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， …
“策略”一词根据上下文具有双重含义。在一般管理中，它是决策的指导原则。在强化学习（RL）中，策略是智能体的核心组成部分，它定义了智能体在特定状态下应采取的动作概率分布或确定性动 …
在数字通信和AI数据语境中，“帖子”指在线分享的离散内容单元。它是训练自然语言处理模型、情感分析以及理解用户交互模式的主要数据来源。
发布的内容片段，通常位于博 …
“先验”代表了在纳入新观测值之前，关于某个变量的现有信念或历史数据。在贝叶斯推断中，先验与观测数据的似然度相结合，以更新对该变量的认知，形成后验分布。
在贝叶斯统 …
预训练是深度学习中的一种基础技术，模型从海量数据中学习广泛的特征和模式，通常无需标签。这一过程使模型能够发展出通用的知识表示，从而在后续针对特定下游任务进行微调时，仅需少量数据即 …
在人工智能和技术治理的背景下，政策指的是规范人工智能系统应如何开发、部署和监控的正式框架。这些文档构成了组织内部对AI伦理、安全性和合规性的基本约束。
由组织制定 …
AI 语境中的点通常表示特征空间或嵌入向量中的离散坐标。例如，在 K-Means 等聚类算法中，每个数据样本都被视为多维空间中的一个点，通过计算点之间的距离来进行分组。 …
AI 感知涉及将原始传感器数据转换为可由更高层推理模块处理的意义信息。这包括用于解释视觉场景的计算机视觉、用于处理声音的语音识别以及用于理解文本的自然语言处理。
…
在人工智能语境中，“开放”一词通常描述两个不同的领域：一是开源软件，即模型权重和代码公开可用，允许进行修改；二是开放式问题（open-ended problems），这类问题没有 …
在评估 AI 模型时，“总体”指标提供了系统性能的全面视图，而不是仅关注孤立的部分。这包括总体准确率、平均精度均值（mAP）或总体的业务影响评估。
总体指 AI …
在人工智能和优化理论中，最优解是指达到最高可能性能指标的解决方案，例如强化学习中的最大奖励或回归分析中的最小误差。寻找最优解通常涉及在复杂的目标函数空间中进行搜索。 …