Các thách thức chính bao gồm quản lý độ trễ, tối ưu hóa tài nguyên và đảm bảo tính sẵn sàng cao khi xử lý lưu lượng truy cập biến động.

Bộ nhớ dài hạn ngắn hạn (LSTM)

Sat, 18 Jul 2026 15:36:07 +0000

Definition

Mạng LSTM giải quyết vấn đề tiêu biến gradient thường gặp ở các mạng nơ-ron hồi quy (RNN) tiêu chuẩn bằng cách sử dụng trạng thái tế bào (cell state) và ba cơ chế cổng: cổng đầu vào, cổng quên và cổng đầu ra. Các cổng này điều tiết dòng chảy thông tin, cho phép mạng ghi nhớ hoặc quên thông tin trong khoảng thời gian dài, rất hữu ích cho việc xử lý chuỗi dữ liệu phức tạp.

Cơ sở kiến thức

Sat, 18 Jul 2026 15:36:07 +0000

Definition

Cơ sở kiến thức đóng vai trò như một thư viện kỹ thuật số chứa dữ liệu đã được tuyển chọn, tài liệu hoặc sự kiện mà các hệ thống AI có thể truy vấn để cung cấp các phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh. Trong các kiến trúc hiện đại như Retrieval-Augmented Generation (RAG), cơ sở kiến thức giúp giảm thiểu hiện tượng ‘ảo giác’ của mô hình bằng cách cung cấp nguồn thông tin đáng tin cậy.

Độ trễ

Sat, 18 Jul 2026 15:36:07 +0000

Definition

Độ trễ đo lường mức độ phản hồi nhanh chóng của dịch vụ AI, thường được biểu thị bằng mili giây. Nó bao gồm thời gian suy luận (inference), độ trễ truyền tải mạng và chi phí xử lý. Độ trễ thấp là yếu tố then chốt đối với các ứng dụng thời gian thực, nơi phản hồi tức thì là bắt buộc để đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà và hiệu quả hoạt động.

Hàm mất mát

Sat, 18 Jul 2026 15:36:07 +0000

Definition

Còn được gọi là hàm chi phí hoặc hàm lỗi, hàm mất mát cung cấp một giá trị vô hướng cho biết mức độ hiệu quả của mô hình. Trong quá trình huấn luyện, các thuật toán tối ưu hóa sử dụng giá trị này để tính toán gradient và cập nhật trọng số, nhằm giảm thiểu sai số giữa dự đoán và thực tế. Việc lựa chọn hàm mất mát phù hợp là yếu tố quyết định đến khả năng học của mô hình.

Tốc độ học

Sat, 18 Jul 2026 15:36:07 +0000

Definition

Tốc độ học xác định mức độ cập nhật trọng số của mô hình so với gradient đã tính toán được trong mỗi vòng lặp huấn luyện. Nếu tốc độ học quá cao, mô hình có thể vượt quá điểm tối ưu và không hội tụ; ngược lại, nếu quá thấp, quá trình huấn luyện sẽ tốn nhiều thời gian hoặc mắc kẹt tại các cực tiểu địa phương. Việc tinh chỉnh tốc độ học là bước quan trọng để đạt được hiệu suất mô hình tốt nhất.

Con người trong vòng lặp

Sat, 18 Jul 2026 15:35:52 +0000

Definition

Con người trong vòng lặp (HITL) đề cập đến các hệ thống AI yêu cầu sự can thiệp của con người ở nhiều giai đoạn khác nhau của quy trình làm việc, chẳng hạn như gán nhãn dữ liệu, đánh giá mô hình hoặc phê duyệt quyết định cuối cùng. Cách tiếp cận này đảm bảo tính chính xác và trách nhiệm giải trình.

Gọi Hàm

Sat, 18 Jul 2026 15:35:52 +0000

Definition

Gọi hàm cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn tương tác với các công cụ và API bên ngoài bằng cách tạo ra các đầu ra có cấu trúc, chẳng hạn như đối tượng JSON, chỉ định hàm nào cần thực thi và đối số nào cần truyền vào.

Hạ Gradient

Sat, 18 Jul 2026 15:35:52 +0000

Definition

Hạ gradient là một thuật toán tối ưu hóa bậc nhất lặp để tìm cực tiểu địa phương của một hàm khả vi. Trong học máy, nó cập nhật trọng số của mô hình theo hướng ngược lại với gradient của hàm mất mát.

Khả năng diễn giải

Sat, 18 Jul 2026 15:35:52 +0000

Definition

Khả năng diễn giải, hay khả năng giải thích, liên quan đến việc làm cho các hoạt động nội bộ và quy trình ra quyết định của các mô hình AI trở nên minh bạch và dễ hiểu đối với con người. Điều này rất quan trọng cho việc gỡ lỗi, đảm bảo công bằng và xây dựng niềm tin.

Thoát khỏi nhà tù (Jailbreak)

Sat, 18 Jul 2026 15:35:52 +0000

Definition

Jailbreak liên quan đến việc tạo ra các đầu vào hoặc gợi ý cụ thể để đánh lừa mô hình AI bỏ qua các hướng dẫn an toàn tích hợp sẵn và tạo ra nội dung bị cấm, chẳng hạn như ngôn từ thù ghét hoặc hướng dẫn nguy hiểm.

Công bằng

Sat, 18 Jul 2026 15:34:47 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, công bằng là một chỉ số đạo đức quan trọng đảm bảo rằng các thuật toán không duy trì hay khuếch đại các định kiến xã hội dựa trên các thuộc tính được bảo vệ như chủng tộc, giới tính hoặc tuổi tác. Nó liên quan đến việc giảm thiểu sự thiên vị và đảm bảo sự công bằng trong quyết định tự động.

Gợi ý ít ví dụ (Few-Shot Prompting)

Sat, 18 Jul 2026 15:34:47 +0000

Definition

Phương pháp này tận dụng khả năng học trong ngữ cảnh (in-context learning) của các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách cung cấp trực tiếp một vài ví dụ minh họa trong lời nhắc. Không giống như tinh chỉnh (fine-tuning) yêu cầu cập nhật trọng số mô hình, kỹ thuật này chỉ thay đổi đầu vào để hướng dẫn mô hình thực hiện nhiệm vụ cụ thể mà không cần huấn luyện lại.

Học ít ví dụ (Few-shot Learning)

Sat, 18 Jul 2026 15:34:47 +0000

Definition

Học ít ví dụ nhằm mục đích cho phép các mô hình tổng quát hóa từ chỉ một vài ví dụ, mô phỏng hiệu quả học tập của con người. Nó thường dựa trên các chiến lược học siêu (meta-learning), trong đó một mô hình được huấn luyện trên nhiều nhiệm vụ khác nhau trước đó để nhanh chóng thích nghi với nhiệm vụ mới với dữ liệu hạn chế.

Học liên kết

Sat, 18 Jul 2026 15:34:47 +0000

Definition

Học liên kết cho phép các tổ chức hợp tác huấn luyện các mô hình AI mà không cần chia sẻ dữ liệu thô nhạy cảm. Thay vì tập trung hóa thông tin, mô hình được gửi đến các thiết bị cục bộ để học, sau đó chỉ các cập nhật tham số (gradient) được gửi ngược lại máy chủ để tổng hợp, giúp bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

Lưu lượng dòng chảy

Sat, 18 Jul 2026 15:34:47 +0000

Definition

Trong bối cảnh tính toán, lưu lượng dòng chảy mô tả tốc độ truyền tải của một đại lượng qua một diện tích nhất định theo thời gian. Trong AI và kỹ thuật dữ liệu, nó thường liên quan đến luồng dữ liệu (data streaming), nơi thông tin di chuyển liên tục và cần được xử lý theo thời gian thực để đưa ra quyết định tức thì.

Bộ Mã hóa (Encoder)

Sat, 18 Jul 2026 15:34:34 +0000

Definition

Các bộ mã hóa xử lý các chuỗi đầu vào hoặc cấu trúc dữ liệu thô và chuyển đổi chúng thành các biểu diễn trong không gian ẩn (latent space), thường được gọi là nhúng hoặc mã. Chúng đóng vai trò trung tâm trong các kiến trúc như Transformer và Autoencoder.

