什么是模型生态系统？
模型生态系统是指围绕人工智能模型构建的整个环境，涵盖模型的开发、训练、部署、监控、维护和迭代过程，涉及数据流、基础设施、工具链以及跨团队协作。这一概念确保了模型在真实应用中的鲁棒性、可扩展性和持续优化能力，是AI产品高效落地的基石。 在AI […]
作者： 创新及产品管理能力建设项目
什么是领域特异性模型？
领域特异性模型（Domain-Specific Model）是一种专门针对特定问题领域（如医疗、金融或制造业）设计的机器学习模型，通过利用该领域的专业数据和定制化结构，在特定任务上实现高性能，例如疾病诊断或风险预测。这类模型在训练时聚焦于领 […]
什么是模型鲁棒性？
模型鲁棒性（Model Robustness）是指机器学习模型在面对输入数据中的噪声、异常值、分布偏移或对抗性扰动时，维持预测性能稳定性和准确性的能力。它衡量了模型对不确定性和变化的适应强度，确保在真实世界部署中不会因微小变动而导致性能大幅 […]
什么是模型可扩展性？
模型可扩展性(Model Scalability)是指人工智能模型在面对数据规模扩大、任务复杂度增加或资源环境变化时，能够高效维持或提升性能表现的能力，包括训练速度、推断效率、准确性以及资源消耗的优化。这一特性确保模型在从小规模实验室环境扩 […]
什么是梯度消失？
梯度消失（Vanishing Gradient）是指在深度神经网络的反向传播训练过程中，梯度值随着网络层数的增加而逐层减小至接近零的现象。这主要源于某些激活函数（如sigmoid或tanh）在饱和区域输出变化微小，导致梯度在链式法则中指数级 […]
什么是提示注入攻击（Prompt Injection Attack）？
提示注入攻击（Prompt Injection Attack）是一种针对大型语言模型（LLM）的安全威胁，攻击者通过精心构造的输入提示（prompt），诱导模型输出非预期内容，如泄露敏感数据、生成有害信息或绕过安全限制。这种攻击利用了模型对 […]
什么是自我修正（Self-Correction）？
自我修正（Self-Correction）是指人工智能系统在运行过程中自动检测并纠正自身错误或偏差的能力，它依赖于实时反馈机制、内部监控或外部输入来调整行为或参数，从而提升准确性、可靠性和适应性。这种能力是构建智能化系统的核心特征，使AI能 […]
什么是多模态RAG？
多模态RAG（Multimodal Retrieval-Augmented Generation）是一种人工智能技术，它结合了检索增强生成（RAG）框架与多模态数据处理能力，能够从多种类型的数据源（如文本、图像、音频或视频）中检索相关信息， […]
什么是预测不确定性（Predictive Uncertainty）？
预测不确定性（Predictive Uncertainty）是指在人工智能模型的预测过程中，对输出结果可靠性的不确定性度量。它反映了模型对预测值的信心程度，通常通过概率分布、置信区间或方差来表示，以量化预测可能存在的误差范围。这种不确定性源 […]
什么是可控生成？
可控生成（Controllable Generation）是指生成式人工智能模型中，用户能够通过指定输入参数或条件来引导和控制输出内容的特定属性，如风格、主题、情感或结构，从而确保生成结果符合预设意图的技术。不同于自由生成，它赋予用户对模型 […]