ADK.wang AI & 软件技术百科

语音交互驱动是一种以自然语言指令为核心控制逻辑，通过实时语音识别与合成技术，实现人机双向自然对话及自动化任务执行的系统架构范式。

冯·诺依曼结构是一种将程序指令与数据统一存储于同一地址空间的计算机体系架构，通过中央处理器按顺序执行指令并处理数据，奠定了现代通用计算机的基础。

质是量化矢量（Vector Quaintization）是人工智能大模型中一种基于向量空间几何特性的稀疏化与量化技术，旨在通过保留向量核心语义特征来大幅压缩模型体积并加速推理。

View Model 是一种将数据模型与用户界面逻辑解耦的架构模式，通过中间层实现数据与视图的单向绑定，旨在提升云原生应用的可测试性与可维护性。

向量数据库是一种专为存储、索引和检索高维向量数据而设计的专用数据库系统，是连接非结构化数据与人工智能模型的关键基础设施。

量查询引擎（Vector Query Engine）是专为处理高维向量数据设计的专用检索系统，通过近似最近邻搜索技术，实现语义相似度的毫秒级精准匹配，是构建大语言模型应用与向量数据库的核心组件。

顶点着色器是图形渲染管线中负责处理三维模型顶点数据的可编程硬件单元，通过执行模型、视图及投影变换，决定顶点在屏幕上的最终位置与状态。

验证器是一种用于检查代码、文档或数据是否符合特定语法规范、格式标准及业务逻辑约束的计算机程序，是构建可信数字系统的基础组件。

验证类型是对验证活动进行分类的元数据机制，用于界定验证对象、范围、方法与标准，是确保学术诚信、学历真实性及工程产品合规性的基础架构要素。

当一个模型有多个非线性层级时，即CAP＞2时，可以认为其就是一个深度学习的模型；当CAP＞10时，可以认为其是高级深度学习（Very Deep Learning）的模型。