什么是AI算力？一文看懂
人工智能的浪潮正席卷全球，驱动这一切的“引擎”，AI算力已成为智能时代的核心基础设施。从万亿参数大模型的训练，到自动驾驶汽车的实时决策，背后都离不开强...
排序
AI大模型的慢思考与快思考，一文看懂
近年来，以GPT-4、Claude、LLaMA等为代表的大语言模型（LLM）以前所未有的速度渗透到人类社会的各个角落，从简单的文本生成到复杂的逻辑推理，强大的能力令人...
什么是智能体工程？一文看懂
进入2025年，我们正处在由人工智能，特别是大型语言模型（LLM）驱动的深刻变革时代。理论模型的突破性进展令人振奋，如何将强大的'大脑'转化为能可靠、安全地...
什么是 AGI？（Artificial General Intelligence）通用人工智能的定义和能力
AGI 是 Artificial General Intelligence 的缩写，中文翻译为“通用人工智能”，该术语指的是机器能够完成人类能够完成的任何智力任务的能力。
什么是AIGC：AI Generated Content 人工智能生成内容 – AI百科知识
本文介绍了什么是AIGC：AI Generated Content，人工智能生成内容及其工作原理、应用场景和面临的挑战
什么是智能体（Agents） – AI百科知识
智能体是人工智能中的一个核心概念，英文名Agents或AI Agents，它不仅仅是一个被动的观察者，而是一个能够主动与环境交互并产生影响的实体。智能体可以被定义...
如何理解AI“黑箱”问题？一文看懂
人工智能（AI）的快速发展带来前所未有的技术突破，也引发“黑箱”问题，即AI模型的决策过程难以被人类理解的现象。这一问题影响了技术信任，涉及伦理、公平与...
通用人工智能（AGI）是什么？一文看懂 – AI百科知识
通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）是具备与人类相当甚至超越人类的广泛认知能力的人工智能形态 。能像人类一样在各种不同的任务和环境中...
什么是长短期记忆网络（LSTM） – AI百科知识
LSTM，全称为Long Short-Term Memory，中文为“长短期记忆网络”，由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber在1997年提出，是一种能够记住长期信息并...
什么是人工智能（Artificial Intelligence） – AI百科知识
人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支，是模拟和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用的学科。通过机器学习、自然语言处理等技术，计...
什么是人工智能伦理（AI Ethics） – AI百科知识
人工智能伦理（AI Ethics）是研究人工智能技术发展和应用中所涉及的伦理问题和风险的学科。关注如何确保AI系统的设计、开发和部署符合道德标准，促进公平、透...
什么是LoRA？一文读懂低秩适应的概念、原理、优缺点和主要应用
低秩适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)技术允许更快、更有效地将大型语言模型适应特定的任务或领域。本文将概述LoRA是什么、主要组成、工作原理、优点和局限性...
如何实现AI模型的动态调整？一文看懂
在当今数字化时代，人工智能（AI）已成为推动社会进步和技术创新的关键力量，广泛应用于各个领域。传统静态 AI 模型在面对动态变化的数据分布、多样化用户需...
什么是实时互动（Real-Time Engagement, RTE） – AI百科知识
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...
如何设计更智能的长期记忆系统？一文看懂
人工智能的发展正经历一场深刻的“记忆革命”。以大型语言模型（LLMs）为代表的AI系统，在生成流畅文本和回答问题上表现出色，核心能力在很大程度上受限于固有...
什么是前向链结（Forward Chaining） – AI百科知识
前向链结（Forward Chaining）是在人工智能领域中使用推理引擎进行自动推理的方法。是数据驱动的推理策略，从已知事实出发，通过应用一系列规则来推导出新的...
什么是反向传播（Backpropagation） – AI百科知识
反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的监督学习算法。通过计算网络误差相对于网络参数的梯度，利用梯度下降法对网络权重进行调整，以最小...
