嵌入（Embedding）是人工智能领域中的一项核心技术，它通过将离散的、高维的数据（如文本词汇、图像特征或用户行为）映射到低维、连续的向量空间中，实现数据的稠密表示。这种映射过程不仅压缩了原始信息的维度，还捕捉了数据的内在结构和语义相似性，使得在向量空间中相似的对象距离更近，从而为机器学习模型提供高效的计算基础。
在AI产品开发的实际落地中，嵌入技术扮演着关键角色：例如，自然语言处理中的词嵌入（如Word2Vec或BERT）帮助模型理解语言含义，提升聊天机器人或翻译系统的准确性；推荐系统中的用户和物品嵌入向量用于预测偏好，优化电商平台的个性化体验；图像识别中的嵌入则支持相似内容检索，增强视觉搜索产品的效率。这些应用不仅降低了模型训练的复杂度，还显著提升了产品的智能化和用户满意度，是驱动AI解决方案从理论走向实践的核心组件。
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