基础架构类词汇

神经网络（Neural Network）作为AI的底层框架，包含输入层、隐藏层和输出层。深度学习（Deep Learning）特指具有多个隐藏层的复杂网络结构，而卷积神经网络（CNN）专门处理网格状数据如图像，循环神经网络（RNN）则擅长序列数据处理。2023年爆发的多模态模型（Multimodal Model）可同时处理文本、图像和音频。

核心技术概念

机器学习（Machine Learning）包含监督学习、无监督学习和强化学习三大范式。迁移学习（Transfer Learning）允许模型复用已有知识，元学习（Meta-Learning）则让AI学会如何学习。新兴的扩散模型（Diffusion Model）通过逐步去噪生成内容，而知识蒸馏（Knowledge Distillation）能将大模型能力压缩到小模型中。

伦理与安全术语

算法偏见（Algorithmic Bias）指AI系统产生歧视性输出，可解释AI（Explainable AI）致力于使决策过程透明化。对抗攻击（Adversarial Attack）通过细微扰动欺骗AI系统，而差分隐私（Differential Privacy）通过添加噪声保护敏感数据。AI对齐（AI Alignment）研究如何确保系统目标与人类价值观一致。

几个练习句子

The Transformer architecture revolutionized the field of NLP.

Transformer架构彻底改变了自然语言处理领域。

GANs can generate photorealistic synthetic images.

生成对抗网络可以创建逼真的虚拟图像。

Federated learning preserves user data privacy.

联邦学习保护了用户的数据隐私。

结论

掌握AI英语词汇是理解智能科技的基础，本文系统梳理了从基础架构到伦理安全的核心术语。建议读者结合具体应用场景记忆这些词汇，例如在阅读论文时标注专业术语，或通过开发实践加深理解。随着AI技术持续演进，保持词汇库的更新将成为数字时代的重要竞争力。