在人工智能范畴中，先验常识和优先级是两个重要的概念。先验常识指的是在模子训练之前，我们已经对数据或问题有必然的领会，能够操纵那些经历或常识来指点模子的进修和预测。而优先级则是指在使命中，我们需要对差别的目的或约束停止排序，以便更好地满足我们的需求。
在机器进修中，先验常识能够通过在模子中引入先验散布来实现。例如，在贝叶斯收集中，我们能够通过引入先验概率来指点模子的进修。那些先验概率能够基于我们对数据或问题的领会，或者是基于范畴专家的经历所得。通过引入先验常识，我们能够更快地收敛到准确的模子，而且削减过拟合的风险。
另一方面，优先级在人工智能中也有着普遍的应用。例如，在途径规划中，我们需要对差别的目的停止排序，以便在有限时间内找到更优的途径。在那种情况下，我们能够为每个目的分配一个优先级，并按照那些优先级来停止途径规划。同样，在智能对话系统中，我们也需要对差别的使命停止排序，并按照优先级来选择适宜的答复。
总的来说，先验常识和优先级在人工智能中都有着重要的应用。通过操纵先验常识，我们能够更快地收敛到准确的模子，并削减过拟合的风险。而通过利用优先级，我们能够更好地满足我们的需求，并在有限时间内找到更优的处理计划。
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