创新及产品管理能力建设项目 – 第 9 页 – 联合国创新及产品管理能力建设项目(UNSDGT)

什么是多模态交互？

多模态交互是一种人机交互方式，用户能够通过多种感官通道（如语音、视觉、触觉等）输入信息，系统则整合这些多源数据，并通过相应的输出模式（如语音合成、视觉显示、触觉反馈等）进行响应。这种交互范式模拟人类的自然沟通，旨在提升用户体验的流畅性、高效 […]

数据投毒防御（Data Poisoning Defense）是指针对机器学习模型训练过程中，恶意攻击者通过注入伪造或误导性数据样本以破坏模型性能的对抗性攻击行为，所采取的一系列保护机制和技术。其核心目标是识别、过滤或中和这些恶意数据，确保训 […]

模型幻觉缓解（Hallucination Mitigation）是指在人工智能模型中，通过特定技术和方法减少模型生成虚假、不准确或虚构信息的过程。这种现象常见于大型语言模型，当模型基于训练数据生成看似合理但事实上错误的内容时，称为“幻觉”。 […]

上下文蒸馏（Context Distillation）是一种机器学习技术，旨在通过提取大型预训练模型在特定上下文中的知识，来训练小型模型，使其在特定任务上保持高性能，同时显著减少模型大小和计算资源需求。该方法强调保留上下文相关的信息，区别于 […]

代理链（Agent Chain）是一种人工智能系统架构，由多个智能代理按顺序连接而成，每个代理负责处理特定子任务，并将输出传递给后续代理，共同协作以完成复杂任务。这种链式结构通过模块化设计提升整体效率和性能，但其能力局限于预定义流程，缺乏自 […]

QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）是一种高效的大型语言模型微调技术，它结合了权重量化和低秩适应方法，通过在量化后的低精度模型参数上应用低秩矩阵分解，显著减少了训练过程中的内存占用和计算资源需求，同时保持 […]

模型校准（Model Calibration）是指机器学习模型预测的概率输出与实际事件发生频率之间的一致性程度。一个校准良好的模型，其预测概率值（如某事件发生的概率为70%）应与真实观测到的频率（约70%的此类事件确实发生）相匹配，从而确保 […]

共情AI（Empathetic AI）是指一种能够理解、识别和响应人类情感状态的人工智能系统，它通过情感计算、自然语言处理和机器学习等技术，模拟人类的共情能力，以在交互中提供更人性化、个性化的体验。这类AI的核心在于感知用户的情感线索（如语 […]

具身智能体（Embodied AI）是指拥有物理或虚拟身体的人工智能系统，通过感知环境、执行身体行动来学习和适应世界，强调智能行为源于身体与环境的直接交互。这种智能体突破了传统AI的局限性，能够通过实时行动收集数据、进行实验，从而发展出更复 […]

领域特定语言模型（Domain-Specific Language Model）是一种专为特定知识领域（如医疗、法律或金融）设计和优化的语言模型，通过在相关领域的大量文本数据上进行微调或从头训练，从而在该领域内提供高度精准的语言理解、生成和 […]