被遗忘权
Definition
被遗忘权使用户有权要求从数据库和 AI 训练集中移除其个人信息。在机器学习中实施这一权利具有挑战性，因为模型可能已经将从这些数据中学习到的知识固化在参数中。
Summary
一项 …
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被遗忘权使用户有权要求从数据库和 AI 训练集中移除其个人信息。在机器学习中实施这一权利具有挑战性，因为模型可能已经将从这些数据中学习到的知识固化在参数中。
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在人工智能中，当模型学习并放大训练数据中存在的社会偏见时，就会产生刻板印象。这可能导致歧视性结果，例如将某些职业与特定性别联系起来。
一种概括性的、往往过于简化的 …
课程学习模仿人类教育过程，以结构化的顺序呈现训练数据，通常从简单样本开始，并逐渐增加复杂度。这种方法有助于神经网络更好地收敛并提高泛化能力。
一种训练策略，模型先 …
模型提取涉及查询目标机器学习模型的 API，以推断其内部结构、权重或决策边界。攻击者利用这些查询构建一个代理模型，从而窃取知识产权或绕过安全限制。
一种攻击方式， …
数据最小化是一项核心的隐私原则，要求组织将数据收集限制在充分、相关且必要的范围内。在人工智能领域，这意味着设计能够减少不必要数据依赖的模型。
仅收集和处理特定目的 …
Wumpus World 是 Russell 和 Norvig 的 AI 教科书中引入的一个基于网格的环境。智能体必须在网格中导航以寻找金子，同时避开陷阱和一个名为 Wumpus …
XLM-RoBERTa（跨语言语言模型 RoBERTa）是由 Meta AI 开发的大规模多语言模型。它通过在一个涵盖 100 多种语言的多样化数据集上进行预训练， …
后门攻击涉及使用特定的模式（称为触发器）对机器学习模型的训练数据进行投毒。虽然模型在干净数据上表现正常，但在检测到触发器时会激活错误的行为，例如将特定图像错误分类为指定标签， …
零样本提示涉及直接通过文本提示要求预训练语言模型完成任务，而不提供任何少样本示例或进行额外的微调。该模型利用其在大规模数据上学习到的通用知识和指令遵循能力来生成响应， …
泽滕策略是一种基于规则的博弈方法，用于多智能体谈判。它计算智能体为推动其首选结果而愿意承担的最大风险，定义为智能体在坚持立场时可能遭受的效用损失与其在妥协时的效用损失之比， …
慢速宣传描述的是一种战略性的虚假信息形式，它依赖于重复、模糊性和长期曝光，而非病毒式的震惊战术。其目的是混淆受众、稀释真相并侵蚀…
“Slow”（ …
奇点研究是一门新兴的学术学科，旨在调查假设的未来时刻（即人工智能超越人类智能）所带来的影响，从而导致不可控的后果。
一门跨学科领域，考察未来技术奇点对社会、伦理和 …
在人工智能中，“情境化的”指的是嵌入环境中并能与其进行实时交互的智能体。与抽象的问题解决者不同，情境化智能体必须处理感官输入…
描述在特定的物理、社 …
情境化方法是AI研究中的一种方法论框架，主张智能行为不能与其发生的环境分离开来。它提倡构建能够…
一种AI设计范式，优先考虑依赖上下文的行为和环境交 …
智能对象是物联网（IoT）的组成部分，拥有唯一标识符，并能够在无需直接人机或人计算机交互的情况下通过网络传输数据…
配备传感器、执行器和连接能力的物 …
S型函数定义为 σ(z) = 1 / (1 + e^-z)，广泛用于机器学习中对概率进行建模。它将输入值压缩到 (0, 1) 范围内，使其适用于二分类问题的输出层。 …
服务器发送事件（SSE）实现了从服务器到客户端的单向通信，服务器可以持续流式传输数据，而无需客户端反复轮询。它使用纯HTTP协议，使其易于实现且兼容防火墙。
一种 …
无服务器架构允许开发人员构建和运行应用程序，而无需管理服务器基础设施。云提供商会根据需求自动扩展或缩减资源，并按实际使用情况收费，从而降低运维复杂性。
一种云计算 …
相似度学习专注于训练模型，将输入映射到向量空间，其中相似的项目彼此靠近，不相似的项目相距较远。常用的技术包括孪生网络和三元组损失函数。
一种机器学习方法，通过学习 …
序列标注涉及为给定输入序列中的每个标记预测分类标签，例如句子中的单词或字符串中的字符。常见的应用包括词性标注、命名实体识别和句法分块。
一种自然语言处理任务，为输 …