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可解释的人工智能如何提高机器学习的公平性？
可解释AI (XAI) 旨在使人类用户可以理解AI系统的决策。然而，有效地实现这一目标存在若干限制。首先，许多人工智能模型，特别是深度学习算法，都像 “黑匣子” 一样运作，其内部工作复杂且难以解释。例如，虽然可以从某些模型中提取特征重要性，
嵌入可以用于多模态数据吗？
是的，嵌入通常可以在不同的任务中重用，特别是当它们已经在大型数据集上进行了预训练并捕获了可概括的特征时。例如，像Word2Vec或GloVe这样的词嵌入可以在各种NLP任务中重复使用，比如情感分析、文本分类或机器翻译，而不需要从头开始重新训
多模态人工智能在自动驾驶车辆中的作用是什么？
“多模态 AI 模型通过结合噪声减少技术、稳健的模型架构和数据融合策略来处理嘈杂数据。数据中的噪声可能来自多个来源，例如图像质量的不一致、音频信号的变化，甚至文本输入中的错误。这些模型的设计目标是同时处理和分析不同类型的数据，从而增强对噪声