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， …
Rademacher 复杂度评估假设类与随机标签（噪声）的相关程度。它作为模型容量或灵活性的代理指标。较低的复杂度通常意味着更好的泛化能力。
学习理论中用于量化函 …
这种方法超越了简单的人机回环标注。它涉及双向知识转移：人类纠正模型错误，同时模型协助人类识别模式或自动化任务，从而实现持续的协同改进。
一种协作学习范式，人类和机 …
速率限制保护 AI 服务和 API 免受滥用、过载和过度资源消耗的侵害。它通过限制吞吐量确保用户间的公平使用，并维持系统稳定性。常见的策略包括令牌桶或漏桶算法。
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随机特征映射将输入转换到新空间，使线性模型能够近似非线性核函数。这种方法通常与 Nyström 方法或傅里叶特征相关联，允许在保持计算效率的同时处理复杂的非线性关系。 …
与专注于流畅性的标准生成模型不同，推理模型优先考虑数学、编码和逻辑谜题等多步骤任务的准确性。它们通常采用思维链 (Chain-of-Thought) 等技术来增强逻辑推理能力。 …
该术语指代 Qwen 家族中的一种专用架构，可能利用了混合专家（Mixture of Experts, MoE）设计。在此类模型中，仅激活神经网络参数（即“专家”）的一个子集，从 …
Qwen3.5 代表由阿里云开发的 Qwen 谱系中的特定发布版本。这一迭代通常建立在先前版本的基础上，通过改进逻辑推理能力、编程熟练度和自然语言理解来增强模型性能，旨在提供更准 …
Qwen3.6 代表了 Qwen3 模型家族的进一步细化。小版本更新通常专注于打磨现有功能、修复边缘情况下的错误以及优化训练数据的质量，从而在不改变核心架构的情况下提升模型的稳定 …
Rabbit r1 是 Rabbit Inc. 推出的一款专用硬件设备，其核心是专有的大型动作模型（Large Action Model, LAM）。与通用智能手机不同，它专注于 …
ROCm（Radeon Open Compute）是由 AMD 开发的驱动程序和软件栈，旨在启用 AMD GPU 上的高性能计算。它提供了开发并行应用程序所需的库、编译器和工具， …