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， …
Grok是由埃隆·马斯克的公司xAI创建的大型语言模型聊天机器人。它主要面向X平台（前身为Twitter）的订阅用户开放。Grok的独特之处在于其实时访问社交媒体数据的能力，这使 …
Grok-1是xAI于2023年11月发布的开创性产品。它是一个仅解码器（decoder-only）的基于Transformer架构的大型语言模型，拥有约330亿个参数。值得注意 …
顿悟学习（Grokking）是指深度学习中观察到的一种反直觉行为：模型在训练数据上长时间过拟合，表现出较差的泛化能力，但在经过漫长的训练周期后，突然在测试集上实现近乎完美的泛化。 …
在人工智能中，“接地”（Grounding）指的是将符号表示或生成的文本与具体的现实世界实体、数据或感官体验联系起来的过程。对于语言模型而言，这通常涉及检索增强生成（RAG），即 …
GPU（图形处理器）是一种高性能处理器，最初是为处理图形渲染任务而开发的。与拥有少量针对顺序串行处理进行优化的核心的CPU不同，GPU包含数千个核心，使其能够同时执行大量计算任 …
生成式预训练 Transformer 2（GPT-2）是一个自回归语言模型，它利用 Transformer 架构来生成类人文本。它在海量的互联网文本数据集上进行了训练。 …
由 Facebook 开发，GraphQL 提供了对 API 中数据的完整且易于理解的描述，赋予客户端只请求所需数据的能力。它取代了传统的 REST API 模式，减少了过度获取 …
这种方法通过将数据分组为更高层级的实体或“粒”，而不是处理单个元素，从而模仿人类的认知过程。它涵盖了粗糙集、模糊逻辑等技术。
粒计算是一种在不同抽象层次上处理信息 …
这种优化策略允许深度学习模型使用超出 GPU 显存容量的有效批量大小进行训练。通过从多个小批量中累积梯度并执行权重更新，可以实现这一目标。
梯度累积是一种通过在前 …
该领域起源于理论计算机科学和语言学，将经典的乔姆斯基层级概念扩展到多组件系统。它研究了多个语法或组件如何相互作用以产生复杂的计算行为。
语法系统理论是形式语言理论 …