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知识迁移在零样本学习中如何发挥作用？
通过仅使用有限数量的示例使模型能够识别欺诈模式，可以有效地将Few-shot学习用于欺诈检测。在许多欺诈检测场景中，与合法交易相比，欺诈活动很少见，这使得传统的机器学习模型很难从足够的数据中学习。Few-shot learning通过允许模
实施大型语言模型（LLM）护栏的概率方法是什么？
护栏在通用人工智能治理中的未来作用将是确保人工智能系统在广泛应用中保持道德、安全和合规的关键。随着人工智能技术越来越融入社会，与它们的滥用、偏见或伤害相关的潜在风险也在增加。护栏将在防止人工智能系统产生有害输出、确保问责制和促进对人工智能的
区块链如何与联邦学习集成？
区块链可以与联邦学习相结合，以增强参与设备之间的安全性、数据完整性和信任。在联邦学习中，多台设备协同训练机器学习模型，而无需共享其原始数据。相反，它们共享模型更新，这有助于确保用户隐私。通过采用区块链技术，开发者可以创建一个安全透明的框架，