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， …
Inception Score（IS）是一种引入用于评估生成对抗网络（GANs）及其他生成模型性能的统计度量。它结合了两个因素：图像质量（清晰度）和多样性。
一种 …
增量启发式搜索指的是通过启发式算法引导，逐步细化候选解的算法，这些启发式算法估计到达目标所需的成本。与穷举搜索不同，这些方法…
一种搜索策略，利用启 …
归纳偏置代表了内置于机器学习模型中的固有偏好或约束，使其能够从训练数据泛化到未见过的数据。如果没有这些偏置，模型将无法…
学习算法用于预测训练期间未 …
归纳概率量化了在观察到的证据下假设为真的可能性，承认结论是概率性的而非确定性的。它是贝叶斯推断的基础，在贝叶斯推断中…
衡量证据支持假设程度的指标， …
归纳编程，通常称为程序合成，涉及基于作为输入-输出对提供的规范创建软件代码，而不是显式指令。系统从示例中推断出逻辑…
程序合成的一个领域，根据输入- …
Imatrix（Importance Matrix，重要性矩阵）是一种主要与基于GGML的大语言模型（LLM）训练和量化相关的技术。它计算损失函数关于模型参数的二阶导数（即海森矩 …
非真实文本（Inauthentic text）指的是由人工智能系统或怀有欺骗意图的人类产生的书面材料，缺乏真实的人类经验或事实依据。它包括AI生成的垃圾邮件、捏造的新闻文章、虚假 …
图像到视频（Image To Video）技术接收单个静态帧，并预测后续帧以生成连贯的视频序列。这涉及对时间一致性和物理动力学的建模，以确保生成的视频在视觉上自然流畅。该技术允许 …
图像到图像（Image To Image, I2I）涉及使用深度学习模型（如生成对抗网络GANs或扩散模型）将一张图像转换为另一张图像。与简单的滤镜不同，I2I可以极大地改变外 …
图像文本到文本（Image Text To Text）指的是处理视觉输入并结合文本查询以产生连贯自然语言输出的模型。这些系统通常被称为视觉-语言模 …