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51. latency /ˈleɪtənsi/
【延迟；时延】
词性：名词(n.)
常规本意：无基础通俗僻义
熟词僻义：n. AI数据运算、网络传输延迟
真题例句：Upgraded chips effectively reduce system latency.
译文：升级芯片有效降低系统时延。
52. batch /bætʃ/
【批量；批次】
词性：名词(n.)、动词(v.)
常规本意：n. 一批货物
熟词僻义：n. 批量训练AI数据集
真题例句：The model processes data in batches to improve efficiency.
译文：模型批量处理数据提升效率。
53. converge /kənˈvɜːdʒ/
【汇聚；收敛】
词性：动词(v.)
常规本意：v. 道路、人群汇集
熟词僻义：v. AI模型损失值收敛稳定
真题例句：After hundreds of iterations, the data curve converges.
译文：经过数百次迭代，数据曲线趋于收敛。
54. converge 跳过，下一个 convergence /kənˈvɜːdʒəns/
【收敛；聚合度】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 事物汇集
熟词僻义：n. 算法模型收敛状态
真题例句：High convergence guarantees stable model output.
译文：高收敛度保障模型输出稳定。
55. gradient /ˈɡreɪdiənt/
【梯度；变化率】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 坡度、倾斜度
熟词僻义：n. AI模型梯度下降参数
真题例句：Engineers adjust gradient to cut training loss.
译文：工程师调整梯度降低训练损失值。
56. epoch /ˈiːpɒk/
【轮次；训练周期】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 历史时代
熟词僻义：n. AI完整一轮数据集训练周期
真题例句：The model needs 200 epochs to reach ideal accuracy.
译文：该模型需要200轮训练达到理想准确率。
57. pixel /ˈpɪksl/
【像素；图像单元】
词性：名词(n.)
常规本意：无基础通俗僻义
熟词僻义：n. 机器视觉识别基础图像单元
真题例句：High pixel density improves image recognition precision.
译文：高像素密度提升图像识别精度。
58. semantic /sɪˈmæntɪk/
【语义的；语义解析】
词性：形容词(adj.)
常规本意：adj. 文字语义的
熟词僻义：adj. AI文本、图像语义解析能力
真题例句：Semantic analysis helps machines understand human language.
译文：语义分析帮助机器理解人类语言。
59. corpus /ˈkɔːpəs/
【语料库；数据集】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 文集、汇编
熟词僻义：n. 训练大语言模型的文本语料库
真题例句：Massive text corpus lays the foundation for language AI.
译文：海量文本语料库为语言人工智能奠定基础。
60. token /ˈtəʊkən/
【词元；数据标记】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 代币、凭证
熟词僻义：n. 大模型文本拆分基础词元单位
真题例句：The system splits sentences into multiple tokens for calculation.
译文：系统将句子拆分为多个词元用于运算。
61. embed /ɪmˈbed/
【嵌入；向量化】
词性：动词(v.)
常规本意：v. 嵌入实物
熟词僻义：v. 将文字图像转化为AI嵌入向量
真题例句：Programs embed text data into computable vectors.
译文：程序将文本数据嵌入为可运算向量。
62. embedding /ɪmˈbedɪŋ/
【嵌入向量；特征嵌入】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 实物镶嵌
熟词僻义：n. AI数据特征嵌入向量集合
真题例句：Text embedding reflects the semantic relation of words.
译文：文本嵌入向量体现词汇语义关联。
63. constraint /kənˈstreɪnt/
【约束；限制条件】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 人为限制、束缚
熟词僻义：n. 算法运行约束参数、边界条件
真题例句：Reasonable constraints avoid model overfitting.
译文：合理约束避免模型过拟合。
64. overfit /ˌəʊvəˈfɪt/
【过拟合；过度适配】
词性：动词(v.)、名词(n.)
常规本意：无基础通俗僻义
熟词僻义：n. AI模型贴合训练数据、泛化变差
真题例句：Too many training times will cause model overfit.
译文：训练次数过多会造成模型过拟合。
65. generalize /ˈdʒenrəlaɪz/
【泛化；通用适配】
词性：动词(v.)
常规本意：v. 概括总结
熟词僻义：v. AI适配全新未知数据场景
真题例句：Well-trained models can generalize to various new samples.
译文：训练完善的模型可泛化适配各类新样本。
66. generalization /ˌdʒenrəlaɪˈzeɪʃn/
【泛化能力；通用适配性】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 笼统概括
熟词僻义：n. 人工智能模型跨场景适配能力
真题例句：The core merit of the algorithm lies in strong generalization.
译文：该算法核心优势在于强大泛化能力。
67. dimension /daɪˈmenʃn/
【维度；特征维度】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 空间长宽高维度
熟词僻义：n. AI数据特征向量维度
真题例句：High dimension data carries richer feature information.
译文：高维度数据承载更丰富特征信息。
68. tensor /ˈtensə(r)/
【张量；多维数据矩阵】
词性：名词(n.)
