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综述 与传统软件"输入A必然得到输出B"的确定性测试不同，AI产品（尤其是基于LLM的产品）具有概率性、非确定性和黑盒化的特征。 要建立一个系统性的评测方法，不能只看"准不准"，而需要从模型层、数据层

一、预训练（Pre-training） 它是什么： 预训练是指在海量通用文本（如网页、书籍、百科）上，通过自监督学习训练出一个具备语言理解与生成能力的基础大模型。这是所有大模型能力的“地基” 应用场景

一、它是什么 简单来说，它是一个超级画师，是目前大名鼎鼎的 Midjourney、Stable Diffusion 和 DALL-E 3 这一类 AI 绘画工具背后的“大脑”和“引擎”。 它通过"模拟

一、它是什么 GLIP（Grounded Language-Image Pre-training）是一种能让AI"听懂"自然语言描述并准确找出图像中对应物体的智能模型。简单来说，它不是只能识别"猫"或

一、它是什么 SAM 是由 Meta（原 Facebook）公司开发的一种"通用图像分割"人工智能模型。你可以把它想象成一个非常聪明的"抠图小助手"——你只要在图片上点一点、画个框，或者输入一句话，它

一、它是什么 CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）是一种能同时理解图片和文字的 AI 模型。你可以把它想象成一个“图文翻译官”——它学过海量的“图+

一、它是什么 VIT（Vision Transformer）是一种将Transformer架构直接应用于图像处理的深度学习模型。它通过将图像分割成固定大小的块（如16×16像素），将这些块转化为序列形

学习率(Learning Rate) 是什么： 学习率是训练过程中权重更新的步长大小，控制模型参数调整的速度 作用： 高 学习率 ： 模型收敛快，但可能在最优解附近震荡，甚至跳过最优解 低 学习率 ：

Agent架构 说明： 在 LLM-based Agent 中，架构指 如何组织 LLM 与其他组件协同工作 的系统设计模式。 ReAct (Reasoning + Acting)： 目前最主流的架构