AI

AI 即人工智能（Artificial Intelligence），是指让计算机模拟人类智能的技术和科学。人工智能旨在使计算机能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像和声音、进行决策等。本栏目将收集整理当前AI概念、最新AI技术等知识。

简单说说机器学习的无监督学习（Unsupervised Learning）

本文详解机器学习无监督学习，阐述在无标签数据下模型自动挖掘结构与规律的核心思想。涵盖聚类、降维、异常检测及生成模型等关键任务与算法。对比监督学习，分析其优缺点及应用场景，助您快速掌握 AI 智能基础。

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简单说说机器学习的监督学习（Supervised Learning）

什么是监督学习？本文用最简单的 “猫狗识别” 例子，通俗易懂讲解监督学习原理、基本流程、核心思想、分类（分类任务与回归任务）、常见算法、损失函数与优化，以及监督学习优缺点和与无监督、强化学习的区别，零基础也能快速看懂。

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快速了解机器学习

机器学习是人工智能的核心分支，通俗讲就是让电脑“从数据中学习”！用教小狗学本领的例子，轻松理解监督/无监督/强化学习，看懂其核心逻辑与实际应用。

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简单认识大模型后缀的 8k、32k 和 128k

AI 大模型，即人工智能大模型，是一种具有大规模参数和强大计算能力的人工智能模型。它通过对大量数据的学习和训练，能够实现复杂的任务和功能。本文将介绍什么是 8k、32k、128k。

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什么是LLM模型幻觉？

LLM 模型幻觉（Hallucination）指的是大语言模型生成的看似合理，但实际上不正确、与输入 prompt 无关或相互冲突的内容。

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什么是 LLMOps？LLMOps 与 LLM 的区别

LLMOps（Large Language Model Operations）是一个涵盖了大型语言模型（如 GPT 系列）开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程。

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什么是 LLM？Large Language Model，大语言模型

LLM大语言模型（Large Language Model）是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型，它通过大量文本数据的训练，能够生成自然语言文本或理解语言文本的含义。

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