人工智能1000问
本栏目聚焦人工智能全领域知识体系，搭建覆盖基础科普到前沿进阶的开放式问答知识库，为AI初学者、从业者、跨领域学习者、企业管理者及有AI认知需求的用户提供精准、通俗、体系化的知识解答。
人工智能1000问 扩散模型 (Diffusion Models)是指什么？
扩散模型（Diffusion Models）是学习把图像逐步加噪成噪声、再反向把噪声还原回图像的生成技术，核心机制包括正向加噪与反向去噪训练、接受提示词控制内容…
行业百科 向量数据库存的是坐标不是文字 按意思检索支撑 RAG 找资料
向量数据库（Vector Database）是把内容的高维嵌入向量以坐标形式存储、支持按语义相似度检索的数据库系统，核心包括存坐标而非存文字、按意思而非关键词匹…
人工智能1000问 AI智能体 (AI Agents)是什么？
AI智能体（AI Agents）是以大模型为核心、能理解目标并自主拆解步骤、调用工具把动作真正做出来的智能系统，核心包括目标理解与任务拆解、工具调用与执行、多步…
人工智能1000问 人工智能中的思维链 (Chain of Thought, CoT)有什么作用？
思维链（Chain of Thought，CoT）是让大模型先写出解题的中间推理步骤、再据此给出结论的方法，核心包括显式展开推演过程、以中间步骤支撑答案、提升推…
人工智能1000问 RAG (检索增强生成)是指什么？
检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）是先检索外部资料、再作为上下文交给大模型作答的架构，核心包括检索召回、上下文…
人工智能1000问 提示词工程 (Prompt Engineering)是指什么？
提示词工程（Prompt Engineering）是通过设计与优化输入给大模型的指令文本、稳定获得高质量输出的方法，核心技巧包括设定角色与任务、补充示例、规定输…
人工智能1000问 人工智能里面的量化 (Quantization)指的是什么？
量化（Quantization）是把模型权重从高精度浮点数转成低精度数值表示、压缩模型体积的技术，核心包括降低参数精度、削减存储与显存占用、以少量精度损失换可运…
人工智能1000问 LoRA (低秩自适应)是什么？
低秩自适应（LoRA，Low-Rank Adaptation）是冻结预训练参数、只训练旁路低秩矩阵即可定制微调的技术，核心包括冻结原参数、插入可训练低秩小插件、…
人工智能1000问 RLHF (人类反馈强化学习)是什么？
人类反馈强化学习（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）是让人给候选回答打分、作为奖励信号训练模型，核…
人工智能1000问 AI的微调 (Fine-Tuning)是指什么？
微调（Fine-tuning）是在预训练模型基础上用特定领域的小规模数据再做一轮训练的技术，核心包括投喂领域语料、更新模型内部参数、对齐特定任务与输出风格，解决…
人工智能1000问 什么是AI幻觉 (Hallucination)？
AI幻觉（Hallucination）是生成式模型以流畅自信语气输出看似合理、实则不存在的现象，其表现形式包括编造不存在的法条与接口、给出无法运行的调用示例，解…
人工智能1000问 大语言模型 (LLM)里的温度 (Temperature)是指什么？
温度（Temperature）是调节大语言模型采样随机性、决定选词保守或发散的解码参数，其典型表现是低温度稳定倾向高概率词、适合写代码与总结，高温度多采信低概率…
人工智能1000问 大语言模型 (LLM)里的上下文窗口 (Context Window)指的是什么？
上下文窗口（Context Window）是模型一次推理交互中能同时读入并保留的信息量上限，其表现形式包括早期模型仅能容纳数千个词、现代模型可吞下整本书、窗口越…
人工智能1000问 大语言模型 (LLM)是什么？
大语言模型（LLM，Large Language Model）是在海量文本上以预测下一个Token为目标的模型体系，其核心构成包括数千亿参数、海量语料、Tran…
人工智能1000问 Transformer 架构是什么？
Transformer（Transformer Architecture，变换器架构）是2017年提出、以注意力取代循环结构的深度学习架构，其核心构成包括多头注…
人工智能1000问 注意力机制 (Attention)是指什么？
注意力机制（Attention）是让模型处理每个词时动态计算它与上下文的关联权重、据此确定词义的机制，其核心构成包括与上下文的相似度打分、按权重聚合信息、多头并…
人工智能1000问 什么是嵌入 (Embeddings)？
嵌入（Embeddings）是把文字、图像映射为高维向量、用几何距离度量语义关系的方法，其核心构成包括词的坐标、距离与方向表达的含义关系、训练得到的语义空间，解…
人工智能1000问 什么是分词 (Tokenization)？
分词（Tokenization）是把文本切分成模型可处理的基本单元Token的过程，其核心特点包括按固定词表或子词切分、Token不等于单词、可用熟悉零件组合生…
人工智能1000问 迁移学习让大厂练通才模型，开发者微调即可落地具体场景
迁移学习（Transfer Learning）是复用预训练模型的通用知识、再针对具体任务微调的技术路径，其核心步骤包括选取通才模型、用目标场景数据继续训练、冻结…
人工智能1000问 神经网络 (Neural Networks)是什么？
神经网络（NN，Neural Networks）是由神经元分层连接、靠权重调整逐层学习数据模式的模型，其核心构成包括输入层、隐藏层与输出层、连接权重与激活函数，…
AI情报站 花了一亿美元！Anthropic 启动 Claude 合作伙伴网络：是否旨在将 Claude 引入全球每一家公司？
Claude合作伙伴网络（Claude Partners Network）是Anthropic出资搭建的第三方服务商生态，其运作方式包括1亿美元初始资金、服务商…
AI情报站 对方向障碍者的救命恩人！谷歌地图集成Gemini启动问地图：这个奇怪的请求能用一句话解决吗？
问地图（Ask Maps）是谷歌地图接入Gemini后的自然语言地图问答功能，其核心能力包括把位置、氛围、饮食与今晚7点座位等条件解析成检索指令、结合评价与照片…
人工智能1000问 人工智能适合哪些地方又不适合那些地方？
人工智能的适用边界，是企业判断AI该用与不该用的取舍尺度，其判断要素包括输入是否结构化、流程与数据是否标准化、AI是增强还是替代人类判断，解决的是重复劳动成本高…
人工智能1000问 CISO为什么需要重新思考AI 时代的安全组织？
AI时代的安全组织重塑，是CISO在43%的受访者已把AI纳入安全计划的背景下重排职能与协作方式的过程，其核心要素包括安全前置嵌入AI项目、告警与重复任务自动化…