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， …
通义千问代表了由阿里巴巴集团旗下通义实验室创建的一系列先进大语言模型。它涵盖了针对不同任务优化的各个版本，包括自然语言理解、代码生成、数学计算及视觉分析等能力。
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通义千问2代标志着通义千问模型家族的第二次重大升级，引入了架构增强和扩展的训练数据。该版本在多语言支持、长上下文理解以及复杂指令遵循方面提供了更优越的能力。
通义 …
通义千问3.5似乎表示通义千问3代系列中的特定检查点、尺寸变体或专业发布版本。虽然具体规格可能有所不同，但它通常意味着从早期版本（如Qwen2或Qwen3基础版）在效率或特定能力 …
通义千问编辑指的是通义千问系列中针对编辑、润色和重构文本内容的特定功能或模型迭代。这些能力允许用户重写、优化和结构化文本，以提升清晰度和专业性。
通义千问编 …
通义千问代码版是通义千问大语言模型的专用版本，经过专门微调以处理编程相关活动。它在代码生成、调试、理解复杂代码库以及将自然语言转换为可执行代码方面表现出色。
通义 …
Qloo 作为一家数据智能公司运营，专注于通过先进的机器学习算法来理解人类偏好。它聚合并分析来自各种来源的海量数据集。
Qloo 是一个由人工智能驱动的数据平台， …
在人工智能和数据科学的背景下，量化指的是将非数值数据（如文本、图像或主观意见）转换为可测量的数值的过程。这一过程使计算机能够处理和理解原本难以量化的信息。
量化是 …
量化是一种模型优化技术，它降低了机器学习模型参数的数值精度，通常将 32 位浮点数转换为 8 位整数。这种方法可以在保持模型性能基本不变的情况下，显著减少内存占用并加速推理速度。 …
量子机器学习（QML）是一个新兴的跨学科领域，它将量子计算能力与机器学习技术相结合。其目的是利用量子现象（如纠缠和叠加）来加速数据处理和模型训练，从而在特定任务上实现超越经典计算 …
量子人工生命（QAL）探索了量子力学与人工生命研究的交叉点，旨在使用量子计算机模拟生物进化和自复制系统。它试图揭示量子效应对复杂生命系统演化的潜在影响。
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