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， …
基于扩散的模型是一类生成式AI，它们通过从随机分布中迭代去除噪声来创建新的数据样本。该过程始于一个前向阶段，即缓慢地向数据中添加高斯噪声，直到数据变为纯噪声；随后通过训练神经网络 …
在人工智能中，决策制定是指系统根据特定标准或目标评估潜在行动，以选择最佳结果的算法过程。这一过程涉及对当前状态的评估以及对未来可能结果的预测。
基于可用信息，从多 …
少样本学习使机器学习模型能够从极其有限的数据中进行泛化，通常每个类别仅需一到十个示例。与需要数千个示例的传统监督学习不同，少样本学习利用预训练模型中提取的通用特征，使其能够在新任 …
微调涉及使用较小且针对特定任务的数据集，继续训练已在大型通用数据集上训练好的模型。该技术利用了预训练模型中习得的通用特征表示，使其能够以较低的计算成本和较少的数据量，高效地适配到 …
细粒度分析涉及在子类别层面而非仅仅在主类别层面识别和分类对象或概念。例如，区分狗的具体品种或不同品牌的智能手机，而不是仅仅将其归类为“动物”或“电子产品”。这要求模型捕捉更细微的 …
Wasserstein距离，也称为地球移动距离（Earth Mover’s Distance），通过计算将质量从一个分布移动到另一个分布所需的“最小工作量”来量化两个 …
人工智能中的闭环系统利用来自环境的实时反馈来动态调整其行为或参数。这与执行预定义序列的开环系统形成对比…
一种控制系统的输出反馈被连续用于调整未来行 …
在人工智能中，黑盒模型指的是像深度神经网络这样的复杂系统，其内部决策逻辑是不透明的，难以被人解释。虽然这些模型通常能取得…
内部机制被隐藏，仅能观察 …
跨模态人工智能涉及处理和关联来自不同模态的数据，例如结合视觉、听觉和文本输入。这些系统学习共享表示以理解关系…
整合和处理不同感官数据类型（如文本和 …
连续时间模型使用微分方程描述系统动态，允许状态随时间平滑演化。在人工智能中，这体现在神经常微分方程（Neural ODEs）等应用中…
一种建模方 …