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思维链（Chain of Thought, CoT）是一种用于提升人工智能推理能力的方法，特别适用于需要多步推理的任务，如数学推理、常识推理和代码理解等。思维链是一种提升 AI 推理能力的有效方法，尤其适用于复杂任务，如数学推理、逻辑推理和代码分析。Auto-CoT 方法是指利用大量的标注数据，自动生成带有思维链推理过程的训练数据，使得模型在推理时能够更自然地展开逻辑步骤。在大语言模型（如 GPT、PaLM）中，思维链可以作为一种提示策略，通过示例引导模型进行分步推理。：如数学题、文本推理、科学推理等。

置信网络是一种强大的概率模型，能够有效地表示和推理复杂的概率关系。每个节点都有一个CPT，用于表示该节点在给定**父节点（Parent Nodes）条件下的概率分布。例如：如果“肺癌”已经确定，X光检测结果就只依赖于肺癌，而不会受“吸烟”直接影响。，可以是离散的（如天气：晴天/雨天）或连续的（如温度：摄氏0-100°C）。：随着变量增多，计算联合概率的难度指数增长（NP难问题）。例如：某客户信用评分低，其贷款违约的概率可能更高。：在数据不足时，学习到的模型可能不准确。：从数据中估计条件概率表（CPT）。

问题将得到更好解决。：游戏中的智能 NPC，提供真实的交互体验（如 AI 驱动的游戏角色）。：基于神经网络的 AI 作曲，如 OpenAI 的 Jukebox。：海报、LOGO、PPT 生成（如 Adobe Firefly）。：多模态 AI、Web3 结合、低门槛 AI 创作、工业领域应用。：AI 辅助教学（如 ChatGPT、New Bing）。：AI 主播、客服，降低人工成本（如百度 "度晓晓"）。：新闻、小说、广告文案自动生成（如 ChatGPT）。：AI 生成广告文案、图片、视频，提高投放效率。

（Multi-Agent Fusion）是指在多智能体系统（MAS, Multi-Agent System）中，多个智能体（Agent）通过协作、竞争或共享信息，实现全局最优的智能决策和任务执行。：各智能体独立决策，适用于去中心化、自主决策的场景，如无人机集群、智能交通。：不同智能体可使用视觉、语音、文本等多模态数据，提高感知与决策能力。远程医疗中，智能体融合病理、基因、影像等多源数据，辅助疾病诊断。：智能体与人类协作，提高人机交互体验，如智能助手、辅助驾驶等。：增强多智能体的环境适应性，实现跨领域协作。

精准画像是一种基于大数据、人工智能和机器学习技术的个性化建模方法，通过整合多源数据，深度挖掘个体或群体的特征，从而精准刻画用户（如学生、客户、员工等）的行为模式、兴趣偏好、能力水平及发展趋势。：精准画像依赖于多模态数据，如行为数据（点击、浏览、购买、学习记录）、生理数据（健康状态、脑电信号）、社交数据（朋友圈、互动行为）等。：基于精准画像，可应用强化学习（RL）和因果推断（Causal Inference）技术，为个体提供个性化的学习路径、健康干预方案、智能推荐服务等，提升用户体验和决策效率。

多语言文档聚类（MDC）旨在基于主题类别对多语言文档进行无监督划分。然而，现有的MDC方法在实际任务中仍然存在诸多局限性。首先，大多数方法在同一特征空间内优化多个目标，从而导致学习一致共享语义与重构不一致的视图特定信息之间的冲突。其次，一些方法在融合阶段直接整合多语言文档的信息，从而忽略了不同语言特征之间的语义差异。为了解决上述问题，提出了一种新型多视图学习方法，称为，用于MDC任务。

本文提出了一种新型无监督对比聚类模型——基于自学习成对约束的图像对比聚类（ICC-SPC）。该模型通过将成对约束整合到对比聚类过程中，旨在增强图像数据的潜在表征学习并优化聚类效果。引入成对约束可有效降低对比学习中假阴性与假阳性的干扰，同时保持稳健的簇类区分能力。然而，在无监督场景下直接从无标签数据中获取先验成对约束极具挑战。为此，ICC-SPC设计了成对约束学习模块，通过挖掘潜在表征与聚类算法生成的伪标签之间的共识信息，自主推断数据样本间的成对约束关系。

