你的领域有哪些让人不明觉厉的术语？
1. Attention Mechanism (注意力机制)
听起来像是给AI装了个“留意”的功能，是不是？没错，但比我们平时说“注意听”要精妙得多。
想象一下，你在听别人说话，或者看一篇文章。你不可能对每一个字、每一个词都给予同等程度的关注。你会自然而然地抓住重点，把注意力集中在那些关键的词语、句子上，来理解整个意思。比如，当你看“这个苹果又大又红，味道甜美极了”这句话时，你的大脑会更关注“苹果”、“大”、“红”、“甜美”这些词，而“这个”和“又”虽然是必要的，但信息量相对较低。
Attention Mechanism 在NLP中做的就是类似的事情。在处理一段文本时（比如翻译一句德语到中文），传统的模型可能会把德语的整个句子一股脑儿塞进去，然后试图一口气吐出中文。这就像把一本厚厚的书丢给一个没看过原版的人，让他直接写出中文摘要，难度可想而知。
注意力机制则允许模型在生成翻译的每一个中文词时，都回过头去看原文的哪个部分最相关。它会给原文的每个词一个“权重”，权重高的词意味着模型在生成当前中文词时，会“更注意”这个德语词。
举个例子：将“The cat sat on the mat”翻译成中文“猫坐在垫子上”。
当模型生成“猫”这个字时，它会给“cat”这个词最高的注意力权重。
当模型生成“坐”这个字时，它会更关注“sat”这个词，但可能也会给“cat”一点权重，因为它知道是“猫”在“坐”。
当模型生成“垫子”时，它会主要关注“mat”，并可能给“on”一点权重，因为它描述了“坐”的位置。
这种机制的“不明觉厉”在于，它让模型能够动态地、有选择地关注输入信息的不同部分，模仿了人类的认知过程，从而大大提高了模型在翻译、文本摘要、问答等任务上的表现。它也让模型的“决策过程”变得稍微透明一些——我们可以看到模型在生成某个词时，究竟“注意”了原文的哪些部分。
2. Transformer Architecture (Transformer架构)
如果说Attention Mechanism是CPU里的一个精妙的指令集，那么Transformer架构就是整个CPU的设计蓝图。现在市面上很多强大的语言模型，比如GPT系列，都基于Transformer。
在Transformer出现之前，处理序列数据（比如文本、时间序列）的主力是循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。它们就像是流水线工人，一个接一个地处理数据，一个字一个字地往后传递信息。这种方式的缺点是：
并行性差： 必须按顺序处理，无法同时处理。
长距离依赖问题： 信息在传递过程中容易丢失，长句子后面的词可能就“记不住”前面重要的信息了。
Transformer架构的革命性在于，它完全抛弃了循环结构，而是纯粹依赖注意力机制。它将输入序列（比如一个句子）拆分成多个“词向量”（word embeddings），然后通过多层的“自注意力”（selfattention）和“交叉注意力”（crossattention）来捕捉词与词之间的关系。
自注意力（SelfAttention）： 让模型在处理句子中的每一个词时，都能同时看到句子中的所有其他词，并计算它们之间的关联度。这使得模型能够理解“它”在句子中指的是哪个名词，即使这个名词离“它”很远。
编码器解码器结构： Transformer通常包含一个编码器（Encoder）和一个解码器（Decoder）。编码器负责理解输入序列，生成一系列具有丰富上下文信息的“表示”。解码器则利用这些表示，并结合已经生成的部分，来生成输出序列（比如翻译）。
Transformer的“不明觉厉”之处在于，它通过完全并行化的计算和强大的自注意力机制，极大地提升了处理长序列的能力，并且训练效率也比RNN/LSTM高出不少。它就像是给AI的“阅读和写作”能力安装了超频模式，能够同时审视整个文本的结构和细微之处，从而产生更连贯、更准确的结果。
3. Embeddings (嵌入)
听到“嵌入”，可能会联想到把什么东西塞进什么地方。在NLP里，它更像是给每个词语、短语甚至句子赋予一个“身份证”，这个身份证不是我们看到的文字，而是一串数字——一个向量。
简单来说，我们人类是通过文字的形状、发音、意义来理解它们的。但对于计算机来说，文字就是一些字符代码。如何让计算机理解“国王”和“王后”之间存在某种“相似性”？如何让它知道“巴黎”和“法国”是城市和国家的关联？
Embeddings 就是解决这个问题的技术。它将离散的词语映射到一个连续的、高维的向量空间中。在这个空间里，意义相近的词语，其对应的向量在空间中的距离也越近。
举个例子：
“国王”的向量可能在向量空间中是 (0.5, 0.2, 0.1, ...)