Docker

Sat, 18 Jul 2026 15:34:34 +0000

Definition

Docker cho phép các nhà phát triển đóng gói một ứng dụng cùng với tất cả các phụ thuộc của nó vào một đơn vị chuẩn hóa cho phát triển phần mềm. Các container này cô lập phần mềm khỏi môi trường của nó, đảm bảo tính nhất quán.

Dropout

Sat, 18 Jul 2026 15:34:34 +0000

Definition

Trong mạng nơ-ron, dropout ngăn ngừa quá khớp bằng cách tạm thời loại bỏ một tập hợp con ngẫu nhiên các nơ-ron trong mỗi bước huấn luyện. Điều này buộc mạng phải học các đặc trưng mạnh mẽ có ích khi kết hợp với các nơ-ron khác.

Khả năng Giải thích (Explainability)

Sat, 18 Jul 2026 15:34:34 +0000

Definition

Khái niệm này giải quyết vấn đề ‘hộp đen’ trong các hệ thống AI phức tạp bằng cách cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách các mô hình đưa ra các dự đoán cụ thể. Các kỹ thuật như SHAP hoặc LIME giúp trực quan hóa tầm quan trọng của các đặc trưng đầu vào.

Mô hình Nhúng (Embedding Model)

Sat, 18 Jul 2026 15:34:34 +0000

Definition

Các mô hình này ánh xạ dữ liệu nhiều chiều vào một không gian vectơ liên tục có chiều thấp hơn, nơi các mục tương tự nhau được đặt gần nhau hơn. Phép biến đổi này nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa, cho phép máy tính hiểu và so sánh nội dung.

Bảo vệ dữ liệu

Sat, 18 Jul 2026 15:34:18 +0000

Definition

Bảo vệ dữ liệu bao gồm các biện pháp pháp lý, kỹ thuật và tổ chức nhằm bảo mật dữ liệu cá nhân và độc quyền khỏi các cuộc tấn công và lạm dụng. Trong lĩnh vực AI, điều này bao gồm việc triển khai mã hóa, kiểm soát truy cập và các cơ chế bảo mật khác để đảm bảo tuân thủ quy định.

Bộ giải mã

Sat, 18 Jul 2026 15:34:18 +0000

Definition

Trong các mô hình tuần tự sang tuần tự (sequence-to-sequence), bộ giải mã nhận vectơ ngữ cảnh do bộ mã hóa tạo ra và tạo ra đầu ra mục tiêu từng bước. Nó sử dụng cơ chế chú ý (attention) để tập trung vào các phần liên quan của đầu vào nhằm cải thiện độ chính xác của chuỗi đầu ra.

Deepfake (Giả mạo sâu)

Sat, 18 Jul 2026 15:34:18 +0000

Definition

Deepfake là các thao tác âm thanh hoặc video siêu thực tế được tạo ra bằng cách sử dụng mạng đối kháng sinh (GANs) hoặc bộ tự mã hóa. Chúng gây ra những lo ngại đáng kể về đạo đức liên quan đến thông tin sai lệch, quyền riêng tư và sự tin cậy của nội dung truyền thông.

Huấn luyện phân tán

Sat, 18 Jul 2026 15:34:18 +0000

Definition

Huấn luyện phân tán tăng tốc quá trình hội tụ của mô hình bằng cách song song hóa tính toán trên nhiều GPU hoặc nút. Các kỹ thuật bao gồm song song hóa dữ liệu, nơi mỗi worker xử lý một tập con dữ liệu, và song song hóa mô hình, nơi các phần khác nhau của mô hình được phân bổ trên các thiết bị khác nhau.

Tích hợp liên tục

Sat, 18 Jul 2026 15:34:18 +0000

Definition

Tích hợp liên tục (CI) là một thực hành DevOps quan trọng giúp tự động hóa việc tích hợp các thay đổi mã nguồn từ nhiều người đóng góp vào một dự án phần mềm duy nhất. Bằng cách chạy các quy trình xây dựng và kiểm thử tự động, CI giúp phát hiện sớm các lỗi tích hợp và đảm bảo chất lượng mã nguồn ổn định.

BPE (Mã hóa Cặp Byte)

Sat, 18 Jul 2026 15:34:03 +0000

Definition

Mã hóa Cặp Byte (BPE) là một kỹ thuật nén dữ liệu được điều chỉnh cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm xử lý các từ nằm ngoài từ vựng (out-of-vocabulary). Nó bắt đầu với một từ vựng gồm các ký tự đơn lẻ và lặp lại quá trình hợp nhất các cặp ký tự phổ biến nhất.

Chain-of-Thought Prompting (Kỹ thuật Gợi ý Suy luận Chuỗi)

Sat, 18 Jul 2026 15:34:03 +0000

Definition

Gợi ý Suy luận Chuỗi (CoT) cải thiện hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn trên các nhiệm vụ suy luận phức tạp bằng cách yêu cầu rõ ràng mô hình diễn đạt logic từng bước của nó. Thay vì nhảy thẳng đến kết quả, mô hình sẽ giải thích quá trình suy nghĩ.

Claude

Sat, 18 Jul 2026 15:34:03 +0000

Definition

Claude là một loạt các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến được tạo ra bởi công ty an ninh AI Anthropic. Nổi tiếng với các nguyên tắc căn chỉnh mạnh mẽ và khung Constitutional AI, Claude tập trung vào việc hỗ trợ người dùng một cách an toàn và chính xác.

CLI (Giao diện Dòng lệnh)

Sat, 18 Jul 2026 15:34:03 +0000

Definition

Giao diện Dòng lệnh (CLI) cho phép người dùng kiểm soát phần mềm bằng cách nhập các lệnh văn bản thay vì sử dụng các yếu tố đồ họa. Trong phát triển AI, CLI rất quan trọng để chạy các tập lệnh, quản lý mô hình và tài nguyên.

Code (Mã nguồn)

Sat, 18 Jul 2026 15:34:03 +0000

Definition

Mã nguồn đại diện cho tập hợp các hướng dẫn được viết bằng các ngôn ngữ lập trình như Python, C++ hoặc JavaScript mà máy tính thực thi để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Trong trí tuệ nhân tạo, mã nguồn là nền tảng để xây dựng và vận hành các hệ thống AI.

Adapter

Sat, 18 Jul 2026 15:33:49 +0000

Definition

Adapter là một kỹ thuật tinh chỉnh hiệu quả về tham số, chủ yếu được sử dụng trong các mô hình ngôn ngữ lớn và bộ chuyển đổi. Thay vì cập nhật tất cả các trọng số của mô hình, vốn tốn kém về mặt tính toán, adapter…

Cơ chế chú ý

Sat, 18 Jul 2026 15:33:49 +0000

Definition

Các cơ chế chú ý cho phép mô hình tập trung vào thông tin liên quan khi xử lý đầu vào, đặc biệt là trong dữ liệu tuần tự như văn bản. Bằng cách tính toán điểm chú ý, mô hình xác định phần tử nào…

Đạo đức AI

Sat, 18 Jul 2026 15:33:49 +0000

Definition

Đạo đức AI bao gồm khung nguyên tắc và tiêu chuẩn được thiết kế để đảm bảo rằng các công nghệ trí tuệ nhân tạo được phát triển và sử dụng một cách có trách nhiệm. Nó giải quyết các mối quan tâm quan trọng như…

Hàm kích hoạt

Sat, 18 Jul 2026 15:33:49 +0000

Definition

Hàm kích hoạt đưa tính phi tuyến vào mạng nơ-ron, cho phép nó học các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Nếu không có các hàm này, một mạng nhiều lớp sẽ hoạt động…

Tác nhân

Sat, 18 Jul 2026 15:33:49 +0000

Definition

Thuật ngữ ’tác nhân’ mô tả các đại diện AI hoạt động với mức độ tự chủ cao. Khác với các mô hình thụ động chỉ dự đoán văn bản hoặc phân loại dữ liệu, các hệ thống tác nhân có thể chia nhỏ các mục tiêu phức tạp…

