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开源如何影响遗留系统？
开源软件通过提供升级、增强或替换过时组件的替代方案，对遗留系统产生了显著影响。许多遗留系统依赖于专有软件，这可能会成本高昂且难以维护。开源解决方案使开发者能够访问源代码，从而可以在不被锁定到单一供应商的情况下，修改、自定义或扩展功能。这种灵
LLM的主要使用案例有哪些？
LLMs可以通过在AI系统中实现更好的透明度，公平性和安全性来为AI道德做出贡献。它们有助于识别数据集和算法中的偏见、有害内容或道德问题，帮助开发人员创建更负责任的模型。例如，LLMs可以分析大型语料库以检测和标记有偏见的语言模式，从而确保
在联邦学习中，模型准确性是如何评估的？
“在联邦学习中，模型的准确性通过汇总来自多个客户端设备或节点的性能指标进行评估，而无需转移原始数据。每个客户端在其自己的数据集上本地训练模型，并基于其数据的一个子集（通常称为验证集）计算评估指标，如准确性或损失。一旦完成本地评估，这些指标就