Agentic RAG
Agentic RAG（主体型检索增强生成）是一种先进的人工智能框架，将智能代理集成到传统的RAG系统中，实现自主查询分析、战略决策和自适应信息检索，从而提升准确性和效率。
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Glossary
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AI 采纳率
AI 采纳率表示将人工智能纳入业务运营的组织比例。该比例因行业、地区和公司规模的不同而有所差异，反映了 AI 技术在各领域的多样应用和影响。根据麦肯锡 2024 年的调查，AI 采纳率已飙升至 72%，其中生成式 AI 贡献显著。
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AI 搜索
AI 搜索是一种语义或向量化搜索方法，利用机器学习模型理解搜索查询背后的意图和上下文含义，比传统基于关键词的搜索能够提供更相关且更准确的结果。
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AI 艺术中的种子
了解 AI 艺术中的种子是什么，它如何影响图像生成过程，以及艺术家如何在生成艺术平台上利用种子实现一致性或探索创意。
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AI合作伙伴关系
探索大学与私营企业之间的AI合作伙伴关系如何通过融合学术知识与行业应用，推动创新、研究和技能发展。了解成功合作的关键特征、优势、挑战以及真实案例。
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AI机器人屏蔽
AI机器人屏蔽通过使用robots.txt防止AI驱动的机器人访问网站数据，保护内容不被未经授权使用。它在保护内容完整性、隐私和知识产权的同时，兼顾SEO和法律影响。
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AI模型准确性与AI模型稳定性
了解AI模型准确性与稳定性在机器学习中的重要性。探索这些指标如何影响欺诈检测、医疗诊断和聊天机器人等应用，并学习提升AI可靠性表现的技术方法。
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AI内容创作
AI内容创作利用人工智能自动化并提升数字内容的生成、策划与个性化，包括文本、视觉和音频。探索相关工具、优势及分步指南，助力打造高效、可扩展的内容工作流。
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AI认证流程
AI认证流程是一种全面的评估与验证，旨在确保人工智能系统符合预定的标准与法规。这些认证作为衡量AI技术可靠性、安全性及伦理合规性的基准。
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AI透明度
AI透明度是让人工智能系统的运行机制和决策过程对相关方可理解的实践。了解其重要性、关键组成部分、监管框架、实施技术、挑战及真实应用案例。
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AI原型开发
AI原型开发是一种迭代设计和创建AI系统初步版本的过程，使开发者能够在全面生产前进行实验、验证和资源优化。探索各行业中的关键库、方法和应用案例。
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AI自动化系统
AI自动化系统将人工智能技术与自动化流程集成，将学习、推理和解决问题等认知能力融入传统自动化，从而以最少的人为干预执行复杂任务。
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AllenNLP
AllenNLP 是由 AI2 基于 PyTorch 构建的强大开源 NLP 研究库。它提供模块化、可扩展的工具、预训练模型，并可与如 spaCy 和 Hugging Face 等库轻松集成，支持文本分类、指代消解等任务。
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Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是 AWS 提供的一项全托管机器学习（ML）服务，使数据科学家和开发人员能够通过一套集成的工具、框架和 MLOps 功能，快速构建、训练和部署机器学习模型。
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Anaconda 库
Anaconda 是一个全面的开源 Python 和 R 发行版，旨在简化科学计算、数据科学和机器学习的包管理与部署。由 Anaconda, Inc. 开发，它为数据科学家、开发者和 IT 团队提供了一个强大的平台和工具集。
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Anthropic 的 Claude LLM
了解更多关于 Anthropic 的 Claude。了解它的用途、所提供的不同模型及其独特功能。
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Anyword
Anyword 是一款由 AI 驱动的文案写作工具，旨在帮助市场营销团队生成有影响力且符合品牌调性的内容。它通过数据驱动的洞察简化内容创作流程，优化各类营销渠道的文案表现。
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Bagging（自助聚合）
Bagging，全称为自助聚合（Bootstrap Aggregating），是一种人工智能和机器学习中基础的集成学习技术，通过在自助采样的数据子集上训练多个基础模型并聚合其预测，提高模型的准确性和鲁棒性。
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BeenVerified
BeenVerified 是一个在线背景调查平台，通过整合公共记录和社交媒体数据，为个人和房产提供全面的背景报告。它通过网页和移动应用提供人员搜索、反向电话和邮箱查询，以及房产搜索等服务。
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BERT
了解BERT（双向编码器表示，来自Transformer），这是由谷歌开发的开源机器学习框架，专为自然语言处理而设计。探索BERT双向Transformer架构如何革新AI语言理解、其在NLP、聊天机器人、自动化中的应用及关键研究进展。
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BigML
BigML 是一个旨在简化预测模型创建和部署的机器学习平台。自 2011 年成立以来，其使命是让机器学习变得人人可及、易于理解且经济实惠，提供用户友好的界面和强大的工具，以实现机器学习工作流的自动化。
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BLEU分数
