什么是上下文填充（Context Filling）？
上下文填充（Context Filling）是指在人工智能系统中，基于已有的上下文信息来预测、补充或生成缺失内容的技术过程。在自然语言处理领域，它使模型能够利用对话历史、文本序列或其他相关数据，生成连贯且相关的输出，从而提升系统的理解力和响 […]
作者： 创新及产品管理能力建设项目
什么是温度（Temperature）？
温度（Temperature）在人工智能领域，特别是自然语言处理模型中，是一个关键的超参数，用于控制模型生成文本时的随机性程度。较高的温度值（如1.0以上）会使输出更具多样性和创造性，可能引入新颖的表达；而较低的温度值（如0.5以下）则使输 […]
什么是Nucleus Sampling（Top-p Sampling）？
Nucleus Sampling（核心采样），也称为Top-p Sampling（前p采样），是一种在自然语言生成模型中用于从词汇概率分布中采样输出的技术。它通过设定一个概率阈值p（例如0.9），仅考虑累积概率达到p的最小词汇集合（称为nu […]
什么是Greedy Decoding？
Greedy Decoding（贪心解码）是一种在自然语言处理序列生成任务中常用的解码策略，其中模型在每个时间步预测输出序列时，仅选择当前概率最高的词元（token）作为输出，然后基于该词元继续生成后续内容。这种方法实现简单、计算效率高，但 […]
什么是CRF层？
CRF（条件随机场）层是一种用于序列标记任务的概率图模型组件，它通过建模序列中相邻元素标签之间的条件依赖关系，显著提升预测准确性，广泛应用于自然语言处理领域如命名实体识别、词性标注等任务。 在AI产品开发中，CRF层的实际应用体现在提升序列 […]
什么是隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）？
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种基于概率的序列建模方法，用于描述一个系统在隐藏状态下的演变过程，其中隐藏状态不可直接观测，但会生成可观测的输出序列。该模型的核心在于马尔可夫性质，即当前隐藏状态仅依赖于 […]
什么是人机协作（Human-AI Collaboration）？
人机协作（Human-AI Collaboration）是指人类与人工智能系统通过互补优势共同完成任务的协同模式，其中人类贡献创造力、道德判断和情境理解，而AI则提供高效的数据处理、模式识别和自动化能力，从而提升整体决策质量和效率。 在AI […]
什么是混合问答？
混合问答（Hybrid Question Answering）是一种人工智能系统，它通过整合多种问答方法——如基于检索的问答（从知识库或文档中提取信息）和基于生成的问答（利用语言模型合成答案）——来处理用户查询，以提供更准确、全面且鲁棒的响 […]
什么是结构化数据问答？
结构化数据问答（Structured Data Question Answering）是一种人工智能技术，指通过自然语言处理让用户以自然语言形式提出问题，系统从结构化数据源（如关系数据库、表格、知识图谱）中自动检索并返回精确答案的过程。结构 […]
什么是数据本体？
数据本体（Data Ontology）是一种形式化的知识表示框架，用于描述特定领域中的概念、实体及其之间的关系、属性和约束，旨在实现数据语义的明确化和结构化共享。它起源于哲学本体论，在计算机科学中被广泛应用于定义数据的内在逻辑和关联，确保不 […]