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Glossary

0-9
2-stage detector9-layer network5G + AI0-shot learning6DoF pose estimation3D convolution8-bit quantization7D representation1-shot learning4D data
A
AlgorithmAutoencoderAGI / Artificial General IntelligenceAttentionArtificial Intelligence (AI)
B
BERTBatch NormalizationBackpropagationBiasBoosting
C
ChatbotClassifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClustering
D
Deterministic ModelDiscriminative ModelDeepfakeData AugmentationDeep Learning
E
EpochEncoderEnsemble LearningEmbeddingExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFeature ExtractionFusion / Multimodal FusionForward PropagationFine-tuning
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)
H
HyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristicHierarchical Model
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtapositionJittering
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Large Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLearning RateLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
OptimizerOnline LearningObjective FunctionOverfittingOne-hot Encoding
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQuality EstimationQuantizationQ-learningQueue / Buffer
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSamplingSequence ModelingSoftmax
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZygosity in augmentationZero-gradient phenomenon

Qu'est-ce que l'Hallucination

L'hallucination fait référence à une perception qui se produit sans stimulus externe, où un individu éprouve des sensations qui ne sont pas présentes dans la réalité. Celles-ci peuvent se manifester sous diverses formes, y compris des hallucinations visuelles, auditives, olfactives ou tactiles. Les causes des hallucinations peuvent varier considérablement, allant des troubles mentaux tels que la schizophrénie à l'abus de substances, à une fatigue extrême ou à une privation de sommeil. Comprendre les mécanismes derrière les hallucinations est crucial pour les professionnels de la santé dans l'élaboration de plans de traitement efficaces pour les patients.


L'impact et l'importance des hallucinations sont profonds. Dans le domaine médical, reconnaître les raisons derrière les hallucinations aide à façonner des interventions appropriées. De plus, les hallucinations jouent un rôle significatif dans la recherche psychologique et neuroscientifique, fournissant des aperçus sur la perception humaine et la conscience. Par exemple, des études ont montré que les hallucinations peuvent résulter d'un stress psychologique et de conditions neurologiques, les liant à des problèmes de santé mentale plus larges.


En ce qui concerne les tendances futures, les avancées en neurosciences et en psychologie stimulent la recherche sur les mécanismes et les méthodes de traitement liés aux hallucinations. Les chercheurs explorent comment une meilleure compréhension des hallucinations peut améliorer le traitement de la santé mentale et même des applications thérapeutiques, telles que l'utilisation de psychédéliques dans des conditions contrôlées. Cependant, l'expérience des hallucinations peut également entraîner des résultats négatifs, notamment l'isolement social, l'anxiété et d'autres problèmes de santé mentale.


En conclusion, bien que comprendre les hallucinations puisse aider à identifier et traiter des troubles associés, les expériences elles-mêmes peuvent poser des défis significatifs pour les individus. Il est essentiel d'aborder ceux qui éprouvent des hallucinations avec empathie et soutien, en veillant à ce qu'ils reçoivent des soins appropriés plutôt que d'être stigmatisés.