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EXPLORE / 06

术语索引

AI 与软件开发中的专用名词及其说明

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实体记录

3371 条记录 · 42/85

  1. 1641

    元广义梯度近似

    在 GGA 基础上引入动能密度作为额外变量的交换关联泛函层级

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  2. 1642

    密度泛函理论

    一种基于电子密度而非波函数来研究多体系统电子结构的量子力学方法

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  3. 1643

    全切片成像

    数字化高分辨率病理切片的技术

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  4. 1644

    移动操作

    机器人在移动过程中同时执行抓取、放置等操作任务的能力

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  5. 1645

    零样本迁移

    模型在未见过特定任务数据的情况下直接执行新任务的能力

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  6. 1646

    逆合成分析

    从目标分子出发逆向推导前体分子的化学合成规划方法

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  7. 1647

    推理卸载

    将计算密集的AI推理任务从本地设备转移至边缘或云端服务器执行的技术

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  8. 1648

    干湿实验闭环

    结合计算机模拟（干实验）与实体实验室测试（湿实验）的迭代研发流程

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  9. 1649

    多模态世界模型

    整合多种数据模态以模拟和理解物理或生物环境的生成式模型

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  10. 1650

    湿实验

    在实验室中进行涉及生物样本的实际物理化学操作

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  11. 1651

    机器学习管线

    自动化处理数据预处理、模型训练及部署的完整工作流

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  12. 1652

    物理信息神经网络

    将物理定律或领域知识嵌入损失函数或架构的深度学习模型

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  13. 1653

    可逆残差网络

    允许在反向传播中重建前向激活值的网络结构，以牺牲计算换取内存

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  14. 1654

    词元化

    将文本序列转换为模型可处理的数字 ID 序列的过程

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  15. 1655

    分块注意力

    将输入序列分割成小块并行处理以降低内存占用的注意力机制变体

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  16. 1656

    贪心解码

    每步仅选择概率最大的下一个词，不考虑全局最优

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  17. 1657

    轴向位置编码

    将高维位置信息分解为低维轴向分量以节省显存的技巧

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  18. 1658

    局部敏感哈希

    一种用于近似最近邻搜索的技术，此处用于加速注意力计算

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  19. 1659

    NVIDIA Ampere

    英伟达 GPU 架构代号，原生支持结构化稀疏计算以提升深度学习性能。

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  20. 1660

    稀疏性

    数据或参数中大部分为零的特性，常用于优化存储和计算

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  21. 1661

    网格搜索

    遍历预设参数组合以寻找最优解的方法

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  22. 1662

    超参数搜索

    自动寻找模型最佳配置参数的过程

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  23. 1663

    热启动

    利用已有预训练权重初始化新模型以加速收敛的技术

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  24. 1664

    序列到序列

    将一个序列转换为另一个序列的任务范式，如机器翻译、文本摘要

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  25. 1665

    预训练检查点

    模型在大规模数据上训练后保存的参数状态，可用于后续微调或初始化

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  26. 1666

    权重转换

    将预训练模型的参数格式转换为目标框架可识别的结构

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  27. 1667

    模型移植

    将模型从一种框架或代码库迁移到另一种以兼容新环境的技术过程

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  28. 1668

    检查点转换

    将模型权重文件从一种框架格式转换为另一种框架兼容格式的过程

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  29. 1669

    生产环境部署

    将机器学习模型集成到实际业务系统中持续提供服务的过程

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  30. 1670

    即时执行模式

    TensorFlow 中立即执行操作并返回结果的编程模式

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  31. 1671

    张量流服务

    用于在生产环境中高效部署机器学习模型的开源系统

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  32. 1672

    超参数调整

    手动或自动搜索最佳模型配置参数的过程

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  33. 1673

    Trainer

    Hugging Face 提供的封装好的模型训练循环工具类

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  34. 1674

    XLA

    谷歌开发的机器学习编译器，优化计算图以提升性能

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  35. 1675

    神经网络

    受生物神经系统启发的计算模型，用于模式识别和预测

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  36. 1676

    试错法

    通过反复尝试不同参数或结构来寻找最优解的方法

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  37. 1677

    低秩近似

    用低维矩阵逼近高维注意力矩阵以节省内存

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  38. 1678

    自监督学习

    利用未标记数据自身结构生成标签进行训练

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  39. 1679

    时间复杂度

    算法运行时间随输入规模增长的变化趋势，如 O(n²)

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  40. 1680

    块稀疏注意力

    将注意力矩阵划分为块并仅保留部分非零块的稀疏化技术

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