Rue是什么？ – AI百科知识
Rue 是由 Rust 核心贡献者 Steve Klabnik 用 Claude 开发的实验性编程语言。Rue 能探索在不依赖垃圾回收机制的前提下，提供比 Rust 更易用的内存安全编程体验。
文本嵌入模型是什么？一文看懂
文本嵌入（Text Embedding）是将人类语言转换为机器能理解和处理的数字形式（即向量）的核心技术。不仅仅是简单的“翻译”，更是捕捉文本深层语义的“意义编码器...
什么是对抗性训练（Adversarial Training） – AI百科知识
对抗性训练（Adversarial Training）是一种机器学习技术，旨在提高模型对恶意攻击的鲁棒性。通过在训练过程中引入微小的、可能引起误分类的扰动，模型学会识...
什么是上下文窗口（Context Window） – AI百科知识
上下文窗口指的是在自然语言处理（NLP）任务中，模型在处理一个特定输入时所考虑的上下文信息的范围。具体来说，它决定了模型在生成或理解文本时，可以同时看...
什么是评估模型（Judge models） – AI百科知识
评估模型（Judge models）是用于评估其他模型输出质量的辅助模型，充当“裁判员”的角色，对大语言模型（LLM）的输出结果进行评估和打分。模型通过输入问题和待...
什么是狭义人工智能（Artificial Narrow Intelligence, ANI） – AI百科知识
狭义人工智能（Artificial Narrow Intelligence, ANI）也被称为“弱人工智能”，是指被设计和训练来执行特定任务或狭窄范围内任务的人工智能系统。与拥有类似人...
AI智能体（AI Agent）是什么？一文看懂 – AI百科知识
AI智能体（AI Agent），也被称为人工智能体，是人工智能领域中的一个核心概念，指的是能感知其环境、进行自主决策并采取行动以实现特定目标的智能实体或计算...
什么是模式识别（Pattern Recognition） – AI百科知识
模式识别（Pattern Recognition）是信息科学和人工智能领域的一个重要分支，对事物或现象的各种形式的信息（数值的、文字的和逻辑关系的）进行处理和分析，实...
上下文图谱是什么？一文看懂
过去三十年，万亿市值的记录系统（Systems of Record）如Salesforce、SAP、Workday定义了企业数字化的核心，它们记录'是什么'，即客户、订单、员工等实体的最...
MCP是什么？一文看懂 – AI百科知识
Model Context Protocol（MCP） 是 Anthropic 推出的开放协议，标准化大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信。通过提供统一的接口，使 LLM 能灵活...
什么是思维链（Chain of Thought，CoT） – AI百科知识
思维链（Chain of Thought，CoT）是人工智能领域的一项突破性进展，通过模拟人类解决问题时的思考过程，赋予机器更深层次的逻辑推理能力。在面对需要多步骤逻...
什么是专家组合（Mixture of Experts, MoE） – AI百科知识
专家组合（Mixture of Experts, MoE）是一种在机器学习领域中用于构建大型模型的技术，它通过将模型分解为多个子网络或“专家”来提高模型的性能和效率。每个专...
什么是图灵测试（Turing Test） – AI百科知识
图灵测试（Turing Test）是由英国数学家、逻辑学家阿兰·图灵（Alan Turing）在1950年提出的一个实验，用以判断机器是否能够展现出与人类等价或无法区分的智能...
什么是预训练Pre-training？定义、重要性、技术和挑战 – AI百科知识
预训练是现代机器学习模型的支柱，在本篇文章中，我们将探讨预训练的概念定义，它在人工智能中的重要性，用于实现预训练的各种技术，以及该领域的研究人员所...
上下文工程是什么？一文读懂 – AI百科知识
上下文工程是指构建一个动态系统，以正确的格式提供正确的信息和工具，使大语言模型（LLM）能合理地完成任务。是一种系统性的方法，确保LLM获得执行任务所需...
