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联邦学习可以应用于实时系统吗？
“是的，联邦学习确实可以应用于实时系统。这种方法允许模型在多个去中心化的设备或服务器上进行训练，这些设备或服务器持有本地数据样本，而无需将数据传输到中央服务器。实时系统要求对数据输入和响应操作进行即时处理，因此可以通过这种方式实现持续学习，
AutoML在普及人工智能方面的作用是什么？
“AutoML（自动化机器学习）在使人工智能对更广泛的用户群体更具可及性方面发挥着重要作用，包括那些可能没有机器学习专业知识的用户。通过自动化构建和部署机器学习模型的端到端过程，AutoML使开发人员能够专注于解决实际问题，而不是被复杂的算
维度如何影响向量搜索性能？
矢量搜索虽然功能强大，但提出了一些必须解决的挑战，以确保有效实施。一个主要挑战是处理高维数据。随着维数的增加，计算复杂度也上升，导致潜在的性能瓶颈。这通常被称为 “维度诅咒”。
另一个挑战是确保搜索结果的准确性和相关性。向量搜索依赖于相似