Dựa trên thị giác

Sat, 18 Jul 2026 15:33:35 +0000

Definition

Các mô hình dựa trên thị giác sử dụng camera và các thuật toán xử lý hình ảnh để trích xuất thông tin có ý nghĩa từ các cảnh quan sát được. Các hệ thống này là nền tảng trong robot, lái xe tự động và…

Hai giai đoạn

Sat, 18 Jul 2026 15:33:35 +0000

Definition

Kiến trúc hai giai đoạn chia một nhiệm vụ phức tạp thành hai bước riêng biệt, thường bao gồm phát hiện theo sau là phân loại hoặc tinh chỉnh. Trong thị giác máy tính, các ví dụ bao gồm các bộ phát hiện đối tượng như…

Không cần huấn luyện

Sat, 18 Jul 2026 15:33:35 +0000

Definition

Các phương pháp không cần huấn luyện đề cập đến các kỹ thuật sửa đổi hành vi hoặc đầu ra của mô hình mà không cập nhật các trọng số nền tảng thông qua lan truyền ngược. Những phương pháp này thường tận dụng kỹ thuật đặt câu lệnh…

Không ví dụ (Zero-shot)

Sat, 18 Jul 2026 15:33:35 +0000

Definition

Học zero-shot cho phép mô hình tổng quát hóa sang các danh mục hoặc nhiệm vụ mới mà không có dữ liệu huấn luyện được gán nhãn nào được cung cấp trong giai đoạn huấn luyện ban đầu. Điều này thường đạt được bằng cách tận dụng…

Sự đánh đổi

Sat, 18 Jul 2026 15:33:35 +0000

Definition

Trong AI và kỹ thuật, sự đánh đổi đề cập đến sự cân bằng cần thiết khi tối ưu hóa các mục tiêu mâu thuẫn, chẳng hạn như độ chính xác của mô hình so với chi phí tính toán hoặc độ trễ so với độ chính xác. Vì nguồn lực có hạn…

cụ thể theo tác vụ

Sat, 18 Jul 2026 15:33:21 +0000

Definition

Cụ thể theo tác vụ đề cập đến các mô hình AI hoặc thành phần được tùy chỉnh để xuất sắc trong một tập hợp các mục tiêu hẹp, chẳng hạn như phát hiện đối tượng trong hình ảnh hoặc dịch ngôn ngữ. Không giống như các mô hình nền tảng mục đích chung, các mô hình này thường đạt được độ chính xác cao hơn và hiệu quả tính toán tốt hơn cho nhiệm vụ cụ thể mà chúng được đào tạo, nhưng thiếu khả năng tổng quát hóa sang các lĩnh vực khác.

hậu huấn luyện

Sat, 18 Jul 2026 15:33:21 +0000

Definition

Hậu huấn luyện là một giai đoạn quan trọng trong vòng đời học máy, diễn ra sau bước huấn luyện sơ bộ ban đầu của mô hình trên dữ liệu quy mô lớn và mục đích chung. Trong giai đoạn này, mô hình trải qua quá trình tinh chỉnh để điều chỉnh các tham số, giúp nó phù hợp hơn với các yêu cầu cụ thể của người dùng hoặc các lĩnh vực chuyên biệt, từ đó cải thiện độ chính xác và hiệu quả hoạt động.

huấn luyện trước

Sat, 18 Jul 2026 15:33:21 +0000

Definition

Một mô hình đã huấn luyện trước là một mô hình AI nền tảng đã trải qua quá trình huấn luyện mở rộng trên các bộ dữ liệu khổng lồ và đa dạng, chẳng hạn như Wikipedia hoặc ImageNet. Quá trình huấn luyện ban đầu này cho phép mô hình học được các biểu diễn chung về cấu trúc ngôn ngữ, đối tượng hình ảnh hoặc các mẫu dữ liệu khác, tạo nền tảng vững chắc để phát triển các ứng dụng chuyên biệt sau này mà không cần bắt đầu từ đầu.

thời gian thực

Sat, 18 Jul 2026 15:33:21 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, thời gian thực chỉ khả năng của một hệ thống xử lý đầu vào và tạo ra đầu ra với độ trễ tối thiểu, thường là trong vòng vài mili giây. Điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng nơi mà việc chậm trễ có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng hoặc làm giảm chất lượng trải nghiệm người dùng, đòi hỏi phản hồi tức thì và liên tục.

tự giám sát

Sat, 18 Jul 2026 15:33:21 +0000

Definition

Học tự giám sát là một tập con của học máy, trong đó tín hiệu giám sát được tự động trích xuất từ chính dữ liệu, loại bỏ nhu cầu gán nhãn thủ công tốn kém. Mô hình thường giải quyết các nhiệm vụ phụ trợ (pretext tasks) như dự đoán phần bị thiếu trong dữ liệu, từ đó học được các đặc trưng hữu ích có thể được chuyển giao cho các nhiệm vụ học có giám sát hoặc không giám sát khác.

học một lần (one-shot)

Sat, 18 Jul 2026 15:31:38 +0000

Definition

Học một lần là một dạng cụ thể của học ít mẫu (few-shot learning), trong đó thuật toán phải khái quát hóa sang các lớp hoặc nhiệm vụ mới sau khi chỉ nhìn thấy một ví dụ dương tính duy nhất trong quá trình huấn luyện. Cách tiếp cận này bắt chước khả năng học nhanh của con người.

mã nguồn mở (open-source)

Sat, 18 Jul 2026 15:31:38 +0000

Definition

Mã nguồn mở đề cập đến một mô hình phát triển nơi mã nền tảng của một dự án phần mềm có thể truy cập công khai. Trong lĩnh vực AI, điều này cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển kiểm tra, sửa đổi và phân phối lại các thuật toán…

một bước (one-step)

Sat, 18 Jul 2026 15:31:38 +0000

Definition

Trong học máy và tối ưu hóa, các phương pháp một bước giải quyết vấn đề trực tiếp mà không yêu cầu nhiều lần lặp hay cập nhật để hội tụ. Khác với gradient descent vốn cần nhiều bước để cực tiểu hóa hàm mất mát…

ngoại phân phối (out-of-distribution)

Sat, 18 Jul 2026 15:31:38 +0000

Definition

Phát hiện ngoại phân phối (OOD) xác định các đầu vào nằm ngoài phạm vi phân phối dữ liệu huấn luyện. Các mô hình thường hoạt động kém hiệu quả hoặc đưa ra dự đoán tự tin nhưng sai lầm đối với dữ liệu OOD, dẫn đến các rủi ro về độ tin cậy…

trọng số mở (open-weight)

Sat, 18 Jul 2026 15:31:38 +0000

Definition

Các mô hình trọng số mở khác với AI mã nguồn mở hoàn toàn vì chỉ các tham số học được cuối cùng được phát hành, chứ không nhất thiết bao gồm cơ sở hạ tầng hoặc dữ liệu được sử dụng để tạo ra chúng. Điều này cho phép người dùng chạy suy luận…

đa bước

Sat, 18 Jul 2026 15:31:24 +0000

Definition

Các phương pháp đa bước liên quan đến việc chia nhỏ một truy vấn hoặc nhiệm vụ phức tạp thành các bước nhỏ hơn, có thể thực thi được. Cách tiếp cận này rất quan trọng trong các nhiệm vụ suy luận, chẳng hạn như giải toán hoặc tạo mã nguồn.

đa giai đoạn

Sat, 18 Jul 2026 15:31:24 +0000

Definition

Các phương pháp tiếp cận đa giai đoạn chia nhỏ các quy trình làm việc phức tạp thành các phần dễ quản lý hơn, cho phép xử lý chuyên biệt ở từng bước. Phương pháp này nâng cao khả năng kiểm soát, gỡ lỗi và tối ưu hiệu suất.