空间智能究竟是什么？一文看懂
空间智能（Spatial Intelligence）正迅速从一个学术概念演变为推动第四次工业革命的核心驱动力。本问系统性地、全方位地解读空间智能。从空间智能的核心定义...
AI会如何改变教育？一文看懂
教育——这个关乎人类未来的基石领域，正经历着一场前所未有的、从理念到实践的系统性重塑。人工智能正以前所未有的深度和广度，改变着知识传授、学习体验、教...
什么是联邦学习（Federated Learning） – AI百科知识
联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习技术，支持多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练模型。通过这种方式，各方可以在保护数据隐私和...
什么是Apple Intelligence？详解苹果的AI系统
Apple Intelligence是苹果公司开发的一款集成在 iPhone、iPad 和 Mac 平台上的个人智能系统，于2024年6月的WWDC大会上发布。该AI系统通过结合强大的生成模型...
什么是NeRF（Neural Radiance Fields） – AI百科知识
NeRF（Neural Radiance Fields）是一种用于生成高质量三维重建模型的计算机视觉技术。通过深度学习技术从多个视角的图像中提取对象的几何形状和纹理信息，然...
什么是语音识别（Speech Recognition） – AI百科知识
语音识别（Speech Recognition）也称为自动语音识别（ASR），是一种将人类语音转换成文本或命令的高技术。通过特征提取、模式匹配和模型训练等步骤，使机器能...
什么是具身智能（Embodied Intelligence, EI） – AI百科知识
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。具身智能的核心观点是，智...
什么是嵌入表示（Embedding Representations） – AI百科知识
嵌入表示（Embedding Representations）是将实体（如单词、图像或用户）映射到连续的向量空间的过程，这些向量捕捉实体的内在属性和相互关系。在自然语言处理...
什么是神经渲染（Neural Rendering） – AI百科知识
神经渲染（Neural Rendering）是一种先进的图像渲染技术，通过训练神经网络来模拟光线与物体的交互，生成逼真的图像。神经渲染能自动学习并理解复杂的光照、...
什么是监督学习（Supervised Learning） – AI百科知识
监督学习(Supervised Learning)是一种机器学习方法，通过使用带有标签的训练数据来训练算法，使其能够对新的数据进行分类或预测。它包括分类和回归任务，利用...
人工超级智能（Artificial Superintelligence，ASI） – AI百科知识
人工超级智能（Artificial Superintelligence，ASI）是一种理论上的人工智能系统，认知能力远超人类智能。不仅能执行所有人类能够完成的智能任务，而且能以更...
什么是提示工程（Prompt Engineering） – AI百科知识
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...
什么是文本生成（Text Generation） – AI百科知识
文本生成（Text Generation）是自然语言处理（NLP）领域的一项技术，使计算机能自动创建可读且语法正确的文本。将非语言信息（如数据或图像）转换为文本，或...
Agentic Context Engineering（ACE）是什么？ – AI百科知识
Agentic Context Engineering（ACE）是斯坦福大学、SambaNova Systems和加州大学伯克利分校的研究者们提出的创新框架，通过动态优化输入信息（即“上下文”）来...
什么是神经网络（Neural Network） – AI百科知识
神经网络（Neural Network）作为人工智能中的一种计算模型，是受人脑启发的一种机器学习类型。本文介绍了其定义、工作原理、类型、优势、局限和其应用场景。
什么是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG） – AI百科知识
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）的技术。它通过从外部知识库中检索相关信息来增强大...
什么是3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting） – AI百科知识
3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）是一种新兴的三维场景重建和渲染技术，它通过使用3D高斯函数来表示场景中的点，并将这些高斯函数投影到2D图像平面上进行...
什么是数据蒸馏（Dataset Distillation） – AI百科知识
数据蒸馏（Dataset Distillation），也称为数据集压缩（Dataset Compression），是一种旨在从大规模数据集中提取关键信息并构建一个更小的数据集的技术。这个...
