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概念 Wiki

解释本课程中的关键概念。自学正文里悬停高亮词即可快速预览。

• 大语言模型在大规模文本上预训练、能按提示理解并生成语言的神经网络模型。
• 对话式编程人提出问题并验收边界，语言模型可以起草代码；能运行不等于模型正确。
• 机器学习让系统从数据中改进任务表现，而不是为每一步都手写固定规则。
• 人工智能使计算机系统表现出感知、推理、学习或行动等智能行为的科学与工程领域。
• 认知外包把本应由自己完成的记忆、推理或决策等认知工作转移给外部工具的过程。
• 生成式人工智能根据提示生成文本、图像、音频或视频等内容的人工智能系统与方法。
• 提示词工程通过设计情境、约束与期望，使生成式模型更稳定地产出可用结果的方法。
• 智能体围绕目标组织感知、推理与行动（含调用工具）的人工智能系统形态。
• AGI在广泛任务上达到或超过人类通用智能水平的设想中的人工智能形态。
• AI 幻觉模型生成看似合理却与事实、逻辑或上下文不符的内容的现象。
• AIGC由人工智能系统生成文本、图像、音视频等内容的应用形态与生产流程。
• MCP一种让人工智能应用以标准方式连接外部工具与数据源的协议思路。
• Token语言模型处理文本时使用的基本单位，可以是字、子词或标点等片段。