AI 術語詞典

摘要生成技術利用AI理解原文，並以新的句子和詞彙生成摘要，更接近人類的摘要方式，但實現難度較高。

在語音識別、語音合成等任務中，建立音訊特徵與語言單位（音素、詞彙）對應關係的機器學習模型。

從視頻中識別和分類人體或物體執行的動作，將視頻片段分配給預定義的動作類別。

在反向傳播時重新計算隱藏層激活值而非存儲，交換計算時間換取記憶體空間，使訓練更大模型成為可能。

神經網路中賦予模型非線性表達能力的函數，使深度網路能學習複雜非線性模式。

啟動圖是卷積神經網路中，輸入資料經過卷積與啟動函數處理後所輸出的多維度特徵矩陣。

演員-評論家是一種強化學習演算法，結合了策略梯度（演員）和時序差分學習（評論家）的優點，以實現更穩定的學習。

適配器模組是一種輕量級的模型微調方法，透過在預訓練模型中插入少量可訓練參數，以適應特定任務，同時保持原始模型參數凍結。

衡量模型在面對惡意擾動輸入時的性能，評估其魯棒性與安全性。

對抗性攻擊是指通過對輸入數據進行微小且不易察覺的修改，使AI模型產生錯誤輸出的攻擊方式，用於測試模型的魯棒性。

對抗性去偏見是一種利用對抗性訓練減少機器學習模型預測中固有偏見的技術，確保演算法的公平性。

透過微小擾動特意設計的輸入，能使經過訓練的 AI 模型產生錯誤預測的輸入樣本

對抗性穩健是指機器學習模型在面對惡意設計的對抗樣本時，仍能維持其預測準確性的能力，抵抗攻擊。

自主系統對抗韌性旨在確保AI驅動的自主系統，如自駕車或機器人，在面對惡意干擾或對抗性攻擊時，仍能維持其預期功能與安全性，避免錯誤決策或系統失效。

一種透過引入具有對抗特性的數據樣本來強化模型穩健性的機器學習訓練方法，能夠提升模型在面對惡意攻擊或分佈外輸入時的防禦能力。

AI浮水印是一種將資訊嵌入AI模型或其產生的內容中的技術，用於驗證來源、追蹤使用情況或防止未經授權的複製。

一種相對位置編碼方法，通過在注意力分數中添加位置相關的線性偏置項，實現相對位置編碼且具有優秀的外推性能。

一種在分散式系統中進行資料聚合與同步的通訊操作，確保所有計算節點最終獲得完全相同的整合結果。

指代消解是自然語言處理中的一項任務，旨在確定文本中代詞或其他指稱語所指代的先行詞，以理解文本的完整含義。

錨框(Anchor Box)是在目標檢測中預先定義的一系列具有不同大小和長寬比的矩形框，用於在圖像中生成候選區域，以便模型進行目標分類和邊界框回歸。

將人類口語音頻訊號自動轉換為文字的技術，是語音 AI 的基礎元件，廣泛應用於語音助理、會議記錄、字幕生成等場景。

注意力崩潰指深度神經網路的注意力權重趨向一致，導致模型無法有效區分輸入特徵的現象。

注意力圖是注意力機制的內部權重視覺化表示，呈現模型在處理序列資料時，各個元素之間的相互關注程度與依賴關係。

注意力機制讓神經網路在處理序列資料時，動態分配不同位置的關注權重，提升長距離依賴的捕捉能力

一種深度學習技術，使模型能動態權衡時間序列中不同時間步的重要性，以捕捉長期依賴關係和關鍵模式。

注意力可視化是一種技術，用於呈現神經網路模型在處理輸入時，將注意力集中在哪些部分。它能幫助理解模型決策過程，並診斷潛在問題。

從原始音訊訊號中自動計算或學習具有代表性的低維特徵向量，用於後續機器學習任務。

利用音頻和視覺信息的相關性，訓練神經網絡進行特徵學習的方法，通常不需要人工標籤。

自動擴展根據系統負載自動調整計算資源，動態增加或減少伺服器數量，確保應用程式效能，同時優化成本。

自編碼器是一種神經網路，旨在學習輸入數據的壓縮表示（編碼），然後從該壓縮表示重建原始數據（解碼）。

自動駕駛技術利用感測器、人工智慧和控制系統，使車輛能夠在沒有人為干預的情況下感知環境並自主導航。

自駕車是指無需人類駕駛員干預，能自主感知環境、做出決策和控制行駛的車輛。自駕系統整合了計算機視覺、傳感器融合、路徑規劃和深度學習，是 AI 應用中最複雜的系統。

依序根據前面所有輸出預測下一個元素的生成式模型架構。