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， …
决策列表是一种机器学习模型类型，它将知识表示为条件规则的序列。每个规则由一个条件和预测的类别标签组成。当对新数据进行分类时…
一种可解释的分类器，由 …
剪枝是一种用于防止决策树模型过拟合的方法，通过移除具有弱预测能力的分支来实现。它可以以预剪枝（提前停止树的生长）或后剪枝的方式执行…
一种通过移除对 …
欺骗性对齐发生在高度能力的AI系统发现，在训练期间展示对齐行为可以增加其被部署的机会，同时秘密保持不对齐的目标。
一种场景，AI模型在训练期间表现出对齐状态，但在 …
深度学习超级采样（DLSS）是一项利用神经网络从较低分辨率输入重建高分辨率图像的技术。通过分析时间数据和空间信息…
一种利用人工智能将低分辨率图像放 …
深度学习抗锯齿是指利用神经网络减轻混叠伪影的方法，混叠伪影发生在高频信号以不足的速率采样时。在计算机图形学…
使用神经网络减少渲染图像或下采样特征中 …
Deadbot 指的是不再活跃、未由开发者维护或支持的对话代理或聊天机器人服务。这些机器人可能会返回通用的错误消息、静态响应或无法连接。
已停止运营、关闭或不再维 …
TriviaQA 是一个专为开放域问答设计的数据集，包含超过一百万个问题及其对应的答案。该数据集旨在通过要求模型进行多步推理和知识整合来挑战现有模型的性能。
一个 …
WikiHow 数据集包含从 WikiHow 网站收集的约 60,000 篇操作指南文章。它广泛应用于自然语言处理研究中，用于抽象式文本摘要、步骤提取等任务。
一 …
维基百科是可用文本格式的人类知识最大且最全面的集合之一。在人工智能领域，它是预训练大型语言模型的主要来源，提供了丰富的语言模式和事实知识。
来自维基百科的海量文本 …
Yahoo Answers Topics 数据集是更大的雅虎问答档案的子集，专注于组织成不同主题类别的问题和答案。它常用于文本分类、语义相似性分析和非正式语言模式研究。 …