什么是动态批处理（Dynamic Batching）？
动态批处理（Dynamic Batching）是一种人工智能模型推理优化技术，它允许系统根据输入数据的实际特性（如序列长度）动态调整批次大小，以最大化计算资源利用率和处理效率。与静态批处理的固定大小不同，动态批处理能够自适应变长输入，例如自 […]
作者： 创新及产品管理能力建设项目
什么是模型联邦（Model Federation）？
模型联邦（Model Federation），通常称为联邦学习（Federated Learning），是一种分布式机器学习范式，允许多个参与方（如设备或组织）协作训练一个共享模型，而无需共享各自的原始数据。数据保留在本地，仅模型参数或梯度 […]
什么是联邦学习与LLM？
联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习方法，允许多个参与方（如移动设备或组织）在本地数据集上训练模型，而无需共享原始数据，仅通过聚合模型更新（如梯度）构建全局模型，从而有效保护数据隐私和安全性，特别适用于数据分 […]
什么是人类在环（Human-in-the-Loop, HITL）？
人类在环（Human-in-the-Loop, HITL）是一种人工智能系统设计范式，指在AI决策过程中主动整合人类参与，以监督、验证或补充机器的输出，从而提升系统的准确性、可靠性和适应性。这种模式的核心在于利用人类的认知能力处理AI难以完 […]
什么是AI红队（AI Red Teaming）？
AI红队（AI Red Teaming）是指在人工智能领域，通过模拟恶意攻击者或对手行为来主动测试和评估AI系统安全漏洞、鲁棒性及公平性的方法。这一概念源自军事和网络安全中的红队演练，旨在识别模型在对抗性输入、数据偏见或未知场景下的潜在失败 […]
什么是模型治理（Model Governance）？
模型治理（Model Governance）是指在人工智能系统的整个生命周期中，建立和执行一套系统化的政策、流程与标准，以确保模型的开发、部署、监控和维护过程符合组织的伦理准则、法律法规以及业务目标。它强调风险管理、公平性、透明度和问责制， […]
什么是RAG评估？
RAG评估指的是对检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）系统进行性能度量和优化的过程。RAG是一种人工智能技术，通过结合信息检索模块（从知识库中提取相关文档）和生成模块（基于检索内容生成自然 […]
什么是反馈循环（Feedback Loop）？
反馈循环（Feedback Loop）是一种系统设计原理，指系统的输出被重新引入作为输入的一部分，以调节和优化系统行为的过程。在控制论中，它分为正反馈（放大变化趋向极端）和负反馈（抑制偏差维持稳定）；在人工智能领域，这一概念广泛应用于机器学 […]
什么是生成器（Generator）？
生成器（Generator）是一种编程概念，特别在Python等语言中，通过yield关键字实现，允许函数在执行过程中暂停并返回中间值序列，按需生成数据而非一次性加载全部内容。这种机制显著节省内存资源，尤其适用于处理大型数据集、无限序列或实 […]
什么是记忆管理（Memory Management）？
记忆管理（Memory Management）在人工智能领域，指的是系统在运行过程中高效组织、存储和检索信息的能力，旨在维持交互的连贯性与上下文一致性。它涵盖短期记忆（如当前会话状态）和长期记忆（如用户历史数据）的动态处理机制，确保AI模型 […]