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零样本学习是如何与自然语言查询合作的？
零样本学习 (ZSL) 和少样本学习 (FSL) 是机器学习中的两种方法，旨在通过最少的标记示例来识别或分类新的数据类别。在零射学习中，模型是在一组类上训练的，然后期望根据辅助信息 (例如这些类的属性或描述) 泛化为完全看不见的类。例如，如
注意力机制在可解释性中的作用是什么？
可解释AI (XAI) 中的反事实解释是指一种策略，用于通过检查在不同条件下可能发生的情况来了解AI系统如何做出特定的决策或预测。具体来说，它涉及识别输入数据的最小变化，这些变化会改变模型的结果。这种方法通过回答 “如果” 问题来帮助用户掌
可观测性如何管理事务一致性？
可观察性在管理分布式系统中的事务一致性方面发挥着至关重要的作用。它提供了必要的工具和洞察力，以监控、跟踪和分析跨不同服务的事务的性能和行为。通过实施可观察性实践，开发人员可以更好地理解系统中每个组件在事务中如何相互作用，这有助于识别和解决可