专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

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联邦学习如何增强隐私保护?
分布式学习通过允许模型在去中心化的数据上进行训练,增强了隐私保护,无需将敏感信息传输到中央服务器。分布式学习不是将所有数据集中在一个地方,而是将数据保留在用户的设备上,仅将模型更新与中央服务器共享。这意味着个人数据保持在本地,从而减少了敏感
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嵌入是如何被压缩以提高效率的?
"嵌入表示是数据的密集向量表示,通常需要大量的存储空间和计算资源。为了解决这个问题,采用各种方法压缩嵌入以提高效率。压缩技术可以在保持嵌入在分类、检索或聚类等任务中的有效性的同时,减少嵌入的大小。常见的方法包括量化、降维和剪枝,每种方法在优
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可解释的人工智能系统在高度复杂领域面临哪些挑战?
“可解释人工智能(XAI)的未来看起来十分光明,因为对透明和易于理解的人工智能系统的需求正在不断增长。随着人工智能技术在医疗、金融和交通等各个领域的日益广泛应用,利益相关者对了解这些系统如何做出决策的需求也越来越强烈。XAI旨在提供对人工智
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