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在联邦学习中，模型准确性与隐私之间的权衡是什么？
在联邦学习中，模型准确性与隐私之间的权衡主要集中在训练过程中数据的处理方式上。在传统机器学习中，模型是使用集中式数据集构建的，这些数据集提供了详细的信息，从而导致更高的准确性。相对而言，联邦学习则专注于在多个设备（如智能手机或边缘服务器）上
混合方法是如何将全文搜索和向量搜索结合起来的？
“搜索技术中的混合方法结合了全文搜索和向量搜索，以提供更全面和准确的搜索体验。全文搜索依赖于对文档进行索引，并根据关键词寻找精确匹配。这种方法对于用户寻找特定术语或短语的简单查询效果很好。然而，它在语言变体或用户查询意图不明确时可能会遇到困
边缘人工智能有哪些局限性？
边缘人工智能虽然在设备本地处理数据方面具有显著的优势，但开发者需要考虑几个限制。其中一个主要限制是边缘设备的计算能力和存储容量。与传统的基于云的解决方案不同，边缘设备的资源常常受到限制。这限制了可以部署的机器学习模型的复杂性。例如，一个需要