人工智能背后的技术涉及各种方法、算法和计算资源的组合，旨在使机器能够执行通常需要人类智能的任务。核心技术包括机器学习 (ML)，其中算法允许机器从数据中学习并随着时间的推移而改进，以及深度学习 (DL)，其使用神经网络对大型数据集中的复杂关系进行建模。此外，诸如自然语言处理 (NLP)，计算机视觉和强化学习等技术通常用于允许AI系统以类似于人类认知的方式解释和处理数据。例如，NLP使机器能够理解和生成人类语言，而计算机视觉允许机器识别和解释图像。人工智能的成功还在很大程度上取决于高性能计算资源，如gpu和云平台，它们可以更快地进行数据处理和模型训练。大数据的兴起和并行处理大型数据集的能力也在人工智能开发中发挥了重要作用，使各个行业的预测和决策更加准确。
光学字符识别（OCR）在计算机视觉中是什么？
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外键约束如何确保一致性？
外键约束是关系数据库管理系统中的一个关键特性，确保了相关表之间数据的完整性和一致性。一个表中的外键指向另一个表中的主键，从而建立了两者之间的关系。通过维护这种关系，数据库系统防止产生孤立记录——指的是引用了另一个表中不存在数据的记录。例如，
AI 代理是如何平衡探索与利用的？
“AI代理通过使用能够收集新信息的策略，同时充分利用已有知识，来平衡探索与利用。探索涉及尝试不同的行动以发现其潜在奖励，而利用则关注利用已知能产生最佳结果的行动，基于现有数据做出决策。挑战在于何时探索新选项，何时坚持已知的成功行动，这可以通
如何检测嵌入中的偏差？
下一代嵌入模型专注于增强在不同数据中捕获丰富复杂关系的能力。一个突出的例子是基于transformer的模型，如BERT和GPT，它们通过提供基于周围单词进行调整的上下文感知嵌入，彻底改变了自然语言处理。这些模型在上下文中捕获单词或短语的微