đa tác tử

Sat, 18 Jul 2026 15:31:24 +0000

Definition

Các hệ thống đa tác tử bao gồm nhiều thực thể độc lập và thông minh, chúng quan sát môi trường, đưa ra quyết định và hành động dựa trên những quan sát đó. Các tác tử này có thể hợp tác, cạnh tranh hoặc thương lượng với nhau.

ngôn ngữ tự nhiên

Sat, 18 Jul 2026 15:31:24 +0000

Definition

Ngôn ngữ tự nhiên đề cập đến cách con người nói và viết, bao gồm tất cả các tính mơ hồ, thành ngữ và sắc thái văn hóa. Trong AI, xử lý ngôn ngữ tự nhiên liên quan đến việc hiểu cú pháp, ngữ nghĩa và ngữ cảnh.

on-policy (chính sách hiện tại)

Sat, 18 Jul 2026 15:31:24 +0000

Definition

Các thuật toán on-policy yêu cầu tác tử học trực tiếp từ các hành động do chính sách hiện tại của nó thực hiện. Điều này có nghĩa là dữ liệu thu thập được trong quá trình khám phá sẽ được sử dụng ngay lập tức để cập nhật chính sách, đảm bảo tính nhất quán.

chất lượng cao

Sat, 18 Jul 2026 15:31:11 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, thuật ngữ chất lượng cao thường mô tả dữ liệu hoặc đầu ra của mô hình có độ trung thực cao, ít nhiễu và khả năng tổng quát hóa mạnh mẽ. Dữ liệu huấn luyện chất lượng cao đảm bảo rằng mô hình học được các đặc trưng chính xác và hiệu quả.

chi phí thấp

Sat, 18 Jul 2026 15:31:11 +0000

Definition

AI chi phí thấp tập trung vào hiệu quả, nhằm giảm bớt rào cản gia nhập và chi phí vận hành liên quan đến học máy. Điều này bao gồm các kỹ thuật như nén mô hình, lượng tử hóa và triển khai trên thiết bị biên để tối ưu hóa nguồn lực.

dựa trên học máy

Sat, 18 Jul 2026 15:31:11 +0000

Definition

Các cách tiếp cận dựa trên học máy dựa vào các thuật toán thống kê để nhận diện các mẫu hình và đưa ra quyết định dựa trên việc tiếp xúc với dữ liệu, tương phản với các hệ thống dựa trên quy tắc. Danh mục này bao gồm học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.

ngang hàng dài

Sat, 18 Jul 2026 15:31:11 +0000

Definition

Các vấn đề ngang hàng dài liên quan đến chuỗi các hành động mà tác động của các quyết định ban đầu chỉ thể hiện sau nhiều bước. Điều này phổ biến trong robot, lập kế hoạch và các nhiệm vụ suy luận đa bước. Thách thức chính nằm ở việc phân bổ tín dụng cho các hành động cũ.

quy mô lớn

Sat, 18 Jul 2026 15:31:11 +0000

Definition

Quy mô lớn đề cập đến mức độ lớn của các thành phần trong một hệ thống AI, thường liên quan đến hàng tỷ tham số, terabyte dữ liệu huấn luyện hoặc các cụm máy tính phân tán. Cách tiếp cận này là nền tảng cho sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn và các hệ thống AI hiện đại.

bậc một

Sat, 18 Jul 2026 15:30:58 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo và toán học, ‘bậc một’ thường mô tả các hệ thống hoặc hoạt động liên quan đến các mối quan hệ trực tiếp, tuyến tính mà không có các tương tác bậc cao hơn. Trong tối ưu hóa, nó đề cập đến việc sử dụng thông tin về gradient (đạo hàm) để cập nhật các tham số, bỏ qua các thành phần độ cong phức tạp hơn.

cấp cao

Sat, 18 Jul 2026 15:30:58 +0000

Definition

Trong AI, ‘cấp cao’ đề cập đến các lớp trừu tượng đơn giản hóa các quy trình phức tạp. Các ngôn ngữ cấp cao (như Python) hoặc API cho phép nhà phát triển xây dựng mô hình mà không cần quản lý bộ nhớ hoặc chi tiết phần cứng. Điều này tăng năng suất phát triển nhưng có thể đánh đổi bằng hiệu suất tối ưu hóa thấp hơn so với cấp thấp.

chiều cao

Sat, 18 Jul 2026 15:30:58 +0000

Definition

Chiều cao đề cập đến các tập dữ liệu hoặc không gian vectơ chứa số lượng thuộc tính hoặc đặc trưng khổng lồ. Trong AI, điều này phổ biến trong các phép nhúng văn bản, điểm ảnh hình ảnh hoặc dữ liệu biểu hiện gen. Mặc dù giàu thông tin nhưng chúng cũng gây ra ’lời nguyền chiều cao’, làm tăng độ phức tạp tính toán và yêu cầu kỹ thuật giảm chiều.

dữ liệu giữ lại

Sat, 18 Jul 2026 15:30:58 +0000

Definition

Tập dữ liệu ‘giữ lại’ bao gồm các ví dụ được cố ý loại trừ khỏi giai đoạn huấn luyện của mô hình học máy. Tập con này được sử dụng để đánh giá mức độ tổng quát hóa của mô hình đối với dữ liệu chưa từng thấy, cung cấp ước tính trung thực về khả năng hoạt động thực tế trước khi đưa vào sản xuất.

độ trung thực cao

Sat, 18 Jul 2026 15:30:58 +0000

Definition

Độ trung thực cao mô tả đầu ra từ các mô hình sinh học không thể phân biệt hoặc rất giống với dữ liệu xác thực. Trong tạo ảnh, nó có nghĩa là kết cấu và ánh sáng chân thực; trong âm thanh, nó ám chỉ chất lượng âm thanh rõ nét, tự nhiên. Đây là mục tiêu quan trọng trong các ứng dụng tạo nội dung đa phương tiện.

chi tiết hóa

Sat, 18 Jul 2026 15:30:44 +0000

Definition

Phân tích chi tiết hóa liên quan đến việc xác định và phân loại các đối tượng hoặc khái niệm ở mức dưới lớp thay vì chỉ ở lớp chính. Ví dụ, phân biệt giữa các giống chó cụ thể hoặc các loại trái cây tương tự nhau đòi hỏi mô hình phải nắm bắt được các đặc điểm vi mô và biến thiên nội bộ lớp.

dựa trên khuếch tán

Sat, 18 Jul 2026 15:30:44 +0000

Definition

Các mô hình dựa trên khuếch tán là một lớp mô hình AI sinh tạo các mẫu dữ liệu mới bằng cách lặp đi lặp việc loại bỏ nhiễu từ một phân phối ngẫu nhiên. Quá trình bắt đầu với giai đoạn thuận, nơi nhiễu Gaussian được thêm từ từ vào dữ liệu gốc, sau đó mô hình học cách đảo ngược quy trình này để tái tạo dữ liệu từ nhiễu thuần túy.

học vài ví dụ

Sat, 18 Jul 2026 15:30:44 +0000

Definition

Học vài ví dụ cho phép các mô hình học máy khái quát hóa từ rất ít dữ liệu, thường dao động từ một đến mười ví dụ cho mỗi lớp. Không giống như học có giám sát truyền thống đòi hỏi hàng nghìn hoặc hàng triệu ví dụ, phương pháp này tận dụng kiến thức nền tảng từ các mô hình được huấn luyện trước để thích nghi nhanh chóng với nhiệm vụ mới.

ra quyết định

Sat, 18 Jul 2026 15:30:44 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, ra quyết định đề cập đến quá trình thuật toán mà tại đó một hệ thống đánh giá các hành động tiềm năng dựa trên các tiêu chí hoặc mục tiêu cụ thể để chọn ra kết quả tối ưu nhất. Quá trình này bao gồm việc phân tích trạng thái hiện tại và dự đoán hậu quả của các hành động khác nhau.

tinh chỉnh

Sat, 18 Jul 2026 15:30:44 +0000

Definition

Tinh chỉnh liên quan đến việc lấy một mô hình đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn, chung chung và tiếp tục huấn luyện nó trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, chuyên biệt cho nhiệm vụ. Kỹ thuật này tận dụng các đặc điểm tổng quát đã học được từ dữ liệu nguồn để đạt hiệu suất cao hơn với ít dữ liệu mục tiêu hơn so với huấn luyện từ đầu.

