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在联邦学习中，怎样减轻对抗攻击？
在联邦学习中，恶意攻击带来了重大风险，特别是因为它们可能破坏在分布式设备上训练的模型的完整性。为了减轻这些风险，采用了几种策略。其中一种方法是在模型更新过程中使用稳健的聚合方法。与其简单地对来自不同设备的更新进行平均，不如使用坐标中位数或剔
向量搜索如何增强图像搜索？
向量搜索通过允许基于图像内容进行更细致和准确的匹配，从而增强了图像搜索，而不仅仅依赖于关键字或元数据。传统的图像搜索通常依赖于标签或元数据，如果标签不准确或不全面，可能会有局限性。相反，向量搜索使用图像的数学表示，称为嵌入，这些嵌入捕捉了高
嵌入是否可以评估公平性？
虽然嵌入是许多人工智能应用程序中的基础技术，但它们在不久的将来不太可能完全过时。然而，新的方法和模型不断出现，可能会在特定的上下文中补充或取代传统的嵌入。例如，基于转换器 (如BERT和GPT) 的模型已经表明，上下文嵌入 (根据周围数据而