“王后”的向量可能是 (0.4, 0.3, 0.2, ...)
“男人”的向量可能是 (0.7, 0.1, 0.3, ...)
“女人”的向量可能是 (0.6, 0.2, 0.4, ...)
令人惊叹的是，这些向量之间还可以进行数学运算来捕捉语义关系。比如，一个非常经典的例子是：
向量("国王") 向量("男人") + 向量("女人") ≈ 向量("王后")
这种“不明觉厉”的背后，是模型通过学习海量文本数据，自动发现了词语之间的丰富关系。它不仅仅是把词语变成数字，更是将词语的意义、语法功能、上下文用法等信息编码到这个数字向量里。当模型处理文本时，就是处理这些向量，进行各种计算，从而实现理解和生成。
想象一下，你不再需要手动定义词语之间的关系，而是让模型自己去“学”这些关系，并且用数学的方式来表达它们，这简直是件太酷的事情了。
这些术语只是AI领域中冰山一角，但它们背后所蕴含的逻辑和方法，确实是让许多人初次接触时感到新奇和震撼的。它们代表着AI在理解和处理人类语言方面取得的巨大进步，让机器离“懂”我们更近了一步。
网友意见
法学专业，多数名词看着大白话、实际是在大白话的基础上多拐个弯的那种，谈不上不明觉厉，暂时想到一个环境法上的神翻译NIMBY（邻避）。
NIMBY其实也不算是严格意义上的法律术语，但是环境法、城市规划法等等领域往往会接触到这个概念。
NIMBY就是not-in-my-back-yard（不要建在我的后院）的缩写，意思就是说，有时候在一个区域内推进新的计划（垃圾场、核电站等等），可能会给当地的居民和社群造成负面影响，因此遭到当地居民的反对。
中文翻译用了音译「邻避」，但是特别传神，「邻近居民避之不及」，实在是达到了信达雅的程度，关键是猛一看「邻避」二字，又觉得大有深意，实在是不明觉厉。
兽医学领域（猫病）：
三体病（Triad Disease，Triaditis）。
这个词本身倒没什么特别，但由于近年来科幻小说《三体》的爆红，加上小说中所涉及的三体问题（three-body problem）这一天体力学模型越来越为人们所了解。
让「三体病」这个词看上去不明觉厉了起来。
什么是三体问题呢？
n体问题（n-body problem）——
引自参考文献2.〔见文末〕：
（前略）然而，利用上述基本假设，我们能够阐述在物理学与数学的历史发展中最重要的问题之一——著名的n体问题（n-body problem）。
这个物理问题可以通俗地表述如下：仅给出一组天体的当前位置与速度，试预测它们在未来以及倒推它们在过去的任意时刻的运动状况。
在科幻小说《三体》中，三体文明所处的星系有三个太阳，三个太阳无规律的运动所引发的连锁反应，给三体文明带来了一系列灾难。
而由于「三体问题的不可解」使得小说中的三体人不得不离开自己的母星系。
引自参考文献1.〔见文末〕：
192号文明是三体文明的里程碑，它最终证明了三体问题的不可解，放弃了已延续191轮文明的徒劳努力，确定了今后文明全新的走向。至此，《三体》游戏的最终目标发生变化，新的目标是：
飞向宇宙，寻找新的家园。
让我们回到正题，来说说猫咪的三体病。
猫的三体病（Triad Disease，Triaditis）
或称三体炎，
是指猫的三种疾病合并发生的状况，即：
1.胆管肝炎（Cholangiohepatitis）、
2.胰腺炎（Pancreatitis）、
3.炎性肠病（Inflammatory Bowel Disease，IBD）。
