继续阅读
解释性在人工智能透明度中的角色是什么？
在高风险人工智能应用中的可解释性至关重要，因为它确保人工智能系统所做出的决策对用户和利益相关者是透明且可理解的。在医疗保健、金融或刑事司法等关键领域，人工智能模型的输出可能对个人和社区产生重大影响。例如，如果一个人工智能系统用于决定贷款批准
如何为非结构化数据生成嵌入？
“非结构化数据的嵌入是通过将原始数据（如文本、图像或音频）转换为机器学习算法易于处理的数值格式的过程生成的。这一转变使数据能够表示为连续向量空间中的向量，类似的项彼此更靠近。例如，在自然语言处理（NLP）中，单词或句子被转换为固定长度的向量
多智能体系统如何建模智能体之间的依赖关系？
多智能体系统（MAS）通过基于代理的角色、目标和所利用的资源来表示代理之间的关系和互动，从而建模代理之间的依赖性。这些依赖性可以以多种形式显现，例如沟通、合作、竞争或共享知识。通过明确这些关系，开发者可以更有效地模拟复杂系统，使代理能够协调