AI 術語詞典

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。

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。

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。

行為預測是機器學習技術，透過分析歷史數據，識別模式，進而預測個體或群體的未來行為，應用於推薦、風險管理等。

臨床自然語言處理 (Clinical NLP) 是一種利用自然語言處理技術，從醫療文本中提取、分析和理解資訊的AI應用，旨在改善醫療照護品質和效率。

一種生成模型，通過學習將任意噪音水平的數據映射到同一最終樣本，實現單步或少步生成，不需要逐步去噪過程。

交叉熵損失是一種衡量兩個機率分佈之間差異的損失函數，常用於分類任務中評估模型預測結果與真實標籤的差距。

系統從簡單任務開始，逐步學習難度遞增的任務，提升效率和收斂性。

僅解碼器模型是一種專注於自迴歸生成的架構，透過預測下一個詞彙來產生連續文本，為現代語言模型的核心。

利用深度神經網路學習用戶與物品的複雜非線性互動，自動提取高階特徵，實現精細化個性化推薦。

深度偽造偵測旨在辨識經由深度學習技術偽造或操縱的影音內容，以防止不實資訊傳播和維護資訊真實性。

識別影像中的邊界與輪廓線，通常輸出二值圖像或邊界概率圖，是許多高級視覺任務的前置步驟。

端到端自動駕駛是一種深度學習架構，直接將感測器資料轉換為駕駛控制指令，無需人工設計中間模組。

Epoch（訓練輪次）是模型完整遍歷一次訓練資料集的過程；訓練輪次數量影響模型效果，過多會造成過擬合，過少會導致欠擬合。

梯度爆炸是指在深度學習模型訓練中，梯度在反向傳播時變得異常巨大，導致權重更新過大，模型訓練不穩定甚至崩潰。

用低秩因子向量建模特徵間的二階交互作用，兼具線性模型的效率和特徵交互學習的能力。

金融 AI 是指應用於金融市場預測、風險管理、詐欺偵測和投資決策的人工智能技術。它使用機器學習分析大量財務數據和市場信號，提升交易策略的性能和降低風險。

微調是在預訓練模型基礎上，以少量特定領域資料繼續訓練，使通用模型適應特定任務需求，提升性能。

地理空間AI結合人工智慧與地理空間資料，分析地球表面現象，從衛星影像、地圖和感測器數據中提取洞察，支援智慧城市、環境監測等應用。

Grad-CAM是一種可視化技術，利用梯度資訊來突出顯示輸入圖像中對模型預測最重要的區域，提供模型決策的可解釋性。

多個訓練步驟內累加梯度，最後進行一次參數更新，有效增加批量大小而不增加記憶體占用，用於訓練記憶體受限的大型模型。

一種 GNN 的具體實現，透過鄰域節點特徵的加權平均來更新每個節點的表示。

LSTM的簡化版本，參數更少、訓練更快，在多數序列任務上性能相當。

包含多種節點類型和邊類型的圖，其中不同類型的節點或邊具有不同的特徵和語義。

在影像中同時偵測物件並為每個獨立個體生成精確像素級遮罩，區分同類中的不同個體。

大型語言模型是以大量文字訓練的超大 Transformer 模型，擅長理解並生成自然語言

長短期記憶網路是一種改良的循環神經網路，透過門控機制來克服傳統 RNN 在長序列中容易遺忘的缺陷

Mamba是一種基於選擇機制的序列模型，旨在解決Transformer在長序列建模上的效率瓶頸，透過硬體感知演算法提升運算速度。

專家混合模型是一種機器學習技術，透過結合多個獨立的「專家」模型，針對不同輸入選擇性地激活特定專家，以提升模型整體效能。

Multi 泛指人工智慧中結合多種資料類型、任務或智能體的技術，能大幅提升系統處理複雜現實問題的靈活性。

從音樂內容提取結構化資訊（如流派、演唱者、節拍、旋律）或進行檢索與推薦的技術與研究領域。

節點嵌入是一種將圖形結構中的節點轉換為低維度連續向量的技術，目的是保留節點在原圖中的網絡拓樸與特徵資訊，以便於後續進行各類機器學習任務。

目標函數是機器學習模型訓練中用於評估模型表現的函數，其數值代表模型預測與實際值的差距，優化目標是最小化或最大化此函數。

指機器學習訓練過程中，最佳化演算法為更新模型權重所儲存的動量、變異數等歷史計算數值。

長短期記憶網路（LSTM）的門控機制之一，通過 sigmoid 激活函數產生 0-1 的信號，決定細胞狀態中有多少信息應被輸出至隱藏狀態，控制網路對外部環境的信息交互程度。

三維空間中由大量無序點組成的資料結構，每點含坐標和屬性，用於3D感知、掃描、建模和分析。

QLoRA是LoRA的改進版，使用4位量化技術壓縮預訓練模型，進一步降低記憶體需求，實現在消費級硬體上微調大型模型。

線性整流函數（Rectified Linear Unit, ReLU）是深度學習中最常用的激活函數，將負值輸出設為零、正值保持不變，有效解決梯度消失問題並加速神經網路收斂。

Seq2Seq模型是一種將一個序列轉換為另一個序列的深度學習模型，廣泛應用於機器翻譯、文本摘要、語音辨識等任務。

一種高效的注意力機制，限制每個位置只與一個固定大小的局部上下文窗口內的位置進行注意力計算，減少計算複雜度。

稀疏變換器是一種深度學習架構，透過限制注意力機制的計算範圍降低複雜度，使其能高效處理長序列資料。

文本分類是自然語言處理中的一項任務，旨在將文本自動分配到預定義的類別中。它應用廣泛，例如垃圾郵件檢測、情感分析等。

文字生成圖像是一種人工智慧技術，它能根據文字描述自動生成對應的圖像，實現文字內容的視覺化呈現。

文字轉語音 (TTS) 技術將文字轉換為人類可理解的語音。它廣泛應用於輔助工具、語音助手和內容創作等領域。

文字生成影片是一種人工智慧技術，它能根據文字描述自動生成對應的影片，將文字內容轉化為動態視覺呈現。

軌跡預測是基於實體歷史移動數據，推斷其未來路徑的技術，常見於自動駕駛、機器人導航等時序分析應用。

驗證資料集用於在模型訓練期間調整超參數和評估模型效能，以防止過擬合，並選擇最佳模型。

一種結合語義與實例分割的電腦視覺技術，能對影片中每個像素進行精確的物件類別與個體識別追蹤。

視覺問答（VQA）是一種人工智慧任務，要求模型根據給定的圖像回答自然語言問題，結合了電腦視覺和自然語言處理。