创新及产品管理能力建设项目 – 第 22 页 – 联合国创新及产品管理能力建设项目(UNSDGT)

什么是机器人操作指令？

机器人操作指令是指用于指导机器人执行特定动作的命令序列，通常以编程语言、脚本或API形式实现，涵盖移动、抓取、感知等任务控制。这些指令基于机器人控制系统框架，如ROS（Robot Operating System），确保机器人能精准响应环境 […]

多模态对话系统是一种能够同时处理和融合多种输入输出模式（如文本、语音、图像、视频或手势等）的人工智能系统，旨在通过自然语言处理、计算机视觉和传感器技术实现更自然、丰富的交互体验。这类系统不仅能理解用户的语言指令，还能解析视觉或触觉信息，从而 […]

绿色AI（Green AI）是一种强调环境可持续性的人工智能发展理念，其核心在于通过优化算法设计、硬件配置和能源管理，显著降低AI系统的能源消耗与碳排放，从而减轻对环境的影响。它倡导在模型训练和推理阶段优先考虑效率与资源节约，例如使用高效模 […]

碳足迹（Carbon Footprint）是指个人、组织、产品或活动在其生命周期内直接和间接产生的温室气体排放总量，通常以二氧化碳当量（CO2e）表示，用于量化其对全球气候变化的贡献。这一概念源于环境科学，强调人类行为对碳循环的扰动，是评估 […]

大语言模型的效率评估是指对大型语言模型在训练和推理过程中的资源消耗、响应速度及计算效率进行系统性量化和分析的过程。这包括评估关键指标如延迟（响应时间）、吞吐量（单位时间处理量）、内存占用、能源消耗以及浮点运算次数（FLOPs）等，旨在确保模 […]

人类反馈的提示是指在人工智能交互中，通过收集和分析人类用户对系统响应的直接反馈（如评价、评分或修正），来优化提示（prompt）设计与实施的过程。提示作为用户输入指令，用于引导AI生成输出；人类反馈则提供响应质量的评估，使系统能自适应调整提 […]

多模态提示（Multimodal Prompting）是一种人工智能交互技术，它允许用户通过结合多种输入模态（如文本、图像、音频等）作为提示，引导AI模型生成更准确、上下文相关的输出，从而实现对跨模态信息的综合理解和处理。这种方法在多模态大 […]

对抗性提示（Adversarial Prompting）是指用户故意设计输入提示（prompt）以诱导人工智能模型（尤其是大型语言模型）产生错误、偏见或有害输出的行为，类似于机器学习中的对抗性攻击概念。它通过精心构造的文本输入来测试模型的鲁 […]

提示优化（Prompt Optimization）是指在人工智能领域，特别是针对大型语言模型（如GPT系列），通过系统性地设计和迭代调整用户输入的提示（prompt），以提升模型在特定任务中的输出质量、相关性和效率的过程。这包括优化提示的措 […]

可持续AI（Sustainable AI）是指在人工智能系统的整个生命周期中，从设计、开发到部署和维护，都融入环境、社会和经济可持续性考量的方法。它旨在减少AI对环境的负面影响（如高能耗和碳排放）、促进社会公平与包容（如避免算法偏见）、并确 […]