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， …
Perusall是一个利用人工智能促进协作式阅读和注释的教育技术平台。它根据学生参与的质量自动对其参与度进行评分，从而简化教师的工作并提高学生的学习投入度。
一个 …
Phi（基于教学学习范式的基座模型）是微软创建的一系列紧凑型大型语言模型家族。与传统在海量网络语料上训练的LLM不同，Phi主要通过合成数据进行训练，旨在以更小的参数量实现更高的 …
拟人化实体是指设计成类似人类外观或行为的实体，可以是机器人或虚拟形式。在机器人学中，这涉及物理上的拟人化；而在AI中，它通常指聊天机器人或虚拟助手，强调其交互的自然性和拟真度。 …
人格计算涉及开发能够建模、模拟或适应人类人格维度（如大五人格特质）的算法和系统。这些系统的目标是创建更具适应性和个性化的人机互动体验。
一个专注于创建模拟人类人格 …
人格综合体指的是支持多个数字人格的创建、管理和互动的生态系统或基础设施。它涵盖了主要技术与伦理考量，包括身份验证、数据隐私以及不同数字实体间的交互规范。
一个概念 …
在人工智能和认知科学中，感知器是指将原始感官数据转化为有意义信息的智能系统组件。与仅检测信号的简单传感器不同，感
负责接收并解释来自环境感官输入的系统或模块。 …
感知误差模型描述了观察到的感官数据与真实情况之间的差异，考虑了噪声、遮挡或传感器限制等因素。通过对这些误差进行建模，人工智能系统可以
用于量化和校正感官数据解释中 …
教学智能体是一种软件组件，通常表现为虚拟角色，在教育环境中充当教师或导师。这些智能体利用自然语言处理
旨在通过提供指导、反馈和引导来促进学习的人工智能实体。 …
模式理论为理解如何通过模式来描述复杂对象和现象提供了严谨的数学基础。它认为任何对象都可以通过其
一种通过分析数据空间中的模式来描述复杂结构的数学框架。
知觉是外部刺激经过感知系统处理后形成的内部表征。在人工智能中，这对应于从低级信号处理中输出的结构化数据
由感知器处理后的感官输入所产生的心理表征或解释结果。 …