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。
一项 …
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， …
SentencePiece 是一个流行的开源文本归一化和分词库，广泛用于现代自然语言处理管道中。它执行联合词块和子词词汇表的无监督学习。
一种无监督文本分词器和去 …
半监督学习是一种混合训练范式，它利用少量标记数据和大量未标记数据。其核心假设是未标记数据的结构有助于学习决策边界。
一种利用标记数据和未标记数据来提高模型准确性和 …
句子变换器是传统变换器模型（如BERT）的扩展，经过微调以产生整个句子的有意义稠密向量表示。与标准的基于标记的模型不同，它们直接输出句子级别的嵌入。
专门设计用于 …
句子相似度衡量两个不同句子之间的语义重叠程度。它超越了词汇匹配，旨在理解含义、上下文和意图。这通常通过计算向量之间的距离来实现。
一种量化两个句子在语义上相似程度 …
语义折叠是指将复杂的高维向量嵌入压缩为更易管理的低维表示的过程，且不会造成语义意义的显著丢失。
一种将高维语义表示映射到低维空间同时保留关系结构的技术。
这些数据库通过不强制执行严格的表结构或列定义来实现动态数据建模。这种灵活性允许开发人员存储非结构化或半结构化数据，适
模式无关数据库是允许灵活数据结构而无需预定义 …
在计算学习理论中，样本复杂度量化了有效训练模型所需的数据量。它平衡了模型容量与数据可用性之间的权衡，确保
样本复杂度是指机器学习算法以高概率达到特定性能水平所需的 …
它超越了句法结构，旨在解释语言输入的实际意图和重要性。这包括根据上下文消除词义歧义、识别实体以及理解
语义分析是通过理解自然语言处理中单词之间及其上下文的关系统， …
该技术主要用于大型语言模型（LLM），通过采样生成针对同一提示的多个多样化响应来提高准确性。与依赖贪婪解码不同，它聚合
自洽性是一种解码策略，其中采样多个推理路 …
这一概念涵盖了AI代理或系统独立处理常规维护、资源分配和错误纠正的能力。它包括自动扩展、自愈
AI中的自我管理是指自主系统在没有人类干预的情况下监控、优化和修复自 …