近年来，多行为推荐模型取得了显著成功。然而，许多模型未充分考虑不同行为之间的共性与差异性，以及目标行为的数据稀疏性问题。本文提出了一种基于对比聚类学习的全新多行为推荐模型（MBRCC）。具体而言，采用图卷积网络（GCN）分别获取用户和物品的嵌入表示。随后，设计了三种优化用户和物品嵌入的任务，包括行为级嵌入、实例级嵌入和聚类级嵌入。在行为级嵌入中，设计了一种自适应参数学习策略，以分析辅助行为对目标行为的影响，并通过对用户在各行为上的嵌入进行加权，获得最终的用户嵌入表示。

保证数据的安全性和不可篡改性。区块链（Blockchain）是一种。

联邦学习（Federated Learning, FL）是一种分布式机器学习技术，它允许多个参与方（如设备、机构或企业）在。（提升跨域泛化能力），推动AI在隐私保护下的协同发展。的方式，保护数据隐私的同时，实现跨数据源的联合建模。：联邦学习将进一步结合。（去中心化模型管理）、

边缘计算是一种将数据处理和计算能力从云端下沉到网络边缘（靠近数据源头）的技术架构，旨在减少延迟、节省带宽、提升实时性和隐私保护。边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算范式，它在数据源（如物联网设备、传感器、摄像头等）附近处理和分析数据，而不是将所有数据传输到远程云端进行计算。这样可以减少延迟、降低带宽消耗，并提高数据安全性和实时性。——在终端设备（如传感器、摄像头）或边缘节点（如基站、本地服务器）上完成数据采集、分析和决策，仅将必要结果上传至云端。

数字孪生（Digital Twin）是指创建物理实体或系统的虚拟模型，通过实时数据同步，使虚拟模型与物理对象保持一致，实现监测、分析和优化。它融合了物联网（IoT）、人工智能（AI）、数据分析和仿真技术，被广泛应用于制造、城市规划、交通、医疗等领域。数字孪生正从概念走向规模化应用，其价值在于打通物理与数字世界的闭环，推动各行业向智能化、可持续化转型。：动态、持续更新的实时镜像，能根据实际数据调整模型，支持长期监控与迭代优化。：创建心脏的数字孪生，模拟手术方案，降低风险。

基于千亿参数模型（如GPT-4、ERNIE 3.0）的少样本/零样本纠错。：输入法纠错、OCR后处理、教育辅助（作文批改）、社交媒体内容清洗等。：联合优化检测与修正（如GECToR、LaserTagger）：包含错误的原始文本（如“我明天要去北京，希望天汽好。：修正后的规范文本（如“我明天要去北京，希望天气好。：避免过度修改正确内容（如“特朗普”误改为“川普”）。：结合语音、图像（OCR文本）等多模态信息提升鲁棒性。：修正需考虑长距离语义一致性（如代词指代）。：同音异字（如“天气”误写为“天汽”）

具身智能代表了AI从“计算智能”向“交互智能”的范式转变，其发展需跨学科协作（AI、机器人学、神经科学）和政策引导。具身智能的发展正在推动人工智能向更高级、更自主的方向发展，结合深度学习、强化学习与机器人技术，使 AI 更接近人类的智能模式。智能体（agent）不仅依赖计算和算法，还需要通过感知（如视觉、触觉）和行动（如机器人操作）与现实世界交互，实现自主学习和适应。：源自哲学（如梅洛庞蒂的“身体是拥有世界的方式”）、认知科学和神经科学，挑战传统AI的“符号主义”和“连接主义”范式。

人工智能安全是指保障人工智能系统免受各种攻击、滥用和错误操作的措施与技术。随着人工智能的广泛应用，AI的安全性问题变得越来越重要。AI安全不仅关注系统本身的稳定性与安全性，还涉及到如何确保AI的决策和行为是可预测、可靠、符合伦理标准的。AI安全涵盖多个领域，包括防止恶意攻击、确保数据隐私、实现透明与可解释性、以及避免AI模型的滥用。

