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视觉-语言模型如何提升多媒体搜索引擎的性能？
"视觉-语言模型（VLMs）通过整合视觉和文本信息，增强了多媒体搜索引擎，从而创造出对内容更强大和细致的理解。这种整合使得搜索引擎能够根据视觉内容和自然语言查询处理和检索多媒体项目，例如图像、视频和信息图表。例如，当用户搜索“山上的日落”时
可解释的人工智能如何影响人工智能伦理？
SHAP或Shapley加法解释是一种用于解释机器学习模型输出的方法。它基于博弈论，并提供了一种方法来理解各个特征如何有助于给定实例的最终预测。通过为每个特征分配一个重要性值，SHAP有助于将复杂的模型预测分解为可理解的组件。当使用黑盒模型
可解释的人工智能如何在医疗应用中使用？
可解释的AI (XAI) 方法可以以积极和消极的方式影响模型性能。从积极的方面来看，XAI技术可以帮助开发人员了解模型如何做出决策，从而改进模型的设计和功能。通过识别对预测影响最大的特征，开发人员可以微调模型，消除不必要的复杂性，或者更好地