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联邦学习如何在个性化推荐中应用？
联邦学习是一种方法，它可以在不直接分享用户数据的情况下实现个性化推荐。联邦学习并不是将所有用户数据集中收集到一个中央服务器上，而是允许模型在用户设备上的数据上进行训练。每个设备根据自己的数据计算模型更新，并将这些更新共享给中央服务器，服务器
视觉语言模型如何处理图像中的稀有或未见物体？
“视觉语言模型（VLM）通过利用在包含多样视觉和文本信息的大型数据集上的训练，处理图像中稀有或未见过的物体。当这些模型遇到在训练过程中未见过的物体时，它们通常会利用对相关物体的理解和图像中的上下文来对未见物体进行合理推测。例如，如果一个模型
如何克服数据分析中的偏见？
在数据分析中克服偏见对于确保所得到的洞察准确且公正至关重要。第一步是识别和理解可能存在的偏见类型。常见的偏见包括选择偏见，即样本数据未能代表整体人群；确认偏见，即分析师偏好那些支持其先前信念的信息；以及测量偏见，即由不准确的数据收集方法引起