常规本意：无基础通俗僻义
熟词僻义：n. AI深度学习多维运算数据载体
真题例句：Neural networks rely on tensor to complete mass calculation.
译文：神经网络依靠张量完成海量运算。
69. accelerate /əkˈseləreɪt/
【加速；提速运算】
词性：动词(v.)
常规本意：v. 物理速度加快
熟词僻义：v. 硬件加速AI模型训练速度
真题例句：Special chips accelerate the whole training process greatly.
译文：专用芯片大幅加速整体训练流程。
70. accelerator /əkˈseləreɪtə(r)/
【加速器；算力加速芯片】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 物理加速装置
熟词僻义：n. AI专用算力加速硬件
真题例句：AI accelerator cuts model training time by half.
译文：人工智能加速器将模型训练时长减半。
71. bandwidth /ˈbændwɪdθ/
【带宽；数据传输速率】
词性：名词(n.)
常规本意：无基础通俗僻义
熟词僻义：n. 支撑AI数据传输的网络带宽
真题例句：Sufficient bandwidth guarantees smooth model operation.
译文：充足带宽保障模型平稳运行。
72. cipher /ˈsaɪfə(r)/
【加密；密码算法】
词性：名词(n.)、动词(v.)
常规本意：n. 密码、暗号
熟词僻义：n. 保护AI隐私数据的加密算法
真题例句：The cipher prevents sensitive training data leakage.
译文：加密算法防止敏感训练数据泄露。
73. privacy /ˈprɪvəsi/
【隐私；数据隐私】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 个人私生活隐私
熟词僻义：n. AI用户数据隐私安全
真题例句：New rules strictly protect digital privacy in AI systems.
译文：新规严格保护人工智能系统数字隐私。
74. authenticate /ɔːˈθentɪkeɪt/
【认证；身份核验】
词性：动词(v.)
常规本意：v. 鉴定真伪
熟词僻义：v. AI智能设备自动身份核验
真题例句：The system can authenticate users via facial features.
译文：系统可通过面部特征完成用户认证。
75. drone /drəʊn/
【无人机；智能飞行器】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 雄蜂
熟词僻义：n. 搭载AI视觉的智能无人机
真题例句：Intelligent drones collect geographic data automatically.
译文：智能无人机自动采集地理数据。
76. wearable /ˈweərəbl/
【可穿戴；智能穿戴设备】
词性：形容词(adj.)、名词(n.)
常规本意：adj. 可穿戴的衣物
熟词僻义：n. 搭载AI传感的智能穿戴硬件
真题例句：Wearable devices monitor human physical indicators.
译文：智能穿戴设备监测人体各项体征指标。
77. robotic /rəʊˈbɒtɪk/
【机器人的；智能机械的】
词性：形容词(adj.)
常规本意：adj. 机械呆板的
熟词僻义：adj. 搭载AI算法的智能机器人相关
真题例句：Robotic arms finish precise assembly automatically.
译文：智能机械臂自动完成精密组装。
78. semantic /sɪˈmæntɪk/
【语义的；语义解析】
词性：形容词(adj.)
常规本意：adj. 文字语义的
熟词僻义：adj. AI文本、图像语义解析能力
真题例句：Semantic analysis helps machines understand human language.
译文：语义分析帮助机器理解人类语言。
79. transceiver /trænˈsiːvə(r)/
【收发器；数据传输模块】
词性：名词(n.)
常规本意：无基础通俗僻义
熟词僻义：n. 智能设备AI数据收发硬件模块
真题例句：The transceiver transmits real-time sensor data.
译文：收发器传输传感器实时数据。
80. fragment /ˈfræɡmənt/
【片段；数据碎片】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 物体碎片
熟词僻义：n. 拆分后的AI原始数据片段
真题例句：The program reorganizes data fragments into complete samples.
译文：程序将数据碎片重组为完整样本。
81. heuristic /hjuˈrɪstɪk/
【启发式；简易算法】
词性：形容词(adj.)、名词(n.)
常规本意：adj. 启发教学的
熟词僻义：n. 轻量化AI启发式搜索算法
真题例句：Heuristic algorithms reduce unnecessary calculation.
译文：启发式算法减少冗余运算。
82. throughput /ˈθruːpʊt/
【吞吐量；数据处理量】
词性：名词(n.)
常规本意：无基础通俗僻义
熟词僻义：n. AI单位时间数据处理吞吐量
真题例句：Advanced servers raise the throughput of big data analysis.
译文：高端服务器提升大数据分析吞吐量。
83. resilient /rɪˈzɪliənt/
【容错的；稳定运行】
词性：形容词(adj.)
常规本意：adj. 有韧性的
熟词僻义：adj. 算法故障容错、稳定运行特性
真题例句：The resilient model keeps running under partial data loss.
