引言

在我刚接触AI时，那些高深莫测的词语，一直让我对学习AI有一种抵触。看着那些词语，AI这个词在我的脑海中越发神秘，直到有一天我怀着敬畏的心情，去查阅这些词语，才知道，这些词语的意思简单到不可思议。这其中，有些词语就是乱翻，但也有词语是翻译的准确，但就是让人感到晦涩。

基于此，我决定写这个系列，来为大家搞懂这些晦涩难懂的词语。

鲁棒性 （晦涩程度：极高）

鲁棒性（英语：robustness）指事物可以抵御外部应力和影响并维持原有状态的自身性质。简单理解，就是事物在外部干扰下，依然能够维持自身原本的性质，十分坚挺。如果在文章中看到鲁棒性，其实就是说某事物的非常稳定，不易受其他信息影响

维基百科给出了另一个翻译：稳健性。不得不说，这个翻译比什么鲁棒性，好太多了，强烈要求把鲁棒性全部改为稳健性

嵌入 （晦涩程度：低）

数学上，嵌入是指一个数学结构经映射包含到另一个结构中。在AI领域可以理解为：离散的符号（如单词、类别）映射到连续的向量空间，并保留它们的语义或关联性。简单说就是将原来的数据，转化为向量。举个例子，如果大模型处理的是文本，那么他的嵌入就是将文本转化为向量。

这个词语翻译的是正确的，不过在AI领域，他的意义是更具体的，对于零门槛的人来说，光看嵌入二字可能难以理解。

正则化 （晦涩程度：中）

正则化（英语：regularization），其实也可以翻译为规则化。其实就是给损失函数加上一些限制，通过这种规则去规范他们再接下来的循环迭代中，不要自我膨胀。简单说，就是给原有的处理方式增加一个规则，或者说约束，以此来解决一些问题（这些问题通常和稳定性差，过拟合相关）

这个翻译不能说错，但我还是更喜欢规则化这个翻译，因为我自己不知道正则是什么意思（可能是我数学语文都不好hh）