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 …
欢迎使用 AI术语词典 — 一部全面的多语种人工智能术语参考工具。
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， …
指令遵循是指大型语言模型及其他AI系统理解细微的人类指令并在提示词中遵守明确约束的能力。这一范式转变
AI模型准确解释并执行特定人类命令或约束的能力。
智能控制采用模糊逻辑、神经网络和遗传算法等人工智能方法来调节那些传统数学建模不足或
利用AI技术来管理复杂、非线性或不确定动态过程的控制系统的统称。
智能数据库利用机器学习和AI增强标准数据库功能，超越简单的存储和检索。它可以自动优化查询性能，预测用户
集成AI能力以自动化数据管理、查询优化和洞察生成的数据库系 …
智能体是一种能够通过传感器或数据输入感知周围环境，使用推理算法处理这些信息，并通过执行器对环境采取行动的系统
一种自主的软件实体，能够感知环境、推理行动并执行任务 …
智能自动化将传统的机器人流程自动化（RPA）与机器学习及自然语言处理等先进AI技术相集成。虽然RPA处理基于规则的结构化
将人工智能与机器人流程自动化相结合，以处 …
也称为基于记忆的学习，该技术不在训练期间构建泛化模型。相反，它存储整个训练数据集。当需要预测时，它会找到最相似的。
一种惰性学习方法，通过将新输入与存储的训练实例 …
在机器学习中，实例指数据集中的一个具体示例。它由一组输入特征（属性）和潜在的目标标签组成。实例是基本单位。
用于机器学习任务的单个数据样本或观测值，通常表示为特征 …
实例选择旨在通过移除冗余或噪声数据点来提高计算效率和模型性能。与特征选择不同，它作用于数据集的行。其目标。
一种预处理技术，通过选择代表性实例的子集来减小数据集的 …
这一概念涉及分析机器学习模型中表示结构的特性。它关注数据点在高维空间中的分布、聚类或分离情况。
考察数据表示所在空间的几何和拓扑性质。
该理论认为，学习本质上是一个概率推断的过程。学习者不是通过死记硬背来记忆数据，而是维护一个关于可能模型或假设的概率分布。
一种将学习视为贝叶斯推断的框架，即根据观 …