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， …
词元是文本或数据的离散单元，作为自然语言处理模型的基本输入元素。
分词是自然语言处理（NLP）中的关键预处理步骤，它将非结构化文本转换为适合模型输入的结构化数据。该过程涉及将句子分解为更小的单元，如单词、子词或字符，以便模型能够有效理解语义。 …
在AI开发中，“趋向”通常描述优化过程的轨迹，例如梯度下降使权重向最小损失值移动。它还表示研究方向，即研究重点逐渐集中在提高效率或对齐人类价值观上。
“趋向” …
时间是人工智能中的一个基本概念，尤其在序列建模和实时系统中至关重要。它作为数据点排序的轴，使循环神经网络（RNN）等模型能够处理依赖时间顺序的数据。
在人工智能 …
虽然这不是一个严格的技术术语，但在AI语境中，“协同”通常意味着合作，例如多智能体系统朝着共同目标努力，或者集成学习中多个模型结合其预测结果以提高准确性。
“协 …
在 AI 术语语境中，不存在关于“Symbal”的既定定义。它可能是“Symbolic”（符号）的拼写错误，指代符号人工智能，或者是一个非标准的新造词。在严谨的技术上下文中…… …
在 AI 领域，合成数据是人工生成的信息，它模仿真实世界的数据，但不包含任何实际的个人或敏感记录。当缺乏真实数据时，它对训练机器学习模型至关重要……
AI 中的时序概念涉及分析按时间顺序排列的数据点，如股票价格、传感器读数或自然语言句子。处理时序数据的模型必须考虑序列顺序……
Temporal 涉及时间序列，关 …
测试集是在训练过程中保留出来的一部分数据，用于评估最终模型的泛化能力。与用于超参数调优的验证集不同，测试集提供……
Test 指评估阶段，在此阶段对未见过的数据进 …
‘Through’ 在 AI 术语中没有独立的定义。它常用于短语中，如 ’throughput’（吞吐量，即处理速率）或描述信号穿 …