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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什么是联邦学习?
联邦学习是一种机器学习方法,它允许在多个设备或服务器上训练模型,同时保持数据的本地化。联邦学习并不需要将所有数据集中到一个中央服务器上,而是允许每个参与者,比如手机或物联网设备,使用自己的数据独立训练模型。这些设备的本地更新随后被发送回中央
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竞争性多智能体系统是什么?
竞争多智能体系统(CMAS)是多个自主智能体在各自目标上进行操作的环境,这些目标往往彼此对立。这些智能体可以是软件程序或物理实体,它们基于自身目标和与其他智能体的互动来做出决策。这些系统的竞争性质意味着每个智能体都试图优化其表现,同时可能减
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大型语言模型(LLMs)在客户服务聊天机器人中是如何使用的?
如果LLMs的训练数据包含有偏见或不适当的材料,则会产生有害或令人反感的内容。例如,如果在训练期间暴露于有毒语言,模型可能会在其输出中无意中复制这种行为。同样,制作不当的提示可能会导致产生有害的响应。 开发人员通过应用内容审核技术来降低此
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