什么是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning） – AI百科知识
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是人工智能领域中一个激动人心的交叉学科，融合了深度学习的感知能力和强化学习的决策制定能力。通过智能体与环...
什么是训练数据（Training Data） – AI百科知识
训练数据（Training Data）是机器学习过程中用于构建预测模型的数据集。包含了一系列的输入特征和相应的目标输出，这些数据被用来让模型学习如何根据特征进行...
什么是扩散模型（Diffusion Models） – AI百科知识
扩散模型（Diffusion Models）是一种深度生成模型，通过模拟数据从有序状态向无序状态的扩散过程，以及相反的从无序状态恢复到有序状态的逆扩散过程，实现了...
什么是神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS） – AI百科知识
神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）是一种自动化技术，用于设计和优化深度学习模型的结构。通过智能搜索策略在巨大的网络结构空间中寻找最...
什么是进化算法（Evolutionary Algorithms） – AI百科知识
进化算法（Evolutionary Algorithms）是一类模拟生物进化过程的优化算法，通过自然选择、遗传、变异等机制在候选解的种群中搜索最优解。这些算法通常包括初始...
什么是鲁棒性（Robustness） – AI百科知识
鲁棒性（Robustness）是指一个系统、模型或实体在面对输入数据中的扰动、噪声、异常值或设计参数变化时，仍能保持其预期功能、性能稳定且结果准确的能力。鲁...
什么是数据标注？机器学习中数据标注的重要性、类型和挑战 – AI百科知识
机器学习过程的一个重要方面便是数据标注（Data Annotation），数据标注是一个对原始数据进行标记和分类的过程，使其可用于训练ML模型。本文将概述数据标注、...
什么是贝叶斯网络（Bayesian Network） – AI百科知识
贝叶斯网络（Bayesian Network）也称为信念网络或概率有向无环图，是一种概率图模型。通过有向边和节点（表示随机变量）的图形化方式来表示变量间的概率依赖...
什么是对抗样本（Adversarial Examples） – AI百科知识
对抗样本（Adversarial Examples） 是故意设计的数据点，通过在原始样本中加入微小、难以察觉的扰动，导致机器学习模型尤其是深度学习模型以高置信度给出错误...
什么是大模型幻觉（Hallucinations of large models） – AI百科知识
大模型幻觉（Hallucinations of large models）指的是模型生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象。
什么是智能体RAG（Agentic RAG） – AI百科知识
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...
什么是正则化（Regularization） – AI百科知识
正则化是一种在机器学习中用于防止模型过拟合的技术。通过在模型的损失函数中添加一个惩罚项来实现，这个惩罚项与模型参数的复杂度相关。正则化有助于限制模...
什么是可解释性AI（Explainable AI, XAI） – AI百科知识
可解释性AI（Explainable AI, XAI）指的是设计智能系统时，使其决策过程对人类用户透明、可理解。意味着XAI能提供清晰的解释，说明如何从输入数据到最终决策...
什么是命名实体识别（Named Entity Recognition, NER） – AI百科知识
自然语言处理中的命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一项关键技术，在从文本中识别并分类具有特定意义的实体，如人名、地点、组织、时间表达式...
什么是神经网络剪枝（Neural Network Pruning） – AI百科知识
神经网络剪枝（Neural Network Pruning）是一种模型压缩技术，通过移除神经网络中不重要的权重或神经元来减小模型大小和计算复杂度，从而提高运行效率。分为...
什么是自注意力（Self-Attention） – AI百科知识
自注意力（Self-Attention）是一种高级的注意力机制，支持模型在处理序列数据时，对序列内部的不同部分进行关联和加权，从而捕捉序列内部的长距离依赖关系。...
什么是ANP（Agent Network Protocol） – AI百科知识
ANP（Agent Network Protocol）是开源的智能体通信协议，成为智能体互联网时代的 HTTP，为数十亿智能体构建一个开放、安全、高效的协作网络。打破数据孤岛，...