BLEU分数（Bilingual Evaluation Understudy，双语评估替身）是在评估机器翻译系统生成文本质量时的关键指标。它由IBM于2001年开发，是第一个与人工翻译质量评估高度相关的指标。BLEU分数仍然是自然语言处理（NLP）领域的基石，被广泛用于评估机器翻译系统。
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BMXNet
BMXNet 是基于 Apache MXNet 的二值神经网络（BNN）开源实现，支持用二值权重和激活在低功耗设备上高效部署 AI。
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Botpress
了解 Botpress，这是一款用于构建聊天机器人的 AI 平台。探索其主要功能、优缺点、定价方案以及热门替代方案，帮助你选择合适的对话式 AI 解决方案。
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Caffe
Caffe 是 BVLC 推出的开源深度学习框架，在构建卷积神经网络（CNN）方面以速度快和模块化著称。Caffe 广泛应用于图像分类、目标检测及其他人工智能场景，具有灵活的模型配置、高速处理能力和强大的社区支持。
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Chainer
Chainer 是一个开源深度学习框架，提供了灵活、直观且高性能的神经网络平台，具有动态图 define-by-run 构建、GPU 加速和广泛的架构支持。由 Preferred Networks 开发，并得到主要科技公司的技术贡献，非常适合科研、原型开发和分布式训练，但目前已进入维护阶段。
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ChatGPT
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的最先进 AI 聊天机器人，利用先进的自然语言处理（NLP）实现类人对话，帮助用户完成从解答问题到内容生成等任务。自 2022 年推出以来，已广泛应用于内容创作、编程、客户支持等多个行业。
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Claude 3.5 Sonnet
了解更多关于Anthropic的Claude 3.5 Sonnet模型：其与其他模型的对比、优势、劣势，以及在推理、编程和视觉等领域的应用。
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Claude Haiku
深入了解Claude Haiku，Anthropic最快且最经济实惠的AI模型。探索其主要特性、企业应用场景，以及与Claude 3家族其他模型的对比。
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Claude Opus
深入了解Anthropic推出的Claude Opus模型。探索其优势与劣势，以及与其他模型的对比。
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Clearbit
Clearbit 是一款强大的数据激活平台，帮助企业，特别是销售和市场团队，丰富客户数据，实现营销个性化，并利用实时全面的 B2B 数据和 AI 驱动的自动化优化销售策略。
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Copilot
Microsoft Copilot 是一款由 AI 驱动的助手，能够提升 Microsoft 365 应用中的生产力和效率。基于 OpenAI 的 GPT-4 构建，它可自动化任务、提供实时洞察，并与 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 及 Teams 等工具无缝集成。
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Copy.ai
探索 Copy.ai，这是一款基于 OpenAI GPT-3 的人工智能写作工具，能够生成高质量的内容，如博客、电子邮件和网页文案，支持 25 多种语言。非常适合市场营销人员、内容创作者以及寻求快速、高效、易用的 AI 内容生成的企业。
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Copysmith
Copysmith 是一款由人工智能驱动的内容创作软件，旨在帮助市场营销人员、内容创作者和企业高效生成高质量的书面内容。它通过人工智能简化内容创作流程，能够生成多种类型的内容，包括博客文章、产品描述、社交媒体内容和电子邮件等。
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CrushOn.AI
CrushOn.AI 是一款先进的 AI 聊天机器人平台，提供无过滤、动态的虚拟角色对话体验。用户可个性化互动，探索创意场景，并与 AI 生成的人物进行多语言角色扮演，满足娱乐、学习和陪伴等多种需求。
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Dall-E
DALL-E 是由 OpenAI 开发的一系列文本到图像的模型，利用深度学习根据文本描述生成数字图像。了解其历史、在艺术、营销、教育等领域的应用，以及相关的伦理考量。
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Dash（Dash仪表板）
Dash 是 Plotly 推出的开源 Python 框架，用于构建交互式数据可视化应用和仪表板，将 Flask、React.js 和 Plotly.js 三者结合，实现无缝的分析与商业智能解决方案。
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DL4J
DL4J（DeepLearning4J）是一个开源的、分布式的深度学习库，适用于 Java 虚拟机（JVM）。作为 Eclipse 生态系统的一部分，它支持使用 Java、Scala 及其他 JVM 语言进行可扩展的深度学习模型开发与部署。
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Dropout
Dropout 是一种在人工智能，尤其是神经网络中应用的正则化技术，通过在训练过程中随机禁用神经元，促进特征学习的鲁棒性，并提升对新数据的泛化能力，从而抑制过拟合。
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F-分数（F-度量，F1 度量）
F-分数，也称为F-度量或F1分数，是一种用于评估测试或模型准确性的统计指标，尤其适用于二元分类。它在精确率和召回率之间取得平衡，能够全面反映模型的表现，特别适用于数据集类别分布不均衡的情况。
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Flesch 阅读容易度
Flesch 阅读容易度是一种可读性公式，用于评估文本的易读性。该公式由 Rudolf Flesch 在 20 世纪 40 年代开发，根据句子长度和音节数为文本分配分数，以指示其复杂度。该方法被广泛应用于教育、出版和人工智能领域，以帮助内容变得更易于理解。