在统计学上，猫的这三种疾病具有较高的相关性、共同出现的概率较高，这可能与猫独特的解剖结构有关——
猫的胰管、胆管系统的解剖结构与狗不同，大多数猫的胰管在进入十二指肠前，会先与总胆管汇合，二者共用一个通道进入小肠（而大多数狗的胆管和胰管分别独立进入小肠，同时狗的胰管很小、副胰管很大），所以胆道、胰腺、小肠这三者的病变可能会互相影响，但目前仍缺乏坚实的科学依据。
引自参考文献5.〔见文末〕：
犬猫均可能并发胆管疾病、胰腺炎和炎性肠病，但猫更常见。
对猫三体炎的认识在临床上的指导意义是：
如果你的猫被诊断为胆管炎或肝脏疾病，那么则需关注是否有并发的胰腺炎和炎性肠病。
附录（1）不同动物胰管系统对比——
引自参考文献8.〔见文末〕：
不同种属动物的胰管系统：猫胰管大，部分个体存在小的副胰管；犬胰管很小，部分个体胰管消失，副胰管很大；猪仅存在副胰管；牛胰管非常少见，存在副胰管；小反刍动物存在胰管，少数绵羊存在副胰管；马胰管大，副胰管很小。
附录（2）猫病例样本中发现的联系——
引自参考文献6.〔见文末〕：
（猫）存在胆管肝炎的病例中，其炎性肠病（IBD）（15/18，约83%）以及胰腺炎（9/18,50%）的发生率比没有炎性肝病的猫高。39%（7/18）的胆管肝炎患猫同时出现IBD和胰腺炎。（后略）
附录（3）猫三体炎的临床症状——
引自参考文献3.〔见文末〕：
（猫）这三种疾病的临床症状可能相似，三种疾病均可见到一些非特异性症状，如昏睡、脱水、呕吐及厌食等。发热及黄疸在发生IBD时一般观察不到，但可见于胰腺炎及胆管肝炎。即使发生胰腺炎，猫也不表现腹痛。腹泻在三种疾病均有可能发生，但并不像其他疾病那样常见。
参考文献：
1.三体/刘慈欣 著.—重庆：重庆出版社，2008.1
2.天遇：混沌与稳定性的起源/[罗]弗洛林•迪亚库（Florin Diacu），[美]菲利普•霍尔姆斯（Philip Holmes）著；王兰宇 译.—上海：上海科技教育出版社，2005.4（Celestial Encounters: The Origins of Chaos and Stability）
3.猫病学（第4版）/[美]诺斯乌斯（Gary D. Norsworthy）等 主编；赵兴绪 主译.—北京：中国农业出版社，2015.9（The Feline Patient）
4.猫病图解/[日]小野宪一郎 等主编；颜培实 等译.—南京：江苏科学技术出版社，2004.1
5.小动物内科学（第5版）/[美]Richard W.Nelson，C.Guillermo Couto 主编；夏兆飞，陈艳云，王姜维 主译.—北京：中国农业大学出版社，2019.11（Small Animal Internal Medicine，Fifth Edition）
6.猫内科学：第7版/[加]苏珊•E.利特尔（Susan E. Little）著；张海霞，夏兆飞 主译.—武汉：湖北科学技术出版社，2020.6（August's Consultations in Feline Internal Medicine）
7.猫博士的猫病学/林政毅 著；罗倩怡 译.—北京：中国农业大学出版社，2015.7
8.动物解剖学/孙裕光 主编.—重庆：西南师范大学出版社，2017.7
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