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通俗易懂的 AI 术语解释,按字母索引快速查阅。 共 15 条 · 关键词「多Token预测」

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多

多 Token 预测(MTP)

一次多交几份答案——模型每步同时预测后面几个词元,训练信号更密更远,推理时草稿头还能白捡一笔加速,DeepSeek V3 已内置。…

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注

注意力变体(GQA 与 MLA)

注意力的“省显存改款”——GQA 分组共享缓存、MLA 低秩压缩缓存,DeepSeek 与 Llama 各押一条路,推理成本的关键变量。…

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思

思维链(Chain-of-Thought)

让 AI 把解题步骤写出来再给答案——像老师要求“写步骤”,写了步骤,数学和逻辑题的正确率明显提高。一句话就能用上的经典技巧。…

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S

Scaling Law(缩放定律)

AI 界的“氪金定律”——模型参数、数据、算力一起堆,能力就跟着涨,且涨得可以预测。过去几年所有巨头军备竞赛的理论依据。…

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效

效率评测(延迟与吞吐)

考完聪明考手速——首字延迟、吐字速度、并发与每百万 Token 成本,效率指标决定产品体验与账单,与准确率同是选型的两条腿。…

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预

预训练(Pre-training)

模型的“九年义务教育”——读遍互联网的文字,学会语言规律和世界常识。新闻里“训练一个模型花了几个亿”,钱主要烧在这一步。…

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训

训练稳定性与 Loss Spike

大训练的“心电图异常”——loss 无预警飙升又回落,可能自愈也可能报废,万卡训练排障与自动回滚的工程艺术。…

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稀

稀疏注意力(Sparse Attention)

别每个字都看全文——只挑重点位置看,长文本处理的“省力读法”,百万 token 上下文的幕后功臣之一。…

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深

深度伪造检测(Deepfake Detection)

用 AI 抓 AI 假货——检测视频是不是换脸、声音是不是克隆。伪造越来越真,检测也得一直进化,最可靠的防线永远是流程验证。…

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N

Notion AI

笔记软件里的驻场写手——选中文字一键翻译、续写、总结,还能问它笔记里写过什么直接开卷作答,把 AI 缝进日常写作与知识库的典型。…

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损

损失函数(Loss Function)

给模型打分的错题量化器——把“输出离正确答案有多远”算成一个数,训练的全部目标就是把这个数压下去。训练曲线上的 loss 线就是它。…

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测

测试时计算(Test-time Compute)

“多想一分钟再答题”的算力化——遇到难题让模型多思考、多尝试、多验证,用推理时的算力换正确率,推理模型的技术内核。…

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继

继续预训练(Continual Pre-training)

给模型“复读深造”——拿自己领域的大量文本接着预训练,让通用模型变成行业行家。介于预训练和微调之间的中间路线。…

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智

智能驾驶(Autonomous Driving)

会自己开的车——从高速领航到城区智驾,AI 把路况变成模型输入,方向盘从“人主导”慢慢变“人监督”。辅助驾驶的责任人仍是驾驶员。…

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M

Multimodal(多模态)

能看图、听声、看视频的 AI 就是多模态模型。发截图问报错、拍照片认植物、语音对话,都靠它。这条词条讲清它和纯文字模型的差别,以及“看图”这件事上它还会犯哪些错…

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