什么是知识增强嵌入?（Knowledge-Augmented Embeddings）
什么是知识增强嵌入?（Knowledge-Augmented Embeddings）
知识增强嵌入（KAE）是结合知识图谱（Knowledge Graph, KG）与嵌入模型的一种方法，旨在提高模型的可解释性（Interpretability）和准确性（Accuracy）。它通过将结构化知识显式地融入嵌入向量，使得模型在语义理解和推理能力上更具优势。
Embedding Model（嵌入模型）
Embedding Model（嵌入模型）
嵌入模型是一种用于将离散数据（如文本、图像、用户行为等）映射到高维或低维向量空间的机器学习模型。这种表示方式使得相似的输入在向量空间中的距离更近，方便计算机进行高效存储、检索和计算。
机器学习的整体框架，并展示演化路径
机器学习的整体框架，并展示演化路径
机器学习（Machine Learning）的整体框架及其演化路径的系统梳理，结合技术突破、算法演进和应用场景的变革，展现从规则驱动到数据驱动、再到自主进化的完整图景。
什么是强化学习 RL？
什么是强化学习 RL？
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个分支，其核心思想是让智能体（Agent）通过与环境（Environment）的持续交互，在试错学习中找到最优策略，以最大化长期累积奖励（Long-term Cumulative Reward）。
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