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， …
Hugging Face 是一家知名公司兼在线平台，已成为开源人工智能生态系统的核心。它提供了庞大的预训练模型、数据集和演示应用程序库。
一个领先的平台和社区，为 …
人工监督是指人类监控、评估并介入由人工智能驱动的决策或行动中的机制和流程。这一概念对于确保自动化系统安全运行至关重要。
在自动化人工智能系统中保持人类控制和审查的 …
人机交互（HAI）是一门跨学科领域，考察人与人工智能技术之间的动态关系。它专注于设计直观的界面、通信协议和协作…
研究人类如何与人工智能系统进行沟 …
人类问题解决涵盖了人类用来应对挑战的多方面认知能力，从简单任务到抽象的概念困难。与算法方法不同，人类…（原文截断，此处翻译现有部分）
个人运用推理、 …
以人为本的人工智能是一种设计哲学，将人类置于人工智能发展的核心。它强调创建透明、公平且对社会有益的系统，而非…
一种人工智能设计与开发方法，在整个系 …
方向位移直方图（HOD）是一种用于视频分析的特征提取方法，它将HOG（方向梯度直方图）的概念扩展到时间维度。它在光流向量中计算位移的方向和幅度分布，从而能够有效地描述视频片段中的 …
分层风险平价（HRP）是一种投资组合构建方法，通过纳入相关性结构来解决传统均值-方差优化的局限性。它利用层次聚类算法对资产进行分组，并基于聚类树状图在层级结构中分配风险，从而避免 …
分层可导航小世界（HNSW）算法构建了一个多层图结构，其中每一层包含下一层节点的子集。导航从顶层开始，逐步向下移动到更详细的层级，直到找到最近的邻居。这种方法结合了小世界网络的快 …
分层控制系统将控制逻辑组织成多个层级，通常从高层战略规划到低层实时执行。高层定义目标和约束条件，低层负责具体的执行和反馈。这种架构有助于简化复杂系统的控制设计，提高模块化和可扩展 …
高速公路网络旨在通过引入自适应门控来控制信息流，从而解决深度学习中的梯度消失问题。类似于LSTM单元，这些门允许网络决定保留多少原始输入信息以及多少经过变换的信息。这使得训练非常 …