ADK.wang AI & 软件技术百科
全库汇聚全球 22,000+ 核心技术词条,深度引证上千本行业权威学术专著,涵盖大模型原理、云原生、架构设计与工程效能。
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共 1516 篇词条线性脉冲编码调制 (PCM)
线性脉冲编码调制是一种将模拟信号转换为离散数字序列的基带传输技术,通过线性抽样、量化与编码实现信号数字化,是构建现代数字通信与信号处理系统的基石。
网页搜索
Web Search
Web Search 是人工智能与大模型领域内,利用大规模预训练模型对互联网海量网页内容进行理解、检索与生成的核心技术,旨在实现从传统关键词匹配到语义意图驱动的范式跃迁。
融合
Aggregated Layer
融合(Aggregated Layer)是大模型架构中用于整合多模态或异构数据流的中间层组件,通过统一编码空间实现跨模态特征的深度融合与高效推理。
词表示层
Embedding Layer
词表示层(Embedding Layer)是深度学习模型中将离散符号(如单词、ID)映射为连续稠密向量空间的非线性变换模块,通过数值化实现语义关联与计算运算。
资源回收策略
Reclaim Policy
资源回收策略是大模型推理引擎中用于动态释放显存、优化计算资源利用率的核心机制,通过智能判断与回收非活跃计算单元,平衡推理延迟与显存成本。
跨模态学习
Cross-Modal Learning
跨模态学习是一种让单一模型同时处理并关联文本、图像、音频等多种异构数据源,以构建统一表征空间并实现智能推理的先进人工智能范式。
逆嵌入
De-Embedding
逆嵌入(De-Embedding)是大模型推理中通过预训练参数反向修正,以消除模型内部冗余、提升推理效率与精度的关键技术。
量高亮器
Fast Vector Highlighter
量高亮器(Fast Vector Highlighter)是一种基于向量检索的文本片段高亮显示技术,通过计算查询向量与文档向量的相似度,精准定位并高亮匹配内容,显著提升大模型对话的交互体验与可读性。
马修斯相关系数 (MCC)
马修斯相关系数是衡量两个变量间线性相关程度的统计指标,通过剔除均值影响计算协方差与标准差比值,在机器学习特征工程与模型评估中用于量化变量间的线性依赖关系。
验证池 (POOL)
验证池在人工智能与大模型领域指用于集中存储、管理与分发待验证数据或验证结果的动态资源集合,旨在提升大规模模型训练与推理中的数据可信度与处理效率。
高带宽内存 (HBM)
高带宽内存(HBM)是一种基于3D堆栈工艺与硅通孔(TSV)技术的高性能DRAM,专为解决AI大模型训练中GPU与内存间的带宽瓶颈而设计,是驱动现代AI计算的核心存储组件。
麦角酸二乙基酰胺 (LSD)
麦角酸二乙基酰胺(LSD)是一种源自麦角菌的强效半合成致幻剂,通过干扰中枢神经系统神经递质受体引发显著的感知扭曲与意识改变,属于严格管控的精神活性物质。
Agent Action Recognition (AAR)
Agent Action Recognition 是智能体感知层的关键技术,指 AI 系统通过多模态输入精准识别并解析用户意图与操作指令,从而触发自主决策与执行闭环的核心能力。
Agent Challenge (SMAC)
Agent Challenge 是评估大语言智能体在复杂、动态及多步推理任务中自主规划、工具调用与错误恢复能力的基准测试框架,旨在解决通用智能体在真实世界落地中的可靠性与鲁棒性问题。
Agent Optimization (AO)
Agent Optimization 指针对自主智能体(Agent)在复杂任务执行中的规划、记忆与工具调用能力进行系统性调优,旨在提升其自主决策效率与任务完成成功率。
Agent Package Manager (APM)
Agent Package Manager 是专为自主智能体(Agent)设计的软件包管理工具,旨在解决多智能体协作环境下的依赖冲突、版本兼容与动态环境适配难题。
Agent Review Board (ARB)
Agent Review Board 是面向大模型智能体(Agent)的自动化质量管控与决策机制,通过预设规则与多模型协同,对智能体生成的任务执行结果进行实时校验、风险拦截与迭代优化,确保其输出符合安全规范与业务目标。
Agent Robustness Evaluation (ARE)
Agent Robustness Evaluation 是评估自主智能体在动态、对抗及长周期任务中保持行为稳定性、安全性与功能可靠性的系统性测试框架,旨在解决大模型智能体在复杂现实环境下的失控与幻觉问题。
Agent Search (MAS)
Agent Search 是一种基于大语言模型的自主智能体搜索技术,赋予传统搜索引擎以感知、规划与执行能力,使其能自主理解意图、拆解任务并动态执行多步操作以完成复杂目标。
Agent Security Bench (ASB)
Agent Security Bench 是专为评估自主智能体(Agent)在复杂任务中安全性、鲁棒性与对抗防御能力而设计的标准化基准测试框架,旨在解决大模型智能体在真实世界部署中的可信度难题。
Agentic Work Automation (AWA)
Agentic Work Automation 是一种基于自主智能体(Agent)的自动化架构,赋予系统感知、规划、执行与反思能力,使其能独立处理复杂、多步骤且非结构化的业务流程,实现从被动响应到主动决策的范式跃迁。
Agents Artificial Intelligence (AI)
AI Agent 是一种具备自主感知、规划与执行能力的智能代理系统,能独立理解用户意图并调用工具完成任务,标志着人工智能从被动响应向主动协作的范式跃迁。
Agents Model Context Protocol (MCP)
Agents Model Context Protocol 是专为 AI 智能体设计的一套标准化通信协议,旨在解决多智能体协作中的上下文管理、工具调用与状态同步难题,确保智能体在复杂任务中具备可预测的交互能力。
American Civil Liberties Union (ACLU)
美国公民自由联盟(ACLU)是美国最大的非营利公民权利组织,致力于通过法律诉讼、立法游说及社区教育捍卫宪法赋予的个人自由与权利,虽属传统公益机构,但在人工智能伦理审查与算法偏见治理领域具有关键的社会监督角色。