知识表示（Knowledge Representation）是人工智能领域中一个重要的概念，它涉及到如何将人类知识以一种机器可理解的形式表达出来，以便计算机系统能够理解、存储、检索和处理这些知识。知识表示的研究可以追溯到人工智能的早期，目的是使计算机能够利用先前学到的知识来推理、解决问题和做出决策。知识表示是构建智能系统的关键组成部分，关系到知识库中知识的有效存贮，直接影响着系统的知识推理效率和对新知识的获取能力。 什么是知识表示 知识表示（Knowledge Representation）是指将知识以一种机器可理解的形式表示出来，它涉及数据结构及其处理机制的综合：表示= 数据结构+处理机制。在知识表示中，知识的涵义与日常生...

智能体RAG（Agentic RAG）是一种结合了AI智能体（Agent）和检索增强生成（RAG）系统的方法。它通过引入智能体框架来改变处理问答方式的技术。与仅依赖大模型的传统方法不同，Agentic RAG利用智能体来应对需要复杂规划、多步骤推理和外部工具使用的复杂问题。这些智能体能够处理多个文档，比较信息，生成摘要，并提供全面准确的答案。 什么是智能体RAG 智能体RAG（Agentic RAG）是结合了AI智能体（Agent）和检索增强生成（RAG）系统的方法。它过引入智能体框架来改变处理问答方式的技术。 智能体RAG的工作原理 首先准备RAG相关的测试文档，其名称与路径分别保存。创建一个针对单个文档生成Doc A...

实时互动（Real-Time Engagement, RTE）是一种技术集合、产品架构和场景方案，旨在解决远程条件下沟通互动的双方能够实时性的真实、无缝还原线下互动的场景和信息传递体验。RTE技术的兴起和发展，已经渗透到我们生活的方方面面，从在线教育、远程医疗到社交娱乐等多个领域，RTE都在发挥着重要作用。 什么是实时互动 实时互动（Real-Time Engagement, RTE）是一种技术集合、产品架构和场景方案，旨在解决远程条件下沟通互动的双方能够实时性的真实、无缝还原线下互动的场景和信息传递体验。RTE技术的核心之一是低延迟的实时通信，这使得用户在远程条件下也能感受到近乎面对面的互动体验。通过先进的编解码技术和网络...

NSA（Native Sparse Attention）是DeepSeek提出的一种新型稀疏注意力机制，通过算法创新和硬件优化提升长文本建模的效率。NSA的核心在于动态分层稀疏策略，结合粗粒度的Token压缩和细粒度的Token选择，同时保留全局上下文感知能力和局部精确性。 什么是NSA NSA（Native Sparse Attention ）是DeepSeek提出的一种新型稀疏注意力机制，通过算法创新和硬件优化提升长文本建模的效率。核心在于动态分层稀疏策略，结合粗粒度的Token压缩和细粒度的Token选择，同时保留全局上下文感知能力和局部精确性。NSA通过硬件对齐优化，充分基于现代GPU的Tensor Core特性，显...

对比语言-图像预训练（Contrastive Language-Image Pretraining, CLIP）是OpenAI开发的一种多模态预训练神经网络模型，通过对比学习的方法，实现了图像与文本之间的有效映射和关联。CLIP模型包含两个独立的编码器：一个用于处理图像，另一个用于处理文本，这两个编码器分别将图像和文本转换为高维特征向量，通过计算这些特征向量之间的相似度来评估图像和文本之间的关联程度。CLIP的核心优势在于其零样本学习能力，能在没有直接优化特定任务的情况下，通过自然语言指令预测最相关的文本片段或图像。这种能力使得CLIP在图像分类、图像检索、文本到图像的检索等多种应用场景中展现出广泛的应用潜力。 什么是对比语言...

奖励模型（Reward Model）在大模型训练中扮演着至关重要的角色。通过构建高质量的奖励模型，我们可以引导模型向更符合人类偏好和价值观的方向迭代，从而提升模型的安全性、可控性及用户满意度。在问答服务中，基于奖励模型的系统能够实现对用户提问的快速、准确回答。在智能客服领域，奖励模型的应用提升了用户的满意度和信任度。此外，奖励模型还能够提高模型的泛化能力，使其在面对不同数据分布时能够更准确地把握和遵循人类价值观。 什么是奖励模型 奖励模型是强化学习中的一个核心概念，用于评估智能体在特定状态下的行为表现。在大型语言模型（LLMs）中，奖励模型通过对输入的问题和答案进行评分，指导模型生成更符合人类期望和安全标准的输出。奖励模型的...

模型泛化（Generalization）是机器学习中的一个核心概念，描述了模型在训练数据之外的新数据上的表现能力。泛化能力衡量的是模型能否在未见过的样本上做出正确的预测或推断。当训练机器学习模型时，模型会基于训练数据中的模式进行学习。训练数据只是现实世界的一个有限子集，为了让模型在真实场景中表现良好，需要具备从有限的训练数据中学到的知识有效地应用到新的、未见过的数据上的能力，这就是泛化。 什么是模型泛化 模型泛化（Generalization）是机器学习中的一个核心概念，指的是模型在训练数据之外的新数据上的表现能力。换句话说，泛化能力衡量的是模型能否在未见过的样本上做出正确的预测或推断。具有良好泛化能力的模型能够将从训练数据...

提示工程（Prompt Engineering）对于充分发挥生成式 AI 基础模型的潜力至关重要。通过精确的提示设计，确保 AI 生成的输出符合预期目标和标准，降低大量后期处理的需求。提示工程师在制作查询方面发挥着关键作用，这些查询不仅有助于生成式 AI 模型理解的语言，还有助于理解查询背后的细微差别和意图。随着技术的不断进步，提示工程将继续在 AI 应用中扮演重要角色，推动 AI 技术的发展和应用。 什么是提示工程 提示工程（Prompt Engineering）是一门新兴学科，专注于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地利用大型语言模型（Large Language Model, LLM）进行各种应用场景和研究...

联结主义（Connectionism），也称为连接主义，是认知科学和人工智能领域的一种理论框架，它主张通过模拟大脑中神经元的相互连接来解释认知过程。这一理论认为，认知功能可以通过大量简单单元（类似神经元）及其之间的连接（权重可调）构成的网络来实现。联结主义模型涉及数据输入、网络权重的调整以及期望功能的计算。强调信息处理的并行性和分布式表征，与基于符号操作的传统认知模型形成对比。联结主义的研究不仅在心理学领域有重要影响，也在人工智能、机器学习等领域发挥着重要作用。 什么是联结主义 联结主义（Connectionism）是一种尝试通过人工神经网络模型来解释人类智力能力的方法。这些模型由大量单元（类似于神经元）和连接这些单元的权重...

具身智能（Embodied Intelligence, EI）强调认知受智能体的感知与动作的影响。它主张智能或智能行为来自智能体身体与周围环境的交互，而不仅仅是大脑的功能。这一理论与建立在笛卡尔身心二元论基础上的离身智能不同，后者没有考虑大脑与身体之间的联系。具身智能的技术实现逻辑是“知”建立在“行”之上，即通过“具身”理解场景。具身智能需要实现因果链，例如控制挥动锤子的方式、动量、冲量等指标的改变程度和改变过程，需要用数学和物理的因果链来控制。 什么是具身智能 具身智能（Embodied Intelligence, EI）是一个多学科交叉的研究领域，它涉及认知科学、人工智能、机器人技术、神经科学等多个领域。具身智能的核心观...