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， …
Mistral指的是由法国初创公司Mistral AI创建的强大开源权重LLM系列。像Mistral 7B和Mistral Large这样的模型利用了先进的滑动窗口注意力机制等技 …
Mistral Common是由Mistral AI维护的一个Python包，提供与他们的模型交互的标准化工具。它主要提供必要的分词器实现，用于将文本转换为
一个 …
Mixtral是一款开创性的开源权重LLM，利用稀疏混合专家（MoE）架构。与每个令牌都使用所有参数的密集模型不同，Mixtral将每个令牌路由通
…
混合精度训练（MPT）在神经网络训练过程中结合使用半精度（FP16）和全精度（FP32）数据类型。通过使用FP16处理大多数操作，MPT减少了内存占用并提
一种使 …
虚假信息是指在没有故意造成伤害或欺骗意图的情况下分享的错误或误导性信息。它与蓄意捏造的“恶意谣言”（disinformation）不同。在人工智能语境下
无论是否 …
MindsDB充当传统关系数据库与现代机器学习工作流之间的桥梁。它允许用户使用标准SQL查询创建预测模型，从而消除了在不同工具之间移动数据的需求。
MindsDB …
人工智能的军事应用涵盖了一系列旨在提高作战效能和战略优势的技术。其中包括用于侦察的自主无人机、预测性后勤以及增强指挥官决策能力的智能系统。
这指的是在国防背景下使 …
虽然这不是一个标准的学术术语，但“思维像素”通常指在专业神经技术背景下从神经信号或认知状态中派生的离散信息单位。它可能涉及对大脑活动的细粒度解析。
思维像素是一个 …
在AI工程背景下，微服务允许AI管道的不同组件（如数据预处理、模型推理和结果存储）独立开发、扩展和维护，从而提高系统的灵活性和可扩展性。
微服务是一种架构风格，将 …
元学习专注于设计能够从先前任务中学习以改善在新颖、未见任务上表现的算法。它不是针对每个问题从头开始训练模型，而是优化模型的学习机制，使其具备快速适应新环境的能力。