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。
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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， …
“Serena达·德阿莫尔行动”是一项开创性的开源项目，应用人工智能分析巴西的公共采购数据。通过利用自然语言处理和异常检测技术，该项目旨在提高公共财政的透明度并打击腐败行为。 …
该术语描述了机器学习的结构化分类，分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。它包括核心算法族，如线性回归、决策树和支持向量机，并涵盖模型评估的关键指标。
对 …
类脑智能（OI）指的是开发生物混合系统的过程，其中人类来源的脑类器官被培养在微电极阵列上。这些活体神经网络执行计算任务，为下一代低功耗认知计算和神经科学研究提供了新的可能性。 …
深度学习概述涵盖了基本结构，如神经网络层、激活函数和损失度量。它详细说明了训练技术，包括反向传播、梯度下降以及特征提取等关键概念，为理解复杂模型提供了基础框架。
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重叠语音检测（OSD）是语音处理中的一项专门任务，用于定位并发发声的时间间隔。与侧重于“谁在何时说话”的说话人日记不同，OSD专注于检测多人同时说话的重叠区域，以提高自动转录的准 …
由英特尔开发，OpenVINO（开放视觉推理和神经网络优化）允许开发人员将经过训练的深度学习模型高效地部署到英特尔硬件上。它包含一个推理引擎和优化模型的工具链。
光学字符识别（OCR）利用图像处理与模式识别算法来识别数字图像中的文本。它将打印或手写的字符转换为机器编码的数据，从而实现信息的数字化提取。
OCR 是一项将扫描 …
这一概念涵盖了在允许免费访问底层代码的许可下发布的 AI 技术生态系统。它通过使开发人员能够协作和创新，促进了透明度、合作与创新。
开源人工智能是指其源代码公开可 …
在人工智能工程中，可观测性指的是通过分析机器学习系统的外部输出来理解其内部状态的能力。它超越了传统的监控，旨在提供对复杂系统运行状况的深入洞察。
可观测性是衡量能 …
也称为批量学习，离线学习涉及使用先前收集的固定数据集来训练机器学习模型。与在线学习不同，模型不会根据新数据实时更新其参数，而是定期重新训练。
离线学习是一种训练范 …