知识库通常聚焦于信息的存储和检索，内容较为静态，适用于存储大量的文本、规则和解决方案。知识图谱通过图结构表现实体及其关系，支持更丰富的语义推理与动态更新，适用于处理复杂的关系和推理任务。可以理解为，知识图谱是知识库的一种进化和扩展形式，它不仅关注知识的存储，还强调知识之间的语义关联和推理能力。

知识图谱（Knowledge Graph, KG）是一种通过图的结构来表示和存储知识的模型，其核心特征是使用节点和边来表示实体及其之间的关系，利用图结构的特性进行推理和查询。知识图谱不仅仅是一个数据存储工具，它还可以通过推理和计算发现数据之间隐含的关系，支持更高级的智能应用。

与传统聚类方法（如 K-means）仅针对样本（行）或特征（列）进行独立聚类不同，协同聚类旨在发现。例如，在生物信息学中，协同聚类可用于发现某些基因在特定实验条件下具有相似的表达模式，从而揭示潜在的生物学机制。随着计算能力的提升和深度学习的融合，协同聚类的应用前景将更加广阔。：如用户-物品评分数据，协同聚类可提高模式发现能力。协同聚类是一种强大的数据分析方法，能够同时发现。：算法的效果依赖于适当的超参数选择。：数据中的异常值可能影响聚类质量。，即数据矩阵中的局部相关模式。，是一种同时对数据矩阵的。

是一种模型压缩技术，通过将大模型（教师模型）中学到的知识传递给小模型（学生模型），从而使小模型在性能上接近大模型，同时保持较低的计算复杂度和参数量。这项技术可以有效地优化深度学习模型，特别是在处理计算资源有限的设备上时，可以减少模型的体积，提高推理速度。通常指的是拥有大量参数和复杂结构的深度学习模型，例如 GPT 系列、BERT 等自然语言处理模型，或者用于图像识别的深度卷积神经网络。大模型通过训练大量的数据，能够捕捉更为复杂的特征，提供更高的预测精度。

知识蒸馏的核心思想是让学生模型学习教师模型的“软标签”（Soft Targets），而不仅仅是原始数据的真实标签（Hard Labels）。等领域发挥越来越重要的作用，并推动更高效的深度学习模型设计。其中 zT和 zS 分别是教师和学生模型的 logits。知识蒸馏是一种高效的模型压缩与优化技术，能够在。）中的知识传递给一个较小的模型（称为。

超图（Hypergraph）是图结构学习（Graph Learning）中的一种扩展形式，它比传统图（Graph）更具表达能力，适用于建模复杂的多元关系。

随机游走（Random Walk）是指在图（Graph）或网络中，按照一定的概率规则随机选择路径进行游走的过程。DeepWalk 通过。

人工智能与大模型的结合正在深刻改变多个行业和领域的格局。

智能体作为人工智能领域的重要组成部分，已经在多领域展现出巨大的潜力。从基础的反应式智能体到复杂的多智能体协作系统，智能体的进化推动了技术的进步。未来，智能体将在更多场景中扮演不可或缺的角色，同时需要我们在发展过程中关注相关的伦理和社会问题。

多视图学习关注从同一数据对象的多个表现或角度提取信息；多模态学习则涉及从不同类型的数据（如文本、图像、音频）中提取信息，进行融合和学习。两者都是为了从多方面提取信息和提升任务性能，但多视图主要是在同类数据的不同角度上进行处理，而多模态则在不同类型的数据间进行整合。

在当今信息化和智能化的社会中，大数据与人工智能（Big Data & AI）成为技术发展的核心驱动力。二者密切相关，相辅相成，不仅深刻影响了科学技术的进步，也带来了产业模式的变革和社会结构的优化。以下是对大数据与人工智能的全面分析，从基本概念到应用案例，涵盖二者的技术原理、协同作用、发展趋势及未来展望。大数据与人工智能的结合不仅是技术发展的自然选择，更是社会进步的重要推动力。未来，随着技术的持续演进和普及，大数据与人工智能将继续在各行各业中发挥不可替代的作用，为人类社会创造更加智能化、便利化的生活方式。