什么是代理链（Agent Chain）？
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 […]
分类： 产品术语
什么是上下文蒸馏（Context Distillation）？
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 […]
什么是模型幻觉缓解（Hallucination Mitigation）？
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”。 […]
什么是数据投毒防御（Data Poisoning Defense）？
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 […]
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 […]
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 […]
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 […]