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原理
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用通俗的话讲清 AI 怎么工作：从人工神经元到 Transformer、预训练和推理模型。
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信息论把信息当作可以度量、编码和传输的量来研究的理论，奠基于香农 1948 年的论文；比特、熵与信道容量都是它给出的概念。K 均值聚类K 均值聚类把 n 个观测分成 k 组：反复将每个点归到最近的中心点，再用各组的均值更新中心点。方法简单、能扩展到大数据，但 k 需要事先指定。支持向量机一种监督式的最大间隔模型，用于分类与回归；它用尽可能宽的间隔把不同类别分开，并通过核函数处理非线性数据。交叉验证一种通过重采样和划分数据来估计模型泛化能力的验证方法：把样本切成若干折，轮流留一折作验证、其余作训练，再把多次运行的结果平均。玻尔兹曼机玻尔兹曼机是一种用全局能量给每种网络配置打分、并用随机学习算法训练的神经网络。它由杰弗里·辛顿与特里·塞诺夫斯基提出，把能量模型带进了认知科学与机器学习。自动驾驶自动驾驶是由计算机系统而非人来操作道路车辆。它的六级自动化量表、两条主要技术路线，以及从1980年代起延续至今的一系列研究车辆，构成了今天讨论这一领域的框架。AdaBoost（自适应提升）AdaBoost（自适应提升）是 Freund 和 Schapire 在 1995 年提出的统计分类元算法：它反复调整训练样本的权重、依次训练多个弱分类器，再把它们的输出加权合成为一个更强的分类器。主题模型主题模型把文档表示为主题的混合，用潜在主题为文本集合提供紧凑的统计描述；2003 年的 Latent Dirichlet Allocation 论文将这一思想形式化为分层贝叶斯模型。深度神经网络声学建模深度神经网络声学建模用多层网络把语音映射为音素等单元。2010 年 NIPS 论文用深度信念网络与均值-协方差 RBM 提取语音特征，在 TIMIT 上取得 20.5% 音素错误率。变分自编码器变分自编码器是一种生成模型：编码器把输入映射为隐空间上的分布，解码器从采样结果重建输入，训练时最大化数据似然的下界。生成对抗网络生成对抗网络让一个生成器和一个判别器在零和博弈中相互竞争，生成器因此学会模仿训练数据的分布；2014 年由 Ian Goodfellow 等人提出，此后衍生出一系列图像生成架构。深度伪造深度伪造（deepfake）指用人工智能生成或修改的图像、视频和音频，属于合成媒体。「深度伪造」由「深度学习」与「假」组合而成，2017 年末出现后成为这类内容的通称。检索增强生成检索增强生成（RAG）让语言模型在回答前先从外部库中取回相关文档并放进提示词，从而用上训练数据之外的知识，也能标出答案的来源。扩散模型扩散模型（diffusion models）学习逆转逐步加噪的过程，从噪声出发逐步去噪以生成图像。潜在扩散（latent diffusion）是 Stable Diffusion 的基础。文本水印（Watermarking）文本水印是在语言模型生成的文字里嵌入一种人看不见、但程序能从一小段词元中检测出来的信号，用来判断一段文本是否出自某个模型。仿真到现实迁移仿真到现实迁移指先在仿真中训练机器人策略，再迁移到真实机器人，用合成数据补充昂贵的人工演示数据。监督学习监督学习用成对的标注样本训练模型，让它学会从输入到输出的映射，从而对未见过的数据给出预测。衡量它成败的关键，是模型在训练集之外的泛化能力。无监督学习无监督学习让算法在没有标签的数据上自行找出结构，如聚类、降维与生成建模。从伊辛模型、玻尔兹曼机到变分自编码器，它是聚类工具与神经生成模型背后的框架。损失函数损失函数把预测的代价折算成一个数，训练模型就是让这个数尽量小。选哪种损失函数，也就决定了模型会为什么样的错误付出代价。过拟合过拟合指模型对训练数据拟合得过于贴合，因而在新数据上表现变差。它与欠拟合共同构成偏差—方差权衡的两端，通常通过比较训练与验证表现来发现。