hộp đen

Sat, 18 Jul 2026 15:30:28 +0000

Definition

Trong AI, mô hình hộp đen đề cập đến các hệ thống phức tạp như mạng nơ-ron sâu, nơi logic ra quyết định bên trong không minh bạch và khó giải thích cho con người. Mặc dù những mô hình này thường đạt được hiệu suất cao…

liên phương thức

Sat, 18 Jul 2026 15:30:28 +0000

Definition

AI liên phương thức liên quan đến việc xử lý và tương quan dữ liệu từ các phương thức khác nhau, chẳng hạn như kết hợp đầu vào trực quan, thính giác và văn bản. Các hệ thống này học các biểu diễn chung để hiểu mối quan hệ…

thời gian liên tục

Sat, 18 Jul 2026 15:30:28 +0000

Definition

Các mô hình thời gian liên tục mô tả động lực học của hệ thống bằng các phương trình vi phân, cho phép trạng thái tiến hóa mượt mà theo thời gian. Trong AI, điều này được minh họa bởi các Phương trình Vi phân Thường Nơ-ron (Neural ODEs)…

vòng kín

Sat, 18 Jul 2026 15:30:28 +0000

Definition

Các hệ thống vòng kín trong AI tận dụng phản hồi theo thời gian thực từ môi trường để điều chỉnh động hành vi hoặc tham số của chúng. Điều này trái ngược với các hệ thống vòng hở thực thi các chuỗi đã được xác định trước…

Wasserstein

Sat, 18 Jul 2026 15:30:28 +0000

Definition

Khoảng cách Wasserstein, còn được gọi là Khoảng cách Dịch chuyển Trái đất (Earth Mover’s Distance), định lượng sự khác biệt giữa hai phân phối xác suất bằng cách tính toán lượng ‘công’ tối thiểu cần thiết để di chuyển khối lượng từ phân phối này sang phân phối kia.

Bảng nhìn (View)

Sat, 18 Jul 2026 15:30:09 +0000

Definition

Trong quản lý cơ sở dữ liệu, một bảng nhìn hoạt động như một truy vấn SQL đã được lưu, hoạt động giống như một bảng nhưng không chứa dữ liệu thực tế. Nó cung cấp một góc nhìn đơn giản hóa hoặc tùy chỉnh đối với dữ liệu nền tảng, tăng cường bảo mật.

Cơ sở dữ liệu vectơ

Sat, 18 Jul 2026 15:30:09 +0000

Definition

Cơ sở dữ liệu vectơ tối ưu hóa việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu không cấu trúc bằng cách chuyển đổi chúng thành các vectơ nhúng (embeddings). Chúng sử dụng các thuật toán như Hàng xóm gần nhất xấp xỉ (ANN) để tìm kiếm hiệu quả sự tương đồng.

Hình ảnh / Trực quan

Sat, 18 Jul 2026 15:30:09 +0000

Definition

Thuật ngữ ‘hình ảnh’ trong AI chủ yếu liên quan đến Thị giác máy tính (Computer Vision), lĩnh vực chuyên về việc cho phép máy móc trích xuất thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh kỹ thuật số, video và các đầu vào trực quan khác. Nó bao gồm việc xử lý dữ liệu điểm ảnh.

KHÁC

Sat, 18 Jul 2026 15:30:09 +0000

Definition

Trong truy vấn cơ sở dữ liệu và logic, ‘KHÁC’ thường đề cập đến toán tử NOT LIKE, thực hiện khớp mẫu theo hướng ngược lại. Nó trả về đúng cho các hàng mà giá trị cột không phù hợp với mẫu đã chỉ định.

Phương tiện

Sat, 18 Jul 2026 15:30:09 +0000

Definition

Mặc dù truyền thống mang nghĩa là phương tiện vận tải, nhưng trong thuật ngữ AI, ‘phương tiện’ có thể được dùng theo nghĩa bóng để mô tả cơ chế phân phối các dịch vụ thông minh, chẳng hạn như ứng dụng di động, giao diện web hoặc hệ thống nhúng.

Điều chỉnh

Sat, 18 Jul 2026 15:29:53 +0000

Definition

Điều chỉnh liên quan đến việc tinh chỉnh một mô hình học máy để đạt được độ chính xác hoặc hiệu quả tốt hơn. Nó có thể đề cập đến việc điều chỉnh siêu tham số, nơi các cài đặt như tốc độ học hoặc kích thước lô được tối ưu hóa, hoặc tinh

Hiểu biết

Sat, 18 Jul 2026 15:29:53 +0000

Definition

Hiểu biết của AI vượt xa tương quan thống kê để diễn giải ý nghĩa nền tảng của dữ liệu. Đối với các mô hình ngôn ngữ, điều này bao gồm việc nắm bắt cú pháp, ngữ nghĩa và ngữ dụng để tạo ra các phản hồi mạch lạc và

Học chuyển giao

Sat, 18 Jul 2026 15:29:53 +0000

Definition

Học chuyển giao tận dụng các mô hình đã được huấn luyện trước để cải thiện hiệu suất và giảm thời gian huấn luyện trên các nhiệm vụ mới, liên quan. Thay vì huấn luyện từ đầu, các nhà phát triển tinh chỉnh các trọng số hiện có, cho phép

Transformer

Sat, 18 Jul 2026 15:29:53 +0000

Definition

Được giới thiệu trong bài báo ‘Attention Is All You Need’, kiến trúc Transformer đã cách mạng hóa xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều lĩnh vực khác. Nó sử dụng cơ chế tự chú ý đa đầu để đánh giá mức độ quan trọng của

Transformers (Thư viện)

Sat, 18 Jul 2026 15:29:53 +0000

Definition

Thuật ngữ ‘Transformers’ thường đề cập đến thư viện Python được sử dụng rộng rãi do Hugging Face duy trì. Nó cung cấp các giao diện dễ sử dụng để tải xuống, huấn luyện và triển khai các mô hình đã được huấn luyện trước dựa trên

Chuyển đổi thành Token

Sat, 18 Jul 2026 15:29:40 +0000

Definition

Chuyển đổi thành Token là một bước tiền xử lý quan trọng trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), chuyển đổi văn bản không cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc phù hợp để mô hình tiêu thụ. Quá trình này bao gồm việc phân tách câu thành các phần tử nhỏ hơn như từ hoặc cụm từ dựa trên các quy tắc hoặc mô hình từ vựng cụ thể.

Cộng tác

Sat, 18 Jul 2026 15:29:40 +0000

Definition

Mặc dù không phải là một thuật ngữ kỹ thuật chặt chẽ, ‘cộng tác’ trong ngữ cảnh AI thường hàm ý sự hợp tác, chẳng hạn như các hệ thống đa tác nhân (multi-agent) làm việc hướng tới mục tiêu chung hoặc học tập ensemble, nơi nhiều mô hình kết hợp lại với nhau để cải thiện hiệu suất tổng thể so với việc sử dụng một mô hình đơn lẻ.

Hướng tới

Sat, 18 Jul 2026 15:29:40 +0000

Definition

Trong phát triển AI, ‘hướng tới’ thường mô tả quỹ đạo của các quá trình tối ưu hóa, chẳng hạn như gradient descent di chuyển các trọng số hướng về giá trị lỗi cực tiểu. Nó cũng ám chỉ các hướng nghiên cứu, nơi các nhà khoa học tập trung nỗ lực vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể hoặc cải thiện các chỉ số hiệu năng nhất định.

Thời gian

Sat, 18 Jul 2026 15:29:40 +0000

Definition

Thời gian là một khái niệm cơ bản trong trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong mô hình hóa tuần tự và các hệ thống thời gian thực. Nó đóng vai trò là trục dọc theo đó các điểm dữ liệu được sắp xếp thứ tự, cho phép các mô hình như Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) hoặc Transformer xử lý thông tin dựa trên trình tự thời gian.

Token

Sat, 18 Jul 2026 15:29:40 +0000

Definition

Token là những khối xây dựng cơ bản của dữ liệu đầu vào trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), thường đại diện cho từ, phân từ (subword) hoặc ký tự. Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) xử lý văn bản bằng cách chuyển đổi nó thành các token, sau đó ánh xạ chúng vào các vector số để tính toán.

