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如何检测嵌入中的偏差？
下一代嵌入模型专注于增强在不同数据中捕获丰富复杂关系的能力。一个突出的例子是基于transformer的模型，如BERT和GPT，它们通过提供基于周围单词进行调整的上下文感知嵌入，彻底改变了自然语言处理。这些模型在上下文中捕获单词或短语的微
可解释人工智能的关键目标是什么？
可解释性和可解释性是机器学习和人工智能领域的相关概念，但它们有不同的侧重点。可解释性是指人类理解模型决策的容易程度，而可解释性是指用于为这些决策提供推理的方法和工具。本质上，可解释性是关于模型本身足够简单，可以直接理解其输出，而可解释性涉及
实时语音识别在会议中是如何工作的？
语音识别中的时间对齐至关重要，因为它可以确保音频输入在任何给定时间都与相应的口语单词正确匹配。此过程涉及同步从语音导出的音频特征和识别系统使用的语言模型。准确的时间对齐有助于提高识别准确性，这对于任何基于语音的应用程序 (例如虚拟助手，转录