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AI圈黑话盘点,2025年不懂这些词就out了!
行业热词篇AIGC（AI Generated Content，AI生成内容）定义：指通过GAI技术实际生成的具体内容，例如AI创作的文本、图片、视频等成果。解释：AIGC是AI生成内容的缩写，它代表了利用人工智能技术生成的各种类型的内容。
在AI伦理审查领域，还形成了一些独特的行业黑话，如“AI性冷淡”（指过度合规导致交互僵化）、“伦理漂白”（通过数据洗刷算法原罪）等。这些黑话反映了AI伦理审查官们在实践中遇到的种种问题和挑战。同时，随着技术的不断发展，AI伦理审查官们也在不断探索新的方法和工具来应对未来可能出现的伦理问题。
伏地魔 “伏地魔”在荒野行动（Knives Out）中指的是借助草丛完成伪装的玩家。路过伏地魔的时候，很难第一时间发现茍在草丛中的敌人，等路过的敌人一个不留意，伏地魔就开始擦亮他的枪口，伏地魔这个称号给这种极具攻击性的伪装者再合适不过。
什么是预训练模型?
通用性强：预训练是在海量文本数据上进行的，使模型学习到语言的基础规则、结构和模式，赋予其广泛的背景知识。这些知识能通过后续细化训练应用到各种任务中，可用于文本分类、情感分析、机器翻译等多样化场景。例如，预训练模型能在不同程度上理解多种语言文本，为多语言处理提供便利。
预训练模型（Pre-trained Model）是在大型数据集上训练好的模型，这些模型通常在某些通用任务上具有良好的性能，并且可以用作特定任务的起点。在深度学习和机器学习领域，预训练模型的使用已经非常普遍，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域。
预训练模型是一种在大规模数据库上进行预先训练的模型，旨在学习通用特征或模式，以便能够作为特定任务的起点。以下是关于预训练模型的详细解释： 定义与用途： 预训练模型在深度学习与机器学习领域中应用广泛，特别是在自然语言处理和计算机视觉领域。
预训练，简而言之，是使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而能让模型对特定任务的学习负担变轻。这种方法诞生的背景是标注资源稀缺而无标注资源丰富，通过预训练，模型可以在大量无标注数据上学习到语言的共性特征，然后在特定任务上使用少量标注数据进行微调，即可达到较好的效果。
预训练模型，一种在大数据库上进行训练的模型，它们在通用任务中表现出色，能作为特定任务的起点。深度学习与机器学习领域中，预训练模型应用广泛，尤其在自然语言处理和计算机视觉中。预训练模型的核心理念是通过大量数据学习普遍特征或模式，这些特征在不同任务间具有可迁移性。
ai行业主要做什么
1、AI行业主要涵盖多个细分领域，并且在众多行业有着广泛应用。细分领域机器学习与深度学习：研究算法模型，有监督学习、无监督学习、强化学习等技术方向，应用于金融风控、医疗影像分析、自动驾驶等。自然语言处理：让计算机理解和生成人类语言，包括预训练模型、语音处理、对话系统等技术，用于智能客服、内容生成、情感分析等。
2、从应用角度来看，AI行业包括产品开发岗位，将AI技术融入具体产品和服务中，例如开发智能客服系统、智能推荐系统等，为用户提供智能化体验。在技术支持领域，负责解决AI系统在使用过程中出现的问题，确保系统稳定运行，为客户和内部团队提供技术咨询和培训。
3、AI算法工程师：负责设计、开发和优化机器学习算法，为AI系统提供核心技术支持。数据科学家：通过数据挖掘、分析和处理，为AI模型提供高质量的训练数据。AI系统架构师：设计AI系统的整体架构，确保系统的稳定性、可扩展性和安全性。
4、AI被广泛应用于多个行业，主要包括健康医疗、金融服务、零售业、制造业、农业以及运输和物流行业。健康医疗：AI通过分析医疗数据辅助诊断和治疗，提高疾病早期诊断的准确性，预测疾病发展趋势，并为患者提供精准治疗方案。
5、AI算法工程师：这是AI领域的核心岗位，负责研发和应用深度学习算法，解决人工智能领域的相关问题。他们需要具备扎实的编程基础和算法理论知识。数据科学家：负责收集、处理和分析大数据，为AI技术提供高质量的数据支持。他们需要从海量数据中提取有价值的信息，并帮助优化AI模型。
6、AI行业是指人工智能相关的产业领域。以下是关于AI行业的详细解释：定义 AI行业涉及人工智能技术的研发、应用及其相关产业，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等多个技术领域。这些技术被广泛应用于各个领域，以实现智能化、自动化的决策和服务。
这个被微软高看的中国AI研究院,是何方神圣?
这个被微软高看的中国AI研究院，是北京智源人工智能研究院（Beijing Academy of Artificial Intelligence，BAAI）。北京智源人工智能研究院是一家成立于2018年的年轻机构，但其在人工智能领域的影响力却不容小觑。
微软总裁在访谈中提到了三家公司，它们是处于人工智能前沿的领导者，其中包括与微软合作的Open AI、谷歌，以及中国北京智源人工智能研究院（BAAI）。智源研究院虽创建于2018年，年轻却成就非凡。
微软亚洲研究院被誉为“AI黄埔军校”，其人才培养和输送能力在中国科技界具有重要地位。研究院通过提供优质的科研环境和资源，吸引了大量优秀的青年学者和研究生。这些人才在研究院的平台上得到了充分的锻炼和成长，逐渐成为中国科技界的佼佼者。
博士毕业后，何恺明正式加入微软亚洲研究院工作。2016年8月，何恺明离开微软亚洲研究院，加入FacebookAI研究院（FAIR）。何恺明与他的同事开发了深度残余网络（ResNets），目前是计算机视觉领域的流行架构。
持续学习：AI领域的新技术日新月异，因此，无论是AI技术人员还是计划转行的人员，都应持续学习，提高自身的竞争力。关注商业场景：非技术人员应关注人工智能在商业场景上的落地形态，未来实体经济与人工智能融合是大势所趋，商业机会往往存在融合过程之中。
李开复，1961年12月3日出生于台湾省新北市中和区，祖籍四川成都，现已移居北京市。李开复曾就读于卡内基梅隆大学，获计算机学博士学位，后担任副教授。他是一位信息产业的经理人、创业者和电脑科学的研究者。曾在苹果、SGI、微软和Google等多家IT公司担当要职。
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