https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/methodology/Recent content in Methodology on 中文AI术语词典Hugozh-cnSat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/situated_approach/Sat, 18 Jul 2026 11:34:08 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/situated_approach/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>情境化方法是AI研究中的一种方法论框架，主张智能行为不能与其发生的环境分离开来。它提倡构建能够&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一种AI设计范式，优先考虑依赖上下文的行为和环境交互，而非抽象推理。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>上下文依赖性</li> <li>基于行为的机器人学</li> <li>接地认知</li> <li>自适应系统</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>开发敏捷的自动驾驶车辆</li> <li>创建响应式的物联网设备</li> <li>设计自适应用户界面</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/situated-%E6%83%85%E5%A2%83%E5%8C%96%E7%9A%84/">Situated (情境化的)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/embodied-ai-%E5%85%B7%E8%BA%AB%E6%99%BA%E8%83%BD/">Embodied AI (具身智能)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/reactive-programming-%E5%93%8D%E5%BA%94%E5%BC%8F%E7%BC%96%E7%A8%8B/">Reactive Programming (响应式编程)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/context-aware-computing-%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E6%84%9F%E7%9F%A5%E8%AE%A1%E7%AE%97/">Context-Aware Computing (上下文感知计算)</a></li> </ul>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/data_centric_ai/Sat, 18 Jul 2026 11:12:36 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/data_centric_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>以数据为中心的AI代表了人工智能开发的一种范式转变，其重点在于系统地改进用于训练模型的数据，而不是仅仅优化算法或超参数。这种方法认为高质量的数据是提升模型性能的关键。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一种AI开发方法，优先考虑提高训练数据的质量和数量，而非修改模型架构。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>数据质量</li> <li>迭代优化</li> <li>标签一致性</li> <li>数据集策展</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>通过修正错误标记的图像来提高计算机视觉的准确性</li> <li>通过平衡数据集来减少招聘算法中的偏见</li> <li>通过纠正训练文本中的语法错误来增强NLP模型的性能</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/model_training-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83/">model_training (模型训练)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/data_quality-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%B4%A8%E9%87%8F/">data_quality (数据质量)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/active_learning-%E4%B8%BB%E5%8A%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">active_learning (主动学习)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/labeling-%E6%A0%87%E6%B3%A8/">labeling (标注)</a></li> </ul>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/multi_step/Sat, 18 Jul 2026 10:56:59 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/multi_step/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>多步方法涉及将复杂的查询或任务分解为更小的、可执行的步骤。这种方法在推理任务中至关重要，例如数学问题解决或代码生成。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一种需要执行一系列逻辑运算或计算才能得出最终解决方案的问题解决策略。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>推理</li> <li>中间步骤</li> <li>思维链</li> <li>分解</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>复杂数学应用题</li> <li>具有依赖关系的代码生成</li> <li>逻辑演绎任务</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/chain-of-thought-%E6%80%9D%E7%BB%B4%E9%93%BE/">chain-of-thought (思维链)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/step-by-step-%E9%80%90%E6%AD%A5/">step-by-step (逐步)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/algorithmic-thinking-%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%80%9D%E7%BB%B4/">algorithmic thinking (算法思维)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/decomposition-%E5%88%86%E8%A7%A3/">decomposition (分解)</a></li> </ul>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/learning_based/Sat, 18 Jul 2026 10:56:47 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/learning_based/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>基于学习的方法依赖统计算法来识别模式并根据数据暴露做出决策，这与基于规则的系统形成对比。该类别包括监督学习、无监督学&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>指算法通过经验而非显式编程规则来提升性能的方法。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>模式识别</li> <li>优化</li> <li>自适应</li> <li>数据驱动</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>预测性维护系统</li> <li>推荐引擎</li> <li>自动驾驶感知</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/supervised_learning-%E7%9B%91%E7%9D%A3%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">supervised_learning (监督学习)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/rule_based-%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E8%A7%84%E5%88%99%E7%9A%84/">rule_based (基于规则的)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/optimization-%E4%BC%98%E5%8C%96/">optimization (优化)</a></li> </ul>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/scientific/Sat, 18 Jul 2026 10:54:38 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/scientific/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>人工智能中的科学方法强调基于证据的开发和验证。它涉及提出关于模型行为的假设，进行受控实验，并</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>AI中的科学指在研究中应用严格的实证方法、假设检验和可重复性。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>实证证据</li> <li>可重复性</li> <li>假设检验</li> <li>统计分析</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>发表AI研究论文</li> <li>验证模型基准测试</li> <li>调试算法偏见</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/research-%E7%A0%94%E7%A9%B6/">Research (研究)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/validation-%E9%AA%8C%E8%AF%81/">Validation (验证)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/methodology-%E6%96%B9%E6%B3%95%E8%AE%BA/">Methodology (方法论)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/experimentation-%E5%AE%9E%E9%AA%8C/">Experimentation (实验)</a></li> </ul>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/experiments/Sat, 18 Jul 2026 10:51:07 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/experiments/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>人工智能中的实验涉及对变量的系统性测试，以理解机器学习模型中的因果关系。这些程序使开发人员能够比较不同的超参数配置并评估模型性能。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>为测试假设、评估模型性能或发现新的人工智能能力而进行的受控程序。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>假设检验</li> <li>变量控制</li> <li>可重复性</li> <li>基准测试</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>超参数调整会话</li> <li>跨数据集比较模型准确性</li> <li>验证新的损失函数</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/testing-%E6%B5%8B%E8%AF%95/">Testing (测试)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/benchmark-%E5%9F%BA%E5%87%86/">Benchmark (基准)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/trial-%E8%AF%95%E9%AA%8C/">Trial (试验)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/evaluation-%E8%AF%84%E4%BC%B0/">Evaluation (评估)</a></li> </ul>