什么是嵌入向量（Embedding Vectors） – AI百科知识
嵌入向量（Embedding Vectors）是一种将数据（如文本、图像、用户信息）映射到高维空间中的数字向量的技术。能够捕捉数据间的相似性和关系，使得相似的数据点...
什么是神经网络的可视化（Neural Network Visualization） – AI百科知识
神经网络可视化（Neural Network Visualization）是一种图形化技术，用于展示神经网络的结构、参数、输入输出和中间结果等信息。通过直观的图表和图像帮助研...
什么是监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT） – AI百科知识
监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）是在预训练模型的基础上，使用特定任务的标注数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的无监督数据集...
什么是计算机视觉（Computer Vision） – AI百科知识
计算机视觉(Computer Vision)是人工智能的一个关键分支，专注于使机器能够像人类一样解释和理解视觉信息。它涉及图像和视频的获取、处理、分析以及从这些数据...
什么是自监督学习（Self-Supervised Learning） – AI百科知识
自监督学习（Self-Supervised Learning）是一种机器学习技术，它使模型能从未标记的数据中学习，通过构建辅助任务生成标签来训练模型。自监督学习在自然语言...
什么是生成式人工智能（Generative AI） – AI百科知识
生成式人工智能（Generative AI）是能基于已有数据创造性地生成新内容的人工智能技术。在多个领域有着广泛的应用，包括文本生成、图像生成、音频和视频生成等...
什么是情感分类（Sentiment analysis） – AI百科知识
情感分类（Sentiment analysis）也称为情感分析或意见挖掘，是一种自然语言处理技术，用于分析文本数据以识别和提取作者的情感倾向、观点和评价。通过评估文...
什么是TTS（Text To Speech） – AI百科知识
TTS（Text to Speech）即文本转语音技术。是一种将文本信息转化为自然语音输出的技术。通过TTS技术，计算机可以将输入的文本自动转换成自然语音，模拟出人类...
什么是上下文感知计算（Context-Aware Computing） – AI百科知识
上下文感知计算（Context-Aware Computing）是一种智能计算模式，能够识别并理解用户的实时环境、状态和活动，提供个性化和适应性强的服务。上下文感知计算通...
什么是RLHF基于人类反馈的强化学习？ – AI百科知识
基于人类反馈的强化学习（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）是人工智能（AI）领域的一个新兴研究领域，它将强化学习技术与人类反馈相结合...
什么是强化学习Reinforcement Learning？定义、概念、应用和挑战 – AI百科知识
强化学习（RL）是机器学习的一个分支，重点是训练算法通过与环境的互动来做出决定。它的灵感来自于人类和动物从他们的经验中学习以实现目标的方式。在这篇文...
什么是策略梯度（Policy Gradients） – AI百科知识
策略梯度（Policy Gradients）是强化学习中的一种方法，它直接对策略进行优化。在这种方法中，策略被参数化为一个可微分的函数，策略梯度算法通过计算策略参...
什么是图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs） – AI百科知识
图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门处理图结构数据的深度学习模型。它通过节点和边的关系来学习图中每个节点的表示，广泛应用于节点分类、...
什么是GAN，生成式对抗网络（Generative Adversarial Network） – AI百科知识
生成式对抗网络（GAN，英文全称Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由于其生成高质量、真实数据的能力，近年来获得了极大的关注。在这篇文...
什么是深度伪造（Deepfakes） – AI百科知识
深度伪造（Deepfakes）是一种基于深度学习算法，尤其是生成对抗网络（GANs），来创建或操纵音视频内容的技术，使生成的假象（如换脸或合成语音）看起来极其真...
什么是交互式机器学习（Interactive Machine Learning, IML） – AI百科知识
交互式机器学习（Interactive Machine Learning, IML）是一种将人类用户纳入学习循环的主动学习范式。在交互式机器学习中，用户通过提供标签、演示、更正、排...
