AI 術語詞典

由一個或多個能自主感知環境、做出決策並採取行動以達成目標的 AI 代理人所組成的計算架構。

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。

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。

以五數摘要（最小值、Q1、中位數、Q3、最大值）視覺化資料分布與離群值的統計圖表。

膠囊網路是一種神經網路架構，旨在解決卷積神經網路在處理物件方向和空間關係上的不足，透過膠囊和路由機制，更有效地捕捉物件的層次結構。

一種條件生成技術，不依賴外部分類器，通過在無條件生成過程中注入條件信息來控制生成結果，常用於文本到圖像等多模態任務。

電腦視覺（Computer Vision）讓 AI 從圖像與影片中辨識物件、文字、人臉，廣泛用於自駕車、人臉辨識、醫療影像分析、工廠瑕疵檢測。

一種對齐大型語言模型的方法，透過編制一份「憲法」（一組原則和價值準則），指導 AI 系統自我批評和改進行為，無需依賴大量人類反饋，實現更可控且價值對齐的 AI 系統。

使網路中的每一層都接收所有前面層的輸出作為輸入，通過特徵複用和梯度流通改善深層網路的訓練和性能。

對話系統是一種能與人類進行自然語言互動的AI系統，目標是理解使用者意圖並提供適當的回應，完成特定任務或提供資訊。

降維處理旨在減少資料集的特徵數量，同時保留重要資訊，以簡化模型、加速運算並避免維度災難。

隨機丟棄是一種訓練技巧，透過隨機關閉部分神經元，避免網路過度依賴單一路徑，提升模型的泛化能力

熵是資訊理論中衡量隨機變數不確定性的指標，數值越高代表不確定性越大。在機器學習中，熵常用於特徵選擇和決策樹構建。

當使用者對領域不熟悉、目標模糊時，透過反覆查詢與學習來釐清資訊需求並獲取新知的資訊檢索過程。

提取式摘要技術從原文中選擇重要句子組成摘要，簡單直接，易於實現，但可能缺乏連貫性，且無法進行語義概括。

前饋神經網路是一種訊息單向傳播的神經網路，由輸入層、隱藏層和輸出層組成，廣泛應用於分類和迴歸任務。

頻率計數是計算特定事件、特徵或字詞在數據集中出現次數的統計方法，為資料分析與機器學習提供基礎特徵。

圖像分類是電腦視覺中的一項任務，旨在將圖像分配到預定義的類別中。模型學習圖像特徵，並基於這些特徵預測圖像所屬的類別。

使用者在與推薦系統互動時被動產生的行為信號（如點擊、購買、停留時間），相對於明確評分等顯式回饋，隱式回饋資料量更大但含義更模糊。

探索不足是指代理人過早專注於已知的高回報行為，未充分嘗試其他未知行為，導致陷入局部最佳解的現象。

結合異常偵測與可解釋AI技術，不僅識別異常點，還能說明異常發生的原因，提升決策透明度。

設計和使用易於人類理解決策過程的機器學習模型，透過明確的特徵-預測映射提高透明性與信任度。

在支援向量機等演算法中，將低維資料映射到高維特徵空間的函數，使原本線性不可分的問題變得可分。

KL散度（Kullback-Leibler Divergence）衡量兩個機率分佈的差異，數值越大代表分佈差異越大，常用於評估模型預測分佈與真實分佈的接近程度。

學習率是機器學習模型訓練中的關鍵超參數，它決定了梯度下降演算法每次更新模型參數的步長與幅度，過大可能導致模型震盪，過小則會使收斂速度緩慢。

根據訓練進度動態調整學習率的策略，能幫助模型在初期快速收斂，並在後期穩定尋找全域理想解。

假設因變數與一個或多個自變數之間存在線性關係，並透過最小化殘差平方和來估計參數的統計預測模型。

LLMs 是大型語言模型群的統稱，代表當今具備強大自然語言理解與生成能力的各類基礎模型集合。

指大型語言模型能夠處理和理解更長输入序列的能力，通常指支援數千到數百萬個 token 的上下文窗口。

均方誤差是一種常用的迴歸模型評估指標，它計算預測值與真實值之間差異的平方平均值，能有效衡量模型預測的準確性，並對較大的誤差給予更高的懲罰。

MobileNet是一種針對移動和嵌入式設備設計的輕量級深度神經網路架構，旨在實現高效的資源利用和快速的推論速度。

多個智能體在同一環境中互動的強化學習，須處理協作、競爭和通訊等複雜關係。

互信息衡量兩個隨機變數之間相互包含的信息量，數值越大代表相關性越高，常用於特徵選擇、圖像配準等任務。

自然語言處理使電腦能理解、分析和生成人類語言，是 AI 語音助理與翻譯等應用的核心技術

單類別支持向量機為非監督式異常偵測演算法，利用正常樣本建立高維邊界，以分離出落於邊界之外的異常資料。

提示詞注入是一種安全漏洞，攻擊者通過惡意設計的提示詞操控大型語言模型的行為，使其忽略或違反原始指令。

即時推論是指模型在接收到單個輸入後立即進行預測，適用於需要快速響應的應用，例如線上推薦或詐欺檢測。

機器人學是設計、建造、操作和應用機器人的科學和工程學科，涉及機械工程、電子工程、電腦科學等多個領域。

ROUGE評分是一種用於評估自動文本摘要或機器翻譯品質的指標，通過比較生成文本與參考文本的n-gram重疊程度來衡量。

將文字或概念轉換為連續向量空間中數值表示的技術，讓機器能理解並比較資料間的深層意義關聯與相似度。

語意解析是將自然語言文本轉換為機器可讀的邏輯形式或結構化表示的方法，使電腦能精確理解人類意圖。

語義搜尋是一種理解使用者搜尋意圖和上下文的搜尋技術，超越了關鍵字匹配，旨在提供更相關和精確的搜尋結果。

情感分析是一種自然語言處理技術，用於識別和提取文本中的主觀情感，例如正面、負面或中性情緒，應用於輿情監控、客戶回饋分析等。

SHAP 是一種基於賽局理論 Shapley 值的模型解釋方法，用於量化各特徵對模型預測的貢獻程度

稀疏性約束是一種在機器學習中，強制模型參數或內部表示包含更多零值的正則化技術，以降低運算成本。

繼任特徵是強化學習中的一種狀態表徵方法，用於解耦環境動態與獎勵函數，提升多任務學習效率。

監督式學習是一種 AI 方法，透過提供帶有正確標籤的輸入資料，訓練模型學習預測新資料的標籤

指在AI系統開發與運作中，適當揭露資料來源、模型設計與決策邏輯，讓利害關係人能理解並評估系統行為。

非監督式學習是機器學習方法，讓模型在沒有標籤的輸入資料中，自行探索隱藏的結構與模式

結合電腦視覺與自然語言處理的跨學科領域，使人工智慧系統能夠同時理解、對齊並處理影像與文字資訊。