Kiểm thử

Sat, 18 Jul 2026 15:29:28 +0000

Definition

Tập kiểm thử là một phần dữ liệu được giữ lại trong quá trình huấn luyện để đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình cuối cùng. Không giống như tập xác thực dùng để tinh chỉnh siêu tham số, tập kiểm thử cung cấp đánh giá khách quan và không bị thiên lệch về hiệu suất thực tế của mô hình.

Symbal

Sat, 18 Jul 2026 15:29:28 +0000

Definition

Không có định nghĩa chính thức cho ‘Symbal’ trong ngữ cảnh thuật ngữ AI. Đây có thể là lỗi đánh máy của từ ‘Symbolic’ (Biểu tượng), ám chỉ AI biểu tượng, hoặc một từ mới không chuẩn. Trong kỹ thuật nghiêm ngặt, cần xem xét lại ngữ cảnh.

Theo thời gian

Sat, 18 Jul 2026 15:29:28 +0000

Definition

Các khái niệm liên quan đến thời gian trong AI bao gồm phân tích các điểm dữ liệu được sắp xếp theo thứ tự thời gian, như giá cổ phiếu, tín hiệu cảm biến hoặc câu văn trong ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phải tính đến thứ tự tuần tự và các phụ thuộc dài hạn.

Thông qua

Sat, 18 Jul 2026 15:29:28 +0000

Definition

‘Thông qua’ không có định nghĩa độc lập trong thuật ngữ AI. Từ này thường xuất hiện trong các cụm từ như ’throughput’ (tốc độ xử lý) hoặc mô tả tín hiệu đi ’thông qua’ các nút trong mạng nơ-ron. Bản thân nó không mang ý nghĩa chuyên môn nếu đứng riêng lẻ.

Tổng hợp

Sat, 18 Jul 2026 15:29:28 +0000

Definition

Trong AI, dữ liệu tổng hợp là thông tin được tạo ra nhân tạo, mô phỏng dữ liệu thực tế nhưng không chứa bất kỳ hồ sơ cá nhân hay nhạy cảm nào. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc huấn luyện các mô hình học máy khi dữ liệu thực tế khan hiếm hoặc có vấn đề về quyền riêng tư.

Cấu trúc

Sat, 18 Jul 2026 15:29:15 +0000

Definition

Các khía cạnh cấu trúc xác định cách dữ liệu hoặc các lớp mạng nơ-ron được tổ chức. Trong mạng nơ-ron đồ thị, cấu trúc đề cập đến các kết nối giữa các nút; trong học sâu, nó đề cập đến tô-pô lớp. Việc hiểu…

Có giám sát

Sat, 18 Jul 2026 15:29:15 +0000

Definition

Học có giám sát liên quan đến việc cung cấp cho thuật toán dữ liệu bao gồm cả đầu vào và câu trả lời đúng (nhãn). Mô hình học cách ánh xạ đầu vào sang đầu ra bằng cách giảm thiểu lỗi dự đoán. Kỹ thuật này…

Cụ thể

Sat, 18 Jul 2026 15:29:15 +0000

Definition

Trong thuật ngữ AI, ‘cụ thể’ nhấn mạnh tính chính xác khi định nghĩa các mô hình, điểm dữ liệu hoặc thao tác. Nó phân biệt các tham số chính xác với các danh mục chung, đảm bảo sự rõ ràng trong tài liệu kỹ thuật.

Ngẫu nhiên

Sat, 18 Jul 2026 15:29:15 +0000

Definition

Các yếu tố ngẫu nhiên đưa tính biến đổi vào các hệ thống AI, chẳng hạn như nhiễu trong dữ liệu hoặc khởi tạo trọng số ngẫu nhiên. Khác với các mô hình tất định, các mô hình ngẫu nhiên tính đến sự không chắc chắn, làm cho…

Trạng thái

Sat, 18 Jul 2026 15:29:15 +0000

Definition

Trạng thái đại diện cho tất cả thông tin liên quan cần thiết để xác định hành vi tương lai trong các hệ thống như Quá trình Quyết định Markov (MDP). Trong học tăng cường, trạng thái bao gồm toàn bộ thông tin về môi trường.

Bản thân

Sat, 18 Jul 2026 15:29:08 +0000

Definition

Mặc dù AI hiện tại thiếu ý thức, nhưng thuật ngữ ‘bản thân’ thường mô tả các khả năng siêu nhận thức (meta-cognitive) nơi một mô hình phân tích chính các đầu ra, mức độ tin cậy hoặc trạng thái nội bộ của nó. Nó xuất hiện trong các ngữ cảnh…

Bảo mật

Sat, 18 Jul 2026 15:29:08 +0000

Definition

Bảo mật AI bao gồm các biện pháp được thiết kế để bảo vệ các mô hình học máy, quy trình xử lý dữ liệu và cơ sở hạ tầng triển khai trước các mối đe dọa như các cuộc tấn công đối kháng, đầu độc dữ liệu và xâm phạm mô hình.

Cơ chế chú ý nội tại

Sat, 18 Jul 2026 15:29:08 +0000

Definition

Cơ chế chú ý nội tại cho phép các mô hình nắm bắt các phụ thuộc giữa tất cả các vị trí trong một chuỗi đồng thời, bất kể khoảng cách. Bằng cách tính toán điểm số chú ý giữa mọi cặp token, nó cho phép…

Nguồn

Sat, 18 Jul 2026 15:29:08 +0000

Definition

Trong ngữ cảnh AI, ’nguồn’ thường chỉ nguồn gốc của các bộ dữ liệu huấn luyện, thư viện mã nguồn mở hoặc trọng số mô hình đã huấn luyện trước. Việc theo dõi nguồn gốc rất quan trọng để đảm bảo khả năng tái lập, tuân thủ giấy phép…

Ngữ nghĩa

Sat, 18 Jul 2026 15:29:08 +0000

Definition

Phân tích ngữ nghĩa trong AI tập trung vào việc hiểu ý nghĩa nền tảng của các đầu vào thay vì chỉ các mẫu bề mặt. Điều này liên quan đến việc ánh xạ các từ hoặc ký hiệu sang các khái niệm, nắm bắt các mối quan hệ…

Điểm số

Sat, 18 Jul 2026 15:28:55 +0000

Definition

Điểm số định lượng mức độ hiệu quả mà một mô hình học máy hoạt động so với các chỉ số cụ thể như độ chính xác, độ chính xác (precision) hoặc phần thưởng. Trong học tăng cường, điểm số cho biết tổng phần thưởng tích lũy, trong khi trong phân loại

Khoa học

Sat, 18 Jul 2026 15:28:55 +0000

Definition

Tiếp cận khoa học trong trí tuệ nhân tạo nhấn mạnh vào phát triển và xác minh dựa trên bằng chứng. Nó bao gồm việc xây dựng các giả thuyết về hành vi của mô hình, tiến hành các thí nghiệm có kiểm soát và

Mở rộng quy mô

Sat, 18 Jul 2026 15:28:55 +0000

Definition

Mở rộng quy mô là phương pháp luận chủ động để mở rộng các hệ thống AI bằng cách thêm nhiều lớp, nơ-ron hoặc ví dụ huấn luyện hơn. Nó bao gồm các kỹ thuật như huấn luyện phân tán trên nhiều GPU để xử lý sự gia tăng

Quy mô

Sat, 18 Jul 2026 15:28:55 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, việc mở rộng quy mô thường liên quan đến việc tăng kích thước bộ dữ liệu, số lượng tham số của mô hình hoặc sức mạnh tính toán để cải thiện hiệu suất. Khái niệm này là trung tâm của học sâu, nơi các mô hình lớn

Tìm kiếm

Sat, 18 Jul 2026 15:28:55 +0000

Definition

Tìm kiếm là một mô hình cơ bản trong AI được sử dụng để điều hướng qua các không gian vấn đề phức tạp, chẳng hạn như chơi trò chơi hoặc lập kế hoạch tuyến đường. Các thuật toán như A*, Minimax hoặc Tìm kiếm Cây Monte Carlo đánh giá các nước đi tiềm năng

An toàn

Sat, 18 Jul 2026 15:28:42 +0000

Definition

Tính an toàn trong AI liên quan đến việc triển khai các ràng buộc và biện pháp bảo vệ để đảm bảo rằng các hệ thống tự động hành xử dự đoán được và không gây ra hậu quả tiêu cực ngoài ý muốn. Điều này bao gồm các biện pháp kỹ thuật như giới hạn tốc độ, vùng an toàn và cơ chế dừng khẩn cấp.