译文：容错模型在部分数据丢失下持续运行。
84. anomaly /əˈnɒməli/
【异常；数据偏差值】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 反常现象
熟词僻义：n. AI识别的异常数据、故障特征
真题例句：The algorithm quickly spots anomaly in operation data.
译文：算法快速识别运行数据中的异常值。
85. render /ˈrendə(r)/
【渲染；图像生成】
词性：动词(v.)
常规本意：v. 递交、使成为
熟词僻义：v. AI生成渲染图像、虚拟画面
真题例句：The model renders high-definition virtual scenes rapidly.
译文：该模型快速渲染高清虚拟场景。
86. generative /ˈdʒenərətɪv/
【生成式；内容生成】
词性：形容词(adj.)
常规本意：adj. 产生事物的
熟词僻义：adj. AI图文音视频生成模型
真题例句：Generative AI creates texts and pictures automatically.
译文：生成式人工智能自动创作图文内容。
87. prompt /prɒmpt/
【提示词；指令文本】
词性：名词(n.)、动词(v.)
常规本意：v. 促使、提醒
熟词僻义：n. 操控大模型输出的提示指令词
真题例句：Accurate prompts guide AI to produce target content.
译文：精准提示词引导人工智能输出目标内容。
88. retrieval /rɪˈtriːvl/
【检索；信息调取】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 取回、收回
熟词僻义：n. AI知识库信息检索调取
真题例句：Efficient retrieval shortens model response time greatly.
译文：高效检索大幅缩短模型响应时长。
89. benchmark /ˈbentʃmɑːk/
【基准；性能评测标准】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 基准标线
熟词僻义：n. AI算法性能评测基准数据集
真题例句：New algorithms break the previous benchmark records.
译文：新算法打破过往性能基准纪录。
90. commodity /kəˈmɒdəti/
【算力资源；通用算力】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 商品、日用品
熟词僻义：n. 可商用的AI云计算算力资源
真题例句：Cloud computing becomes cheap digital commodity.
译文：云计算成为低成本数字化算力资源。
91. decentralize /ˌdiːˈsentrəlaɪz/
【去中心化；分布式运算】
词性：动词(v.)
常规本意：v. 分散权力
熟词僻义：v. AI分布式去中心化算力部署
真题例句：The system decentralizes calculation to cut server pressure.
译文：该系统去中心化分摊运算，减轻服务器压力。
92. federated /ˈfedəreɪtɪd/
【联邦式；联合训练】
词性：形容词(adj.)
常规本意：adj. 联邦联合的
熟词僻义：adj. 多方数据不互通的联邦AI训练模式
真题例句：Federated learning protects local user data security.
译文：联邦学习保障本地用户数据安全。
93. modality /məʊˈdæləti/
【模态；数据类型】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 形式、样式
熟词僻义：n. 多模态AI图文语音数据类型
真题例句：Multi-modality models process text, image and voice together.
译文：多模态模型同步处理文本、图像与语音。
94. calibration /ˌkælɪˈbreɪʃn/
【校准；参数调优】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 仪器校准
熟词僻义：n. AI模型输出概率参数校准
真题例句：Calibration eliminates deviation of model prediction results.
译文：参数校准消除模型预测结果偏差。
95. dropout /ˈdrɒpaʊt/
【丢弃；随机失活】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 辍学、退出
熟词僻义：n. 神经网络防止过拟合的随机失活机制
真题例句：Dropout technology effectively improves model generalization.
译文：随机失活技术有效提升模型泛化能力。
96. backbone /ˈbækbəʊn/
【骨干网络；基础架构】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 脊椎、主干
熟词僻义：n. 深度学习AI基础骨干网络
真题例句：A stable backbone determines overall model performance.
译文：稳定骨干网络决定模型整体性能。
97. transformer /trænsˈfɔːmə(r)/
【变换器；基础大模型架构】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 变压器
熟词僻义：n. 主流大语言AI基础Transformer架构
真题例句：Almost all large language models adopt transformer.
译文：几乎所有大语言模型均采用Transformer架构。
98. quantization /ˌkwɒntɪˈzeɪʃn/
【量化；数值压缩】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 量化计量
熟词僻义：n. AI模型参数数值量化压缩
真题例句：Quantization reduces the storage space of AI models.
译文：数值量化缩减人工智能模型存储空间。
99. inference /ˈɪnfərəns/
【推理；模型预测运算】
词性：名词(n.)
常规本意：n. 逻辑推论
熟词僻义：n. 训练完成后AI模型推理预测阶段
真题例句：The chip accelerates model inference speed by ten times.
译文：芯片将模型推理速度提升十倍。
100. pre-train /ˌpriːˈtreɪn/
【预训练；前置模型训练】
词性：动词(v.)
常规本意：无基础通俗僻义
熟词僻义：v. 通用基础大模型前置预训练
真题例句：Engineers pre-train the model with universal public data.
译文：工程师使用通用公开数据对模型预训练。
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