损失函数衡量模型预测与真实值的差距，指导参数优化。分类任务常用交叉熵损失，回归任务常用均方误差。通过反向传播与梯度下降不断最小化损失，使模型逐步收敛，是机器学习训练的基本范式。
算法偏见指模型对特定群体存在不公平倾向，多源于训练数据分布不均。如招聘、信贷模型可能歧视弱势群体。缓解方法包括数据均衡、公平约束、偏见检测与修正。构建公平、包容的 AI 是技术与社会共同责任。太原代妈25-30万真实口碑【13922752523】太原代妈25-30万真实口碑【13922752523】高薪代妈(26-35)万起！包吃包住报销车费！Transformer 基于自注意力机制，完全依靠注意力建模序列关系，支持并行训练，效率远超 RNN。它成为 NLP 的基础架构，催生 BERT、GPT 等预训练模型。Transformer 思想也被引入计算机视觉，推动多模态统一建模快速发展。
弱人工智能又称专用 AI，是当前 AI 的主流形态，针对单一任务设计，如语音识别、图像分类、机器翻译等。弱 AI 依靠数据与算法实现高效模式匹配，不具备迁移学习和自主思考能力。尽管功能强大，但其本质仍是统计模型，而非真正意义上的智能体。
词嵌入将词语映射为低维稠密向量，捕捉语义与语法信息。Word2Vec、GloVe 是经典方法，使词语具备可计算的语义相似度。词嵌入为 NLP 模型提供基础表示，显著提升文本处理效果。预训练词向量已成为现代 NLP pipeline 标准组件。
