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[AI百科] 什么是深度学习（Deep Learning） – AI百科
2025-10-28
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，而机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并执行通常需要人类智能才能完成的任务。深度学习使用人工神经网络，一种受人脑结构和功能启发的算法，可以从大量数据中学习并进行预测或分类。
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[AI百科] 什么是AIGC：AI Generated Content 人工智能生成内容 – AI百科
2025-10-28
AIGC是AI-generated Content的缩写，中文名为人工智能生成内容，一种利用人工智能进行内容创作的方式，被认为是继PGC（Professionally-generated Content）和UGC（User-generated Content）之后的一种新型内容创作方式。
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[AI百科] 什么是GAN，生成式对抗网络（Generative Adversarial Network） – AI百科
2025-10-28
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，由多层相互连接的节点（称为神经元）组成，神经网络通过使用大量数据的反复试验过程来学习输入和输出之间的关系，以确定产生所需输出的节点之间的连接和权重，这些节点协同工作以执行模式识别、分类和预测等复杂任务。
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[AI百科] 什么是神经网络（Neural Network） – AI百科
2025-10-28
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，由多层相互连接的节点（称为神经元）组成，神经网络通过使用大量数据的反复试验过程来学习输入和输出之间的关系，以确定产生所需输出的节点之间的连接和权重，这些节点协同工作以执行模式识别、分类和预测等复杂任务。
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[AI百科] 通用人工智能（AGI）是什么？一文看懂 – AI百科
2025-10-28
通用人工智能（AGI）是一种理论上的智能形态，使机器具备与人类相当甚至超越人类的广泛认知能力，能在各种不同的任务和环境中学习、理解、推理并解决问题，不仅局限于特定领域。AGI的实现将标志着人工智能从工具性、领域特定性向普适性、通用性的根本转变，潜在影响深远，可能彻底改变科学研究、经济发展、社会服务乃至全球治理的格局。AGI的发展仍面临诸多技术瓶颈、伦理困境和潜在风险，需要全球共同努力，确保其安全、可控并造福全人类。
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[AI名人栏] Yann LeCun：深度学习三巨头之一，图灵奖获得者 – AI名人栏
2025-10-28
Yann André LeCun（中文名杨立昆）（1960年7月8日－）是一位法国计算机科学家，主要从事机器学习、计算机视觉、移动机器人和计算神经科学领域的工作。他是纽约大学Courant数学科学研究所的Silver教授，也是Meta（Facebook）的副总裁兼首席人工智能科学家。他以使用卷积神经网络（CNN）进行光学字符识别和计算机视觉方面的工作而闻名，是卷积网络的创始人。他也是DjVu图像压缩技术的主要创造者之一（与Léon Bottou和Patrick Haffner一起）。他与Léon Bottou共同开发了Lush编程语言。LeCun与Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton一起获得了2018年图灵奖（通常被称为“计算机领域的诺贝尔奖”），以表彰他们在深度学习方面的工作。这三位有时被称为“人工智能之父”和“深度学习之父”。
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[AI名人栏] Ian Goodfellow：生成式对抗网络GAN的发明人 – AI名人栏
2025-10-28
Ian J. Goodfellow（生于1985年或1986年）是一位美国计算机科学家、工程师和高管，最著名的是他在人工智能神经网络和深度学习方面的工作。他之前曾担任谷歌大脑的研究科学家和苹果公司的机器学习主管，并在深度学习领域做出了几项重要贡献，包括生成式对抗网络（GAN）的发明。Goodfellow与人合著了被誉为AI圣经的教科书《深度学习》（2016年），并在人工智能领域最受欢迎的教科书《人工智能：现代方法》中撰写了关于深度学习的章节（在135个国家的1500多所大学中使用）。
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[AI名人栏] Andrew Ng 吴恩达：Google Brain的联合创始人、百度前首席科学家及Coursera联合创始人 – AI名人栏
2025-10-28
吴恩达是斯坦福大学的兼职教授（曾任副教授和斯坦福人工智能实验室或SAIL主任）。作为Coursera和deeplearning.ai的联合创始人，吴恩达也对在线教育领域做出了巨大贡献。他带头做出了许多努力，通过他的在线课程教授了超过250万名学生学习机器学习和深度学习。他是世界上最著名和最具影响力的计算机科学家之一，在2012年被《时代》杂志评为100位最具影响力的人物之一，并在2014年被《Fast Company》评为最具创造力的人物。2018年，他发起了人工智能基金，目前是该基金的负责人，最初是一个1.75亿美元的投资基金，用于支持人工智能初创企业。他创办了Landing AI，提供由人工智能驱动的SaaS产品。
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[AI名人栏] 李飞飞：ImageNet创建者、美国国家工程院院士、斯坦福大学教授 – AI名人栏
2025-10-28