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Frase
了解关于Frase的基本信息，这是一款由AI驱动的SEO优化内容创作工具。探索其主要功能、优缺点及替代方案。
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Fréchet Inception 距离（FID）
Fréchet Inception Distance（FID）是一种用于评估生成模型（尤其是GANs）所生成图像质量的指标。FID通过比较生成图像与真实图像的分布，提供了更全面的图像质量与多样性度量。
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Gensim
Gensim 是一个流行的开源 Python 自然语言处理（NLP）库，专注于无监督主题建模、文档索引和相似性检索。它高效处理大规模数据集，支持语义分析，被广泛应用于文本挖掘、分类和聊天机器人等研究与工业领域。
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Google Colab
Google Colaboratory（Google Colab）是谷歌推出的基于云的 Jupyter 笔记本平台，使用户能够在浏览器中编写和执行 Python 代码，并免费访问 GPU/TPU，非常适合机器学习和数据科学。
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Horovod
Horovod 是一个强大的开源分布式深度学习训练框架，旨在实现多 GPU 或多机器间的高效扩展。它支持 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 MXNet，优化了机器学习模型训练的速度与可扩展性。
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Hugging Face Transformers
Hugging Face Transformers 是领先的开源 Python 库，使在自然语言处理、计算机视觉和音频处理等机器学习任务中实现 Transformer 模型变得轻松。它提供数千个预训练模型的访问，并支持如 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 等主流框架。
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Ideogram AI
Ideogram AI 是一个创新的图像生成平台，利用人工智能将文本提示转化为高质量图像。通过深度学习神经网络，Ideogram 理解文本与视觉之间的联系，使用户能够创作与描述高度匹配的图像。
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Jasper.ai
Jasper.ai 是一款由人工智能驱动的内容生成工具，专为市场营销人员和内容创作者设计，利用先进的语言模型高效生成高质量的书面内容。
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Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 是一个开源的网页应用程序，使用户能够创建和分享包含实时代码、公式、可视化和叙述性文本的文档。它被广泛应用于数据科学、机器学习、教育和科研，支持 40 多种编程语言，并可无缝集成 AI 工具。
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K-近邻算法
k-近邻算法（KNN）是一种非参数、监督学习算法，广泛应用于机器学习中的分类和回归任务。它通过寻找距离最近的‘k’个数据点，利用距离度量和多数投票来预测结果，以其简单性和多功能性而著称。
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Keras
Keras 是一个功能强大且用户友好的开源高级神经网络 API，由 Python 编写，可运行于 TensorFlow、CNTK 或 Theano 之上。它支持快速实验，并以模块化和简洁性强力支持生产和科研场景。
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K均值聚类
K均值聚类是一种流行的无监督机器学习算法，通过最小化数据点与其聚类中心之间的平方距离之和，将数据集划分为预定义数量的不同且不重叠的聚类。
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LangChain
LangChain 是一个开源框架，用于开发由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序，简化了将 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4 等强大 LLM 与外部数据源集成，用于高级自然语言处理应用。
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LangGraph
LangGraph 是一个用于构建有状态、多参与者应用程序的先进库，基于大语言模型（LLM）。由 LangChain Inc 开发，它为 LangChain 增加了循环计算能力，实现了复杂的类智能体行为和人机协作工作流。
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LazyGraphRAG
LazyGraphRAG 是一种创新的检索增强生成（RAG）方法，通过结合图论和自然语言处理，优化了 AI 驱动数据检索的效率并降低了成本，实现了动态、高质量的查询结果。
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Lexile指标体系
Lexile阅读指标体系是一种科学方法，可在同一发展量表上测量读者的阅读能力和文本的复杂度，帮助将读者与合适难度的文本进行匹配，促进阅读能力的提升。
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LightGBM
LightGBM（全称 Light Gradient Boosting Machine）是微软开发的先进梯度提升框架。专为高性能机器学习任务（如分类、排序和回归）设计，LightGBM 能高效处理大规模数据集，内存占用极低，同时保证高精度表现。
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LIX 可读性指数
了解 LIX 可读性指数——一种通过分析句子长度和长词数量来评估文本复杂度的公式。了解其在教育、出版、新闻、人工智能等领域的应用。
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llms.txt
llms.txt 文件是一个标准化的 Markdown 文件，旨在优化大型语言模型（LLMs）访问和处理网站内容的方式。它托管在网站根目录，为 AI 互动提供经过精选的、机器可读的索引，从而提升 AI 驱动的交互体验。
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