创新及产品管理能力建设项目 – 第 18 页 – 联合国创新及产品管理能力建设项目(UNSDGT)

什么是差分隐私SGD？

差分隐私SGD（Differentially Private Stochastic Gradient Descent）是一种结合随机梯度下降优化算法与差分隐私机制的机器学习训练方法。通过在梯度计算过程中添加经过校准的噪声，差分隐私SGD确保 […]

离线LLM（Large Language Model）指的是能够在本地设备上运行、无需实时互联网连接的大型语言模型，这类模型通过优化和压缩技术部署在智能手机、笔记本电脑或边缘设备上，独立执行自然语言处理任务如文本生成、问答或翻译，提供更高的 […]

数据中心LLM（Data Center LLM）是指专门为数据中心环境设计和优化的大型语言模型，这类模型充分利用数据中心的高性能计算资源、分布式架构和能源效率优势，以支持大规模训练和推理任务。与传统大型语言模型相比，数据中心LLM通过硬件加 […]

原型学习（Prototypical Learning）是一种机器学习范式，特别适用于小样本学习（Few-Shot Learning）。在这种方法中，每个类别由一个称为原型的代表性向量表示，该向量通常是该类所有样本在嵌入空间中的平均位置；分类 […]

反事实解释（Counterfactual Explanations）是一种在人工智能领域中用于解释模型决策的方法，它通过描述最小的输入变化来改变预测结果，从而以「如果…那么…」的形式揭示模型的行为。例如，对于一个拒绝 […]

偏见报告（Bias Report）是指在人工智能系统中，用于系统性地识别、量化和记录算法决策中存在的偏见或不公平现象的正式分析文档。它通过比较模型在不同群体（如性别、种族或年龄）上的表现差异，揭示数据偏差、模型设计缺陷或训练过程中的不公问题 […]

模型卡(Model Card)是一种标准化文档，用于全面描述机器学习模型的特性、训练过程、性能表现、潜在偏见及适用场景，旨在提升模型的透明度、可解释性和负责任使用。它通常涵盖模型架构、数据来源、评估指标、已知限制和缓解措施，帮助开发者和用户 […]

AI审计追踪（AI Audit Trail）是指在人工智能系统中，用于系统化记录和追踪所有操作、决策过程及事件序列的机制，旨在提供完整、不可篡改的日志记录，以支持事后审查、合规性验证、错误诊断和透明度提升。它捕捉包括模型输入、输出、中间推理 […]

加密机器学习（Encrypted Machine Learning）是一种在机器学习过程中应用加密技术来保护数据隐私和安全的方法。它允许模型直接在加密数据上进行训练或推理，确保原始敏感信息不被泄露，从而在医疗、金融等高度隐私敏感的领域实现安 […]

隐私增强技术（Privacy Enhancing Technologies, PETs）是一系列旨在保护个人隐私的技术和方法，通过在数据处理过程中最小化敏感信息暴露、防止未经授权访问，并确保数据使用的合规性与安全性。这些技术包括加密、匿名化 […]