什么是探索与利用（Exploration vs. Exploitation） – AI百科知识
探索与利用（Exploration vs. Exploitation）是两个核心概念。探索是指智能体尝试新的或不太熟悉的动作以发现更好的行为策略，利用是指智能体使用已知的最佳...
什么是迁移学习（Transfer Learning）- AI百科知识
迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习技术，它允许模型将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关但不同的任务上。这种方法可以减少新任务所需的训练...
什么是人工智能对齐（AI Alignment） – AI百科知识
人工智能对齐（AI Alignment）是指确保人工智能系统的行为与人类的意图和价值观保持一致的领域。核心目标可以概括为四个关键原则：鲁棒性（Robustness）、可...
什么是稀疏编码（Sparse Coding） – AI百科知识
稀疏编码（Sparse Coding）是一种数据表示方法，旨在通过少量非零元素来描述数据，提取其关键特征。在图像处理和机器学习中广泛应用，通过构建一个超完备字典...
什么是序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model） – AI百科知识
序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model），也称为编解码器模型，是一种处理可变长度输入和输出序列的深度学习模型。由两部分组成：编码器用于处理输入...
什么是交叉验证（Cross-validation） – AI百科知识
交叉验证（Cross-validation）是统计分析中一种重要的模型验证技术，主要用于评估模型在未知数据上的泛化能力。它通过将数据集分割成若干个子集，然后使用不...
什么是领域适配（Domain Adaptation） – AI百科知识
领域适配（Domain Adaptation）是迁移学习中的一种方法，旨在将一个模型从一个领域（源域）迁移到另一个不同的领域（目标域），提高模型在目标域的性能。主要...
什么是生成模型（Generative Models） – AI百科知识
生成模型（Generative Models）是机器学习中用于学习数据分布的一类模型，它们通过学习训练数据的联合概率分布，能生成新的数据样本。这些模型可以模拟数据集...
什么是Q-learning – AI百科知识
强化学习中的Q-learning是一种无模型的强化学习算法，通过学习一个动作价值函数Q(s, a)来找到最优策略。在给定状态下，Q(s, a)表示执行动作a的预期未来奖励总...
什么是氛围编程（Vibe Coding） – AI百科知识
Vibe Coding（氛围编程）是OpenAI联合创始人Andrej Karpathy推出的新型编程范式。基于人工智能，特别是大型语言模型（LLM），开发者通过自然语言描述需求，AI...
什么是NSA（Native Sparse Attention） – AI百科知识
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...
什么是审议对齐（Deliberative Alignment） – AI百科知识
审议对齐（Deliberative Alignment）是OpenAI提出的一种新的训练方法，旨在提高大型语言模型的安全性和可靠性。这种方法通过结合基于过程和结果的监督，让模...
什么是OS Agents – AI百科知识
OS Agents 是能理解和执行复杂任务的智能体，它们通过操作系统提供的接口与计算设备交互，自动完成从简单到复杂的各种任务。任务可以是信息检索、文件管理、...
什么是多智能体系统（Multi-Agent Systems） – AI百科知识
多智能体系统（Multi-Agent Systems）在强化学习领域指的是由多个相互作用的智能体组成的计算系统。多智能体系统在共享环境中独立决策和学习，通过与环境及其...
什么是Transformer模型（Transformer） – AI百科知识
Transformer模型是一种深度学习模型，在2017年由Google的研究团队在论文《Attention is All You Need》中首次提出。这种模型的核心思想是自注意力机制（self...
什么是指令调优（Instruction Tuning, IT） – AI百科知识
指令调优（Instruction Tuning, IT）是一种针对大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）的训练方法，旨在提高模型遵循自然语言指令并完成现实世界任...
什么是半监督学习（Semi-Supervised Learning） – AI百科知识
半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一种机器学习范式，它结合了少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。这种方法特别适用于标记数据获取成本高昂或...
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