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， …
该术语涵盖了领先的人工智能研究实验室OpenAI创建的商业和研究产品。主要提供包括生成式预训练Transformer（GPT）系列模型用于自然语言处理，DALL-E用于图像生成， …
概率匹配是一种在强化学习和心理学中经常观察到的行为模式，与最优的“最大化”策略形成对比。它并不总是选择概率最高的动作，而是根据各动作的概率分布来随机选择动作。这种策略虽然不如贪婪 …
示例编程（PBE）是程序合成中的一种范式，开发人员通过具体的输入-输出对来指定所需的行为，而不是编写显式代码。AI系统分析这些示例，归纳出潜在的计算规则或逻辑，并自动生成相应的程 …
在人工智能中，问题解决指的是从初始状态通过一系列动作导航到目标状态的系统性方法。它通常涉及定义问题空间、选择搜索算法（如广度优先搜索、深度优先搜索或A*算法）以及使用启发式函数来 …
专家乘积（PoE）是一种通过组合更简单的分布来构建复杂概率分布的方法。与平均概率的“混合专家”（MoE）不同，PoE通过乘法结合各个专家模型的输出。这意味着如果任何一个专家模型认 …
Praftn是一个专门的计算框架，旨在处理关系结构内的功能时间序列数据。它将概率推理与代数运算相结合，以建模复杂的动态系统，支持对连续值时间序列数据的结构化分析。
概率数值计算将贝叶斯方法应用于传统的数值问题，如积分、微分和线性代数。它不仅提供点估计，而是输出概率分布，从而允许对计算误差和模型不确定性进行量化评估。
一个将数 …
该原则主张，给定感知输入和先验知识，智能体的行动选择应使其预期绩效度量最大化。它是决策理论的基石，指导智能体在不确定性环境下做出最优选择。
智能体基于可用信息采取 …
先验知识指的是在训练开始之前融入算法中的领域特定见解、约束或历史数据。这有助于引导模型趋向合理的解决方案，减少过拟合风险，并提高泛化能力。
集成到机器学习模型中的 …
在主动学习中，AI系统确定哪些样本最能降低不确定性或提高模型性能，通常通过主动学习或探索策略实现。这与被动接收数据的传统监督学习形成对比，显著提高了数据效率。
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