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多智能体系统如何支持混合人工智能?
“多智能体系统(MAS)提供了一个框架,通过结合各种人工智能技术来增强整体智能性和适应性。在混合人工智能的背景下,这些系统允许不同类型的智能体——每个智能体利用不同的算法和方法论——共同朝着一个共同目标努力。这意味着一个智能体可能使用基于规
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计算机视觉的目标是什么?
特征提取是将原始数据 (例如图像,视频或文本) 转换为一组特征的过程,这些特征更易于机器学习算法分析和解释。在图像处理的背景下,它涉及识别图像中最重要和最独特的部分-例如边缘,纹理或形状-与手头的任务相关。例如,在对象识别等任务中,特征可能
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保护措施是否特定于某些类型的大语言模型(LLMs)?
在为大型语言模型 (llm) 设计护栏时,一个关键的考虑因素是确保系统产生安全、合乎道德和无害的输出。这涉及识别潜在的风险,例如产生有偏见的,令人反感的或误导性的内容,并建立预防机制。重要的是要为可接受的行为建立明确的指导方针,并将其整合到
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