什么是偏见报告？
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 […]
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什么是反事实解释（Counterfactual Explanations）？
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 […]
什么是原型学习（Prototypical Learning）？
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 […]
什么是数据中心LLM？
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 […]
什么是离线LLM？
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 […]
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 […]
什么是可验证AI？
可验证AI是指一类人工智能系统，其核心特性在于能够通过形式化方法、测试覆盖或监控机制对其行为、决策和输出进行可靠验证与审计，以确保在特定任务中符合预定标准如正确性、安全性和公平性。这种AI强调在开发过程中嵌入可验证性设计，例如使用数学证明或 […]
什么是AI伦理委员会？
AI伦理委员会（Artificial Intelligence Ethics Committee）是一个由跨学科专家组成的机构，负责监督人工智能系统的开发、部署和使用过程，确保其符合道德、法律和社会规范，如公平性、透明性、隐私保护及问责制等 […]
什么是数据卡（Data Card）？
数据卡（Data Card）是一种结构化的文档，用于全面描述机器学习数据集的关键元数据信息，包括数据来源、收集方法、规模、质量指标、潜在偏见、使用限制和伦理考量等。它旨在为数据使用者提供透明的数据背景，促进数据的负责任和道德使用，确保模型训 […]
什么是因果AI？
因果AI（Causal Artificial Intelligence）是一种专注于从数据中推断和建模因果关系而非仅相关性的智能范式，它利用因果图、反事实推理等工具揭示变量间的因果效应，从而回答“如果…那么…”类问题 […]