An toàn AI

Sat, 18 Jul 2026 15:28:42 +0000

Definition

An toàn AI là một lĩnh vực liên ngành tập trung vào việc ngăn chặn các kết quả bất lợi từ trí tuệ nhân tạo tiên tiến. Lĩnh vực này bao gồm các thách thức kỹ thuật như sự phù hợp giá trị (alignment), khả năng giải thích (interpretability) và tính bền vững, nhằm đảm bảo AI hoạt động vì lợi ích của con người.

Bền vững

Sat, 18 Jul 2026 15:28:42 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, tính bền vững (robustness) đề cập đến khả năng phục hồi của mô hình trước các cuộc tấn công đối kháng, sự thay đổi phân phối dữ liệu hoặc đầu vào nhiễu. Một thuật toán bền vững tiếp tục hoạt động chính xác ngay cả khi dữ liệu đầu vào bị biến đổi hoặc có lỗi.

Robot

Sat, 18 Jul 2026 15:28:42 +0000

Definition

Robot là một thiết bị cơ khí tự chủ hoặc bán tự chủ, được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ độc lập hoặc dưới sự điều khiển từ xa. Nó thường bao gồm các cảm biến để nhận biết môi trường, bộ truyền động (actuators) để thực hiện chuyển động và bộ xử lý để ra quyết định.

Robot

Sat, 18 Jul 2026 15:28:42 +0000

Definition

Robot bao gồm một lớp đa dạng các máy móc, có thể được phân loại dựa trên khả năng di chuyển, cấu trúc hoặc lĩnh vực ứng dụng. Danh mục này bao gồm cánh tay công nghiệp, robot di động tự hành (AMR), máy bay không người lái (drone) và các hệ thống robot khác.

Củng cố / Tăng cường

Sat, 18 Jul 2026 15:28:29 +0000

Definition

Củng cố là một cơ chế tâm lý và tính toán cơ bản nơi hành động của một tác nhân được định hình bởi các hậu quả. Trong học máy, nó liên quan đến việc cung cấp phản hồi tích cực (phần thưởng) cho

Học tăng cường

Sat, 18 Jul 2026 15:28:29 +0000

Definition

Học tăng cường (RL) là một nhánh của học máy tập trung vào cách các tác nhân thông minh nên thực hiện hành động trong một môi trường để tối đa hóa phần thưởng tích lũy. Không giống như học có giám sát

Học tăng cường từ phản hồi của con người

Sat, 18 Jul 2026 15:28:29 +0000

Definition

Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) là một phương pháp được sử dụng để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn sao cho đầu ra của chúng phù hợp hơn với giá trị và kỳ vọng của con người. Nó thường bao gồm ba bước

Tạo văn bản tăng cường truy xuất

Sat, 18 Jul 2026 15:28:29 +0000

Definition

Tạo văn bản tăng cường truy xuất (RAG) kết hợp những điểm mạnh của các hệ thống AI dựa trên truy xuất và dựa trên sinh. Thay vì chỉ dựa vào các tham số của mô hình ngôn ngữ đã huấn luyện trước, RAG trước tiên sẽ truy

Thay vào đó / Thay vì

Sat, 18 Jul 2026 15:28:29 +0000

Definition

Thuật ngữ ‘Rather’ bản thân nó là một trạng từ tiếng Anh tiêu chuẩn chỉ sự ưu tiên hoặc tương phản. Trong lĩnh vực cụ thể của Trí tuệ Nhân tạo và Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), nó không cấu thành một khái niệm kỹ thuật riêng biệt.

Lệnh đầu vào (Prompt)

Sat, 18 Jul 2026 15:28:15 +0000

Definition

Lệnh đầu vào đóng vai trò là giao diện chính để tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn và các hệ thống AI sinh khác. Nó xác định ngữ cảnh, giọng điệu và các ràng buộc cho đầu ra của mô hình. Một lệnh đầu vào hiệu quả giúp cải thiện độ chính xác và tính liên quan của câu trả lời.

Ngẫu nhiên

Sat, 18 Jul 2026 15:28:15 +0000

Definition

Tính ngẫu nhiên là yếu tố cơ bản trong AI để khởi tạo trọng số mô hình, xáo trộn tập dữ liệu và đưa tính ngẫu nhiên vào quá trình huấn luyện nhằm ngăn ngừa tình trạng học thuộc lòng (overfitting). Vì máy tính hoạt động theo quy tắc xác định, các hệ thống AI sử dụng các thuật toán tạo số ngẫu nhiên giả để bắt chước tính ngẫu nhiên.

Quy trình

Sat, 18 Jul 2026 15:28:15 +0000

Definition

Trong phát triển AI, quy trình chỉ quy trình làm việc có hệ thống cần thiết để biến đổi dữ liệu thô thành các thông tin hữu ích hoặc mô hình. Điều này bao gồm các giai đoạn như nạp dữ liệu, tiền xử lý, trích xuất đặc trưng và đánh giá mô hình.

Quyền riêng tư

Sat, 18 Jul 2026 15:28:15 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo, quyền riêng tư đề cập đến việc bảo vệ thông tin nhạy cảm của người dùng khỏi truy cập trái phép hoặc lạm dụng trong quá trình thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình và suy luận. Nó bao gồm các biện pháp đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý một cách an toàn và tôn trọng quyền lợi của người dùng.

Tỷ lệ

Sat, 18 Jul 2026 15:28:15 +0000

Definition

Trong AI, ’tỷ lệ’ thường đề cập nhất đến tỷ lệ học (learning rate), một siêu tham số kiểm soát mức độ thay đổi của mô hình dựa trên lỗi ước tính mỗi khi trọng số mô hình được cập nhật. Tỷ lệ học phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo mô hình hội tụ nhanh chóng mà không bị dao động.

Bài đăng

Sat, 18 Jul 2026 15:28:02 +0000

Definition

Trong bối cảnh truyền thông kỹ thuật số và dữ liệu AI, ‘bài đăng’ đề cập đến một đơn vị nội dung rời rạc được chia sẻ trực tuyến. Nó đóng vai trò là nguồn dữ liệu chính để huấn luyện các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích cảm xúc…

Chính sách

Sat, 18 Jul 2026 15:28:02 +0000

Definition

Trong bối cảnh quản trị trí tuệ nhân tạo và công nghệ, chính sách đề cập đến các khung làm việc được thể chế hóa, quy định cách các hệ thống AI nên được phát triển, triển khai và giám sát. Những tài liệu này…

Chính sách

Sat, 18 Jul 2026 15:28:02 +0000

Definition

Thuật ngữ ‘chính sách’ có hai nghĩa tùy thuộc vào ngữ cảnh. Trong quản lý chung, nó là nguyên tắc chỉ đạo cho việc ra quyết định. Trong Học tăng cường (RL), chính sách là một thành phần cốt lõi của một…

Huấn luyện trước

Sat, 18 Jul 2026 15:28:02 +0000

Definition

Huấn luyện trước là một kỹ thuật nền tảng trong học sâu, nơi mô hình học các đặc điểm và mẫu rộng rãi từ khối lượng dữ liệu khổng lồ, thường là không có nhãn. Quá trình này cho phép mô hình phát triển…

Tiên nghiệm

Sat, 18 Jul 2026 15:28:02 +0000

Definition

Một ’tiên nghiệm’ đại diện cho những niềm tin hiện có hoặc dữ liệu lịch sử về một biến trước khi kết hợp các quan sát mới. Trong suy luận Bayes, tiên nghiệm được kết hợp với khả năng xảy ra của dữ liệu quan sát được…

Điểm

Sat, 18 Jul 2026 15:27:48 +0000

Definition

Một điểm trong bối cảnh AI thường chỉ một tọa độ rời rạc trong không gian đặc trưng hoặc vectơ nhúng. Ví dụ, trong các thuật toán phân cụm như K-Means, mỗi mẫu dữ liệu được coi là một điểm trong không gian đa chiều, và khoảng cách giữa các điểm xác định mức độ tương đồng.