李飞飞（英文名：Fei-Fei Li），生于1976年，是一位华裔美国计算机科学家，因建立ImageNet而闻名，该数据集使计算机视觉在2010年代取得了快速发展。她是斯坦福大学计算机科学的红杉资本教授，也是Twitter的前董事会董事。李飞飞是斯坦福HAI研究院的联合主任，也是斯坦福视觉和学习实验室的联合主任。2013年至2018年，她担任斯坦福人工智能实验室（SAIL）的主任。2017年，她共同创立了AI4ALL，一个致力于提高人工智能领域多样性和包容性的非营利组织。她的研究专长包括人工智能（AI）、机器学习、深度学习、计算机视觉和认知神经科学。由于在为机器学习和视觉理解建立大型知识库方面的贡献，李飞飞在2020年当选为美国国家工程院（NAE）成员。她也是美国国家医学院（NAM）和美国艺术与科学学院（AAAS）的成员。
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[AI名人栏] Michael Jordan：机器学习领域的领军人物、美国国家工程院院士 – AI名人栏
2025-10-28
Michael Irwin Jordan（生于1956年2月25日）是一位美国科学家，加州大学伯克利分校教授，机器学习、统计学和人工智能领域的研究专家。由于在机器学习的基础和应用方面的贡献，Jordan在2010年被选为美国国家工程院院士。Michael Jordan是机器学习的领军人物之一，2016年《科学》杂志报道他是世界上最有影响力的计算机科学家。2022年，Michael Jordan获得了首届WLA计算机科学或数学奖，”以表彰他对机器学习的基础及其应用的基本贡献”。
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[AI问答] GEO是什么，GEO 与 SEO 有什么区别？ 带你一文看懂
2025-10-28
在过去，我们与大型语言模型（LLM）的交互，常常像是在与一个博闻强记但与世隔绝的“书呆子”对话。能引经据典，对答如流，但其知识仅限于训练数据截止的那一刻，无法与真实世界进行互动来验证信息或执行任务。人工智能领域的一项突破性进展正在改变这一现状。这项进展就是 ReAct 框架。ReAct 是 “Reasoning and Acting”（推理与行动） 的缩写，不仅仅是一种技术，更是一种全新的理念，教会AI如何像人类一样，在解决复杂问题时将深度思考与实际行动紧密结合起来。框架最初由谷歌大脑团队的Yao, Shunyu等人于2022年首次提出，于2023年在国际学习表征会议（ICLR）上正式发表，论文标题为《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》。
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2025-10-28
在过去，我们与大型语言模型（LLM）的交互，常常像是在与一个博闻强记但与世隔绝的“书呆子”对话。能引经据典，对答如流，但其知识仅限于训练数据截止的那一刻，无法与真实世界进行互动来验证信息或执行任务。人工智能领域的一项突破性进展正在改变这一现状。这项进展就是 ReAct 框架。ReAct 是 “Reasoning and Acting”（推理与行动） 的缩写，不仅仅是一种技术，更是一种全新的理念，教会AI如何像人类一样，在解决复杂问题时将深度思考与实际行动紧密结合起来。框架最初由谷歌大脑团队的Yao, Shunyu等人于2022年首次提出，于2023年在国际学习表征会议（ICLR）上正式发表，论文标题为《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》。
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[AI问答] 如何用Sora2生成长视频？带你一文学会，附案例说明
2025-10-28
在人工智能领域，关于视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）能否取代传统光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）的讨论日益激烈。经过对技术原理、性能表现及应用场景的深入分析，一个清晰的结论浮出水面：VL模型并非OCR的“终结者”，而是其强大的“进化伙伴” 。两者之间的关系并非简单的替代，而是一种复杂的共生与互补。OCR技术，特别是经过深度学习优化的现代OCR，在特定、标准化的任务中依然保持着其在速度、精度和成本效益上的核心优势。而VL模型则凭借其卓越的上下文理解能力和多模态融合特性，在处理复杂、非结构化的视觉信息时展现出OCR难以企及的潜力。未来的发展趋势并非二选一，而是走向深度融合，构建能根据任务需求智能调度、协同工作的混合系统，实现“1+1>2”的效果。
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2025-10-28
在人工智能领域，关于视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）能否取代传统光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）的讨论日益激烈。经过对技术原理、性能表现及应用场景的深入分析，一个清晰的结论浮出水面：VL模型并非OCR的“终结者”，而是其强大的“进化伙伴” 。两者之间的关系并非简单的替代，而是一种复杂的共生与互补。OCR技术，特别是经过深度学习优化的现代OCR，在特定、标准化的任务中依然保持着其在速度、精度和成本效益上的核心优势。而VL模型则凭借其卓越的上下文理解能力和多模态融合特性，在处理复杂、非结构化的视觉信息时展现出OCR难以企及的潜力。未来的发展趋势并非二选一，而是走向深度融合，构建能根据任务需求智能调度、协同工作的混合系统，实现“1+1>2”的效果。
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[AI问答] AI写作时，如何避免生成内容重复或低俗？带你一文看懂
2025-10-28
随着人工智能技术的快速进步，AI写作已成为内容生产的重要工具，被广泛应用在新闻、教育、营销、社交媒体等众多领域。AI写作极大提升了文本生成的效率，推动内容创新与多元化。随着AI自动化写作系统的普及，内容重复和低俗化问题日益凸显。大量同质化文本削弱了信息的原创性和公信力；低俗内容的流出容易损害用户体验触碰法律和伦理底线。如何有效避免AI写作中的内容重复和低俗化，成为推动AI写作健康发展的关键议题。本文将从技术原理、成因分析、解决方法等方面进行系统探讨，展望AI写作的未来趋势。
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