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， …
混淆矩阵是一种特定的表格布局，用于可视化算法（通常是监督学习算法）的性能。它显示了真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的计数。
用于描述分类模型在测试数据集上性能的表 …
联结主义专家系统将神经网络（联结主义）的模式识别和学习优势，与传统符号系统的显式知识表示和逻辑推理能力整合在一起。
一种将神经网络学习能力与符号推理结构相结合的智 …
内容过滤涉及使用算法和规则来扫描、分类和控制呈现给用户的信息流。在人工智能语境下，这通常采用自然语言处理和计算机视觉技术来识别违规或特定类型的内容。
基于预定义标 …
在人工智能伦理中，同意是指用户或主体在个人数据被收集、存储或用于机器学习模型之前，自愿给予的知情许可。这要求用户充分了解数据用途并自主决定。
个人明确且知情地允许 …
宪法人工智能是一种框架，旨在使大型语言模型与人类价值观保持一致，而无需在每个步骤都完全依赖人类反馈。它涉及创建一套高层级的“宪法”原则，让模型根据这些原则进行自我修正和对齐。 …
并发MetateM是一种高级规范语言，主要用于机器人和自主系统。它允许开发人员使用时序逻辑定义智能体行为，确保动作在实时约束下正确执行。
并发MetateM是一种 …
概念漂移是机器学习中的一种现象，即随着新数据的到来，输入特征与目标输出之间的关系会发生变化。这在用户行为动态变化的环境中经常发生。
当目标变量的统计特性随时间发生 …
计算机听觉涉及开发算法，使计算机能够从音频波形中提取有意义的信息。这包括语音识别、音乐流派分类等任务。
计算机听觉是致力于使机器能够像人类一样感知和理解音频信号的 …
在人工智能中，算力代表了训练模型和运行推理所需的基础设施。它包括CPU、GPU和TPU等硬件组件，以及相关的软件优化和资源调度能力。
算力是指用于在AI系统中执行 …
条件随机场（CRF）是一类判别式模型，常用于自然语言处理和生物信息学。与生成模型不同，CRF直接对给定输入序列下标签序列的条件概率进行建模。
条件随机场是一种判别 …