Mở

Sat, 18 Jul 2026 15:27:48 +0000

Definition

Thuật ngữ ‘mở’ trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo thường mô tả hai lĩnh vực riêng biệt: phần mềm nguồn mở, nơi trọng số mô hình và mã nguồn được công khai để sửa đổi, và các vấn đề mở rộng (open-ended problems) đòi hỏi khả năng thích ứng linh hoạt thay vì tuân theo một kịch bản cố định.

Nhận thức

Sat, 18 Jul 2026 15:27:48 +0000

Definition

Nhận thức AI liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu cảm biến thô thành thông tin có ý nghĩa mà các mô-đun lý luận cấp cao hơn có thể xử lý. Điều này bao gồm thị giác máy tính để diễn giải các cảnh quan trực quan, xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu văn bản, và phân tích âm thanh để nhận diện giọng nói.

Tối ưu

Sat, 18 Jul 2026 15:27:48 +0000

Definition

Trong AI và lý thuyết tối ưu hóa, một giải pháp tối ưu là giải pháp đạt được chỉ số hiệu suất cao nhất có thể, chẳng hạn như phần thưởng tối đa trong học tăng cường hoặc lỗi tối thiểu trong hồi quy. Việc tìm ra giải pháp này thường đòi hỏi cân bằng giữa độ chính xác và thời gian tính toán.

Tổng thể

Sat, 18 Jul 2026 15:27:48 +0000

Definition

Khi đánh giá các mô hình AI, các chỉ số ’tổng thể’ cung cấp cái nhìn toàn diện về hiệu suất hệ thống thay vì tập trung vào các thành phần cô lập. Điều này bao gồm độ chính xác tổng thể, độ chính xác trung bình theo từng lớp (mean average precision), hoặc tổng tác động đến hiệu quả kinh doanh.

Đối tượng

Sat, 18 Jul 2026 15:27:33 +0000

Definition

Đối tượng là một khái niệm cơ bản trong khoa học máy tính, đặc biệt là trong lập trình hướng đối tượng (OOP). Nó đại diện cho một thể hiện của lớp, đóng gói cả trạng thái (thuộc tính hoặc dữ liệu) và hành vi (các phương thức) vào trong một đơn vị duy nhất.

Mạng nơ-ron

Sat, 18 Jul 2026 15:27:33 +0000

Definition

Mạng nơ-ron là một chuỗi các thuật toán nhằm nhận diện các mối quan hệ tiềm ẩn trong một tập dữ liệu thông qua quá trình mô phỏng cách hoạt động của bộ não con người. Nó được cấu thành từ các lớp nơ-ron liên kết với nhau.

Số học / Dữ liệu số

Sat, 18 Jul 2026 15:27:33 +0000

Definition

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu, ’numerical’ đề cập đến các loại dữ liệu hoặc phương pháp liên quan đến các giá trị định lượng, chẳng hạn như số nguyên, số thập phân (float) và số thập phân. Khác với dữ liệu phân loại hoặc văn bản, dữ liệu số cho phép thực hiện các phép toán toán học trực tiếp.

Trực tuyến (Học trực tuyến)

Sat, 18 Jul 2026 15:27:33 +0000

Definition

Học trực tuyến (Online learning) là một phương pháp học máy trong đó mô hình được cập nhật gia tăng khi các điểm dữ liệu mới xuất hiện, thay vì được huấn luyện trên một tập dữ liệu tĩnh cố định cùng một lúc. Cách tiếp cận này rất quan trọng trong các môi trường dữ liệu thay đổi nhanh chóng.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Sat, 18 Jul 2026 15:27:33 +0000

Definition

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo, kết hợp ngôn ngữ học tính toán với các mô hình thống kê, học máy và học sâu. Nó cho phép máy móc có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người một cách hiệu quả.

Chú ý Đa đầu

Sat, 18 Jul 2026 15:27:19 +0000

Definition

Chú ý Đa đầu mở rộng cơ chế chú ý tiêu chuẩn bằng cách chạy nó nhiều lần song song với các phép chiếu tuyến tính khác nhau đã được học. Điều này cho phép mô hình cùng lúc chú ý đến thông…

Chuyển động

Sat, 18 Jul 2026 15:27:19 +0000

Definition

Trong thị giác máy tính và robot, chuyển động đề cập đến việc phát hiện và phân tích sự di chuyển trong dữ liệu trực quan hoặc các hệ thống vật lý. Các thuật toán như Dòng quang học (Optical Flow) ước lượng mẫu chuyển động biểu kiến của…

Đa

Sat, 18 Jul 2026 15:27:19 +0000

Definition

Tiền tố ‘đa-’ thường được sử dụng trong AI để chỉ các kiến trúc hoặc quy trình liên quan đến nhiều thành phần song song. Ví dụ bao gồm Chú ý Đa đầu (Multi-Head Attention), cho phép các mô hình tập trung vào các…

Hơn nữa

Sat, 18 Jul 2026 15:27:19 +0000

Definition

Trong ngữ cảnh tài liệu AI và viết kỹ thuật, ‘Hơn nữa’ đóng vai trò là một dấu hiệu diễn ngôn báo hiệu việc thêm vào bằng chứng hỗ trợ hoặc một điểm nhấn mạnh hơn cho cuộc thảo luận hiện tại.

Nash

Sat, 18 Jul 2026 15:27:19 +0000

Definition

Trong AI, đặc biệt là trong Hệ thống Đa tác tử và Học tăng cường, Cân bằng Nash mô tả một trạng thái ổn định nơi chiến lược của mỗi tác tử là tối ưu nhất dựa trên chiến lược của tất cả các tác tử khác. Không một…

Mamba

Sat, 18 Jul 2026 15:27:07 +0000

Definition

Mamba đại diện cho một bước tiến đáng kể trong việc mô hình hóa chuỗi bằng cách giới thiệu mô hình không gian trạng thái chọn lọc (selective state space model - SSM) nhận thức được phần cứng. Không giống như các mô hình transformer truyền thống có độ phức tạp tăng theo bình phương độ dài chuỗi, Mamba tối ưu hóa quá trình này để xử lý hiệu quả hơn.

Markov

Sat, 18 Jul 2026 15:27:07 +0000

Definition

Trong trí tuệ nhân tạo và lý thuyết xác suất, các quá trình Markov là những mô hình cơ bản được sử dụng để mô tả các hệ thống chuyển đổi giữa các trạng thái một cách ngẫu nhiên. Nguyên tắc cốt lõi là tính chất Markov, nghĩa là lịch sử trước đó không ảnh hưởng đến tương lai nếu đã biết trạng thái hiện tại.

Matching

Sat, 18 Jul 2026 15:27:07 +0000

Definition

Matching là một kỹ thuật quan trọng trong học máy được sử dụng để thiết lập mối quan hệ giữa các thực thể dữ liệu khác biệt. Trong thị giác máy tính, khớp đặc trưng (feature matching) xác định các điểm tương ứng giữa các hình ảnh, trong khi trong xử lý ngôn ngữ, nó giúp liên kết các thực thể hoặc ý nghĩa.

Modeling

Sat, 18 Jul 2026 15:27:07 +0000

Definition

Xây dựng mô hình AI bao gồm toàn bộ quy trình thiết kế, huấn luyện và xác thực các thuật toán học từ dữ liệu. Nó liên quan đến việc lựa chọn kiến trúc phù hợp, xác định hàm mất mát và tối ưu hóa các tham số để mô hình tổng quát hóa tốt trên dữ liệu mới.

Monte

Sat, 18 Jul 2026 15:27:07 +0000

Definition

Các kỹ thuật Monte Carlo là một lớp các thuật toán tính toán dựa trên việc lấy mẫu ngẫu nhiên lặp lại để ước lượng các đại lượng toán học. Chúng đặc biệt hữu ích trong tích phân nhiều chiều, mô phỏng vật lý và các bài toán tối ưu hóa nơi các giải pháp giải tích truyền thống không khả thi.

Cục bộ