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人工智能2023年技术对话中位居顶端AI建议许多创新契机,因为它投入使用大数据集的应用模式AI可提高人机经验诊断 内容创建 模式预测 工作流改善以技术论者的身份,AI是一个无所不在的游戏变换者,其出现正导致对法律的重新思考,行业规范像公共舆论法院引起他们的关注AI挑战在于理解它和它“内在语言”不广为理解以数列从A到Z覆盖AI语言

第六部分我们覆盖P-R

• 参数.AI中参数指内部设置学习机器学习模型参数增强模型识别模式
• 提示性.提示输入用户输入人工智能系统并产生预期结果GoDDDY和UPROER等公司制作快速库,用于染色性AI应用,如ChatGPT
• 路径语言模型.PALM是Google变压器LM基础技术与GPT3和GPT4相似Googlebard聊天机运行
• 毒药.下载外科编辑开源LLM上传同名或相似名LLM毒理过程改变非常具体的事实 您想改变 而其余LLM响应正常
• 即时工程.快速工程开发精炼LLMS人工智能工程师用敏捷工程精炼LMS并教化AI用户从模型中调优输出
• Q学习.Q学习是一种增强学习类型,使AI模型能随时间迭代学习并改进
• 推荐引擎.推荐引擎是AI算法,用于为用户提供基于偏好的内容社会网站如TikTok和流水平台如Spotify和YouTube使用推荐引擎实现用户反馈个性化
• 强化学习.强化学习是一种机器学习方法,奖励期望行为并惩罚不理想行为通过强化学习,机器学习代理感知环境,采取行动并学习试错
• 增强学习人反馈)RLHF直接培训人反馈模型,而不是编码奖励刺激模型人可以分回聊天机输出 并反馈分数回模型
  

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源码

下源构建此词汇表 :

• https://www.techtarget.com/whatis/feature/Artificial-intelligence-glossary-60-terms-to-know
• https://www.coursera.org/articles/ai-terms
• https://www.nytimes.com/article/ai-artificial-intelligence-glossary.html