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， …
这种方法鼓励模型在潜在空间中拉近正样本对（相似项）的嵌入表示，同时推远负样本对（不相似项）。它在计算机视觉和自然语言处理领域被广泛用于学习高质量的特征表示。
对比 …
在自然语言处理中，上下文对于消除歧义至关重要，例如根据前文理解代词或习语。现代架构（如Transformer）利用注意力机制来捕捉长距离依赖关系，从而更好地处理上下文信息。 …
在人工智能中，因果建模旨在理解对某一变量的干预如何影响另一变量。与依赖观察模式的预测模型不同，因果AI使用结构方程模型等工具来揭示变量间的内在机制。
因果推断涉及 …
云计算为AI工作负载提供了可扩展的基础设施，使开发人员无需维护物理数据中心即可访问强大的GPU和存储空间。它支持各种服务模型，如基础设施即服务（IaaS）和平台即服 …
这一概念包括集成学习方法，其中聚合多个模型的预测结果以减少方差或偏差。它还涵盖多模态融合，即结合不同类型的数据（如文本和图像）以提供更丰富的上下文信息。
AI中的 …
在AI术语背景下，“超越”通常描述超越当前能力的新兴范式或未来方向，例如通用人工智能（AGI）或量子增强计算等。
一个概念性术语，指超出当前技术限制或AI传统边界 …
构建指的是创建AI解决方案的端到端工程过程，包括数据收集、模型选择、训练、验证和部署。它涵盖了技术支持的基础设施。
从初始设计到生产就绪阶段，开发、训练和部署AI …
在人工智能中，基准是一套标准化的测试套件或数据集，旨在衡量机器学习模型的能力。它提供了一个一致的框架，用于比较不同模型的性能表现。
用于评估AI模型性能相对于既定 …
基准测试是通过实验来测量AI模型在特定任务上使用预定义基准的表现程度的主动实践。该过程涉及让模型通过标准的测试流程。
系统地使用基准测试AI模型，以量化其性能并确 …
蒙特卡洛方法是AI和统计学中用于近似难以解析求解的复杂数学问题的关键技术。通过生成成千上万个随机样本来估算结果。
指蒙特卡洛方法，这是一类依赖重复随机采样以获得数 …