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可解释的人工智能如何促进欧盟和美国的监管合规？
“可解释性与模型复杂性之间的权衡是指开发者必须在模型决策的易理解性与所使用模型的复杂性之间找到平衡。一方面，较简单的模型，如线性回归或决策树，通常更具可解释性。它们的过程和输出可以被可视化且易于理解，这有助于用户明白某些决策的原因。另一方面
强化学习能否在联邦环境中应用？
“是的，强化学习可以应用于联邦学习环境。在联邦学习的环境中，多台设备协同训练机器学习模型，而无需将它们的数据直接与中央服务器共享。这种方法增强了隐私保护，并降低了数据泄露的风险，同时仍能促进有效模型的开发。强化学习专注于通过试错学习最佳动作
多智能体系统如何建模演化动态？
"多智能体系统（MAS）通过模拟多个自主智能体之间的互动来建模演化动态，这些智能体代表环境中的个体实体或物种。每个智能体遵循特定的行为规则，使其能够根据与其他智能体及其环境的互动适应和响应变化的条件。这样的设置使研究人员能够观察各种特征如何