AI安全风险，机遇与挑战并存的双刃剑 近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展深刻改变了社会生产、生活方式，从智能语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风控，AI的应用场景不断扩展，随着AI技术的普... 人工智能 日本人工智能展 80 2025-08-01
AI法律合规，挑战、框架与未来展望 随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在金融、医疗、自动驾驶、内容生成等领域的应用日益广泛，AI的快速普及也带来了诸多法律和伦理挑战，如何确保AI技术的合规性成... 人工智能 日本人工智能展 33 2025-08-01
ChatGPT国内怎么用？完整使用指南与替代方案 ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一款强大的 AI 对话模型，自发布以来在全球范围内广受欢迎，由于政策限制和网络环境问题，国内用户无法直接访问 Open... 人工智能 日本人工智能展 190 2025-08-01
国内可用的GPT网站推荐，免费与付费选择全攻略 随着人工智能技术的快速发展，GPT（生成式预训练变换模型）已成为全球范围内的热门工具，无论是内容创作、代码编写、学习辅助还是商业咨询，GPT都能提供高效的支持，... 人工智能 日本人工智能展 48 2025-08-01
监督学习，人工智能的基石 在人工智能（AI）和机器学习的广阔领域中，监督学习（Supervised Learning）是最基础、应用最广泛的方法之一，无论是图像识别、语音处理，还是金融预... 人工智能 日本人工智能展 100 2025-07-01
自监督学习，人工智能的下一波浪潮 近年来,人工智能（AI）领域取得了突破性进展，其中深度学习技术尤为引人注目，传统的监督学习依赖大量人工标注数据，成本高昂且难以扩展，在此背景下，自监督学习（Se... 人工智能 日本人工智能展 83 2025-07-01
多层感知机，深度学习的基础架构 在人工智能和机器学习的领域中，神经网络是最重要的模型之一，而多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是最基础的神经网络结构之一，它不仅... 人工智能 日本人工智能展 99 2025-07-01
自编码器，深度学习中的无监督学习利器 自编码器（Autoencoder）是一种重要的深度学习模型，广泛应用于无监督学习、数据降维、特征提取和生成模型等领域，它的核心思想是通过编码和解码过程，学习输入... 人工智能 日本人工智能展 79 2025-07-01
蒸馏学习，知识传递的高效方法 在人工智能和机器学习领域，模型训练通常需要大量的计算资源和数据，随着深度学习模型的规模不断增大，如何在保持高性能的同时降低计算成本成为一个重要问题，蒸馏学习（K... 人工智能 日本人工智能展 65 2025-07-01
迁移学习，人工智能领域的知识传承与创新 在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域，训练一个高性能的模型通常需要大量的数据和计算资源，在许多实际应用场景中，获取足够的高质量数据或进行大规模训练并不现实，... 人工智能 日本人工智能展 64 2025-07-01
