【API术语解释】 图像算法是用数学模型与编程步骤对像素数据进行分析、处理与理解的计算规则，可完成增强、分割、识别等任务，其核心是提取并运算图像特征，最终输出新图像或决策结果，广泛应用于医疗、安防、自动驾驶等领域。

【API术语解释】 REST 是 Representational State Transfer 的缩写，这是一种用于构建通过 HTTP 协议交互的 Web 服务的架构样式。其原理由计算机科学家 Roy Fielding 于 2000 年制定，因其可扩展性和灵活性，成为了传统机器对机器通信方法的一个广受欢迎的替代方案。它仍然是公共 API 的黄金标准。

【API术语解释】 Wandb（Weights & Biases）是一个用于机器学习项目的实验跟踪、可视化和管理工具，提供实验跟踪、可视化、模型管理、团队协作和版本控制等核心功能。它通过自动记录训练过程中的各种指标和参数，提供实时的可视化图表和交互式界面，帮助用户监控模型训练过程、优化性能，并分享和复现实验结果。Wandb 具有易用性、强大的可视化和分析功能、团队协作和共享以及跨平台支持等优势，广泛应用于深度学习模型训练、超参数调优、团队协作项目和模型版本管理等场景。其技术架构包括前端界面、后端服务和数据库，未来有望引入更多人工智能技术并加强与其他平台整合，推动机器学习技术发展和应用。

【API术语解释】 本篇文章将深入探讨 granularity 的含义及其在不同领域的应用，帮助读者更好地理解这一概念的重要性。接下来，我们将详细解析 granularity 的基本概念，揭示它在实践中的价值。

【API术语解释】 FastAPI 是一个现代、高性能的 Web 框架，专为构建 API 而设计，支持异步编程和自动文档生成。它基于 Python 类型提示，提供数据验证、序列化以及交互式文档等功能，极大地简化了开发流程。FastAPI 的核心优势在于其高性能、简洁易用的语法以及强大的生态系统支持，使其成为构建 RESTful API、实时应用和微服务的理想选择。通过异步支持和自动文档生成功能，FastAPI 不仅提升了开发效率，还确保了代码的可维护性和可扩展性。

【API术语解释】 REST API是一种基于REST架构风格的API，遵循无状态、可缓存等原则，通过HTTP方法操作资源；而OpenAPI是一种API描述规范，使用JSON或YAML格式定义API的结构和行为，旨在实现API的标准化描述和自动化处理。REST API与OpenAPI的关系类似于SOAP API与WSDL的关系，OpenAPI为REST API提供了标准化的描述框架，通过OpenAPI可以实现API的自动化文档生成、客户端代码生成以及服务端代码验证等功能。

【API术语解释】 ComfyUI API是什么：ComfyUI是一种广受欢迎的图像生成工具，尤其是在AI绘画应用中。与传统WebUI API相比，ComfyUI API在任务队列管理、WebSocket实时更新、插件使用便利等方面表现出色，简化了开发流程。开发者通过ComfyUI API可以高效地实现图像生成，同时无需繁琐的Base64转换。它在艺术创作、内容制作、影视后期等领域具有广泛应用，并支持GPU加速和自定义参数，未来将扩展到更多应用场景。

【API术语解释】 OpenReview 是一个用于学术论文评审和讨论的在线平台，提供开放的环境促进学术交流透明度和协作性。其核心功能包括论文提交、评审、讨论和展示，优势在于开放性、协作性和强大的搜索筛选功能。广泛应用于学术会议和期刊的论文评审，以及研究项目的管理和协作。技术架构包括前端界面、后端服务和数据库，未来有望引入更多人工智能技术并加强与其他学术平台整合，推动学术研究开放和协作。

【API术语解释】 本文为算法交易爱好者提供了一份详细的Deribit API使用指南，专注于帮助用户通过编程与 Deribit 加密货币衍生品交易所进行交互。文章介绍了Deribit API的核心功能，包括如何获取 API 密钥、建立连接以及执行交易等关键步骤。文中还涵盖了 REST 和 WebSocket 两种 API 类型，详细说明了它们在实时数据获取和订单管理中的应用。此外，指南提供了代码示例，帮助用户快速上手Deribit API的实际操作，特别适合希望实现自动化交易策略的开发者。总体而言，这份指南是掌握Deribit API 及其在加密交易中应用的基础资源。

【API术语解释】 AI推理（Reasoning AI）是系统利用预训练模型与知识图谱，对新输入进行逻辑、概率或符号推理，生成结论、预测或决策的过程，核心在于模拟人类“思考”而非简单记忆，广泛用于诊断、金融风控及法律分析等场景。

【API术语解释】 本文详细介绍了四种模型压缩技术：量化、剪枝、蒸馏和二值化。量化通过减少权重的比特数来压缩模型，分为训练后量化、量化感知训练和量化感知微调；剪枝通过移除不重要的连接或神经元来减少模型复杂度，分为非结构化剪枝和结构化剪枝；蒸馏通过将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型来实现压缩；二值化则将权重和激活值限制为二进制值，极大地减少存储空间和计算复杂度。这些技术各有优缺点，适用于不同的场景和需求。

【API术语解释】 AI推理是让大模型像人脑一样“先想后答”的能力：它把复杂问题拆成链式子任务，通过显式思考、调用工具、检索知识并验证逻辑，最终给出可解释、可溯源的结论，而非简单记忆匹配。

【API术语解释】 LangGraph是 LangChain 生态系统中一个强大的库，它为构建和管理多代理 LLM 应用程序提供了优雅的解决方案。通过将工作流表示为循环图，LangGraph 允许开发人员协调多个 LLM 代理之间的交互，确保顺畅的通信和复杂任务的高效执行。

【API术语解释】 “思维链Prompt”也叫 Chain-of-Thought Prompting（简称CoT Prompting），是指在输入提示（Prompt）中，不仅给出问题，还要求或演示模型像人类一样一步步推理解决问题的过程，而非直接给出答案。

【API术语解释】 LangGraph 由LangChain创建，是一个开源 AI 代理框架，旨在构建、部署和管理复杂的生成式 AI 代理工作流。它提供了一套工具和库，使用户能够以可扩展且高效的方式创建、运行和优化大型语言模型(LLM)。LangGraph 的核心是利用基于图的架构的强大功能来建模和管理AI 代理工作流中各个组件之间的复杂关系。