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图像标注如何影响搜索质量？
图像注释在提高搜索质量方面发挥着至关重要的作用，它使得图像对于搜索算法更易于理解。当图像被注释时，它们会被标记上描述性的信息，如关键词、标题或类别。这一额外的上下文使得搜索引擎能够更有效地对图像进行索引，从而产生更准确的搜索结果。例如，当用
自然语言处理(NLP)如何用于对抗虚假信息？
NLP通过支持多种语言，方言和文化背景来确保全球应用程序的包容性。mBERT和xlm-r等多语言模型使用共享表示来处理不同的语言，从而实现跨语言边界的翻译、情感分析和总结等任务。例如，Duolingo和Google Translate等应用
强化学习和监督学习之间的主要区别是什么？
微调强化学习 (RL) 模型涉及调整其参数和超参数，以优化特定任务的性能。这个过程从预先训练的模型开始，该模型已经从更广泛的问题或数据集中学习了一些表示或策略。目标是在更专业的环境中提高模型的性能，通常以与初始训练期间不同的动态或目标为特征