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在金融服务中,如何利用大语言模型(LLMs)应用护栏?
护栏通过过滤和监视输入和输出来防止llm无意中暴露安全信息。例如,如果用户请求机密数据 (例如专有公司信息或私人用户数据),则护栏可以检测到这些请求并阻止可能危及安全性的任何输出。这在医疗保健、法律和金融等领域尤为重要,在这些领域,敏感信息
联邦学习可以应用于实时系统吗?
“是的,联邦学习确实可以应用于实时系统。这种方法允许模型在多个去中心化的设备或服务器上进行训练,这些设备或服务器持有本地数据样本,而无需将数据传输到中央服务器。实时系统要求对数据输入和响应操作进行即时处理,因此可以通过这种方式实现持续学习,
AI代理是如何处理多代理协调的?
“人工智能代理通过沟通、谈判和共享目标的结合来处理多代理协调。当系统中存在多个人工智能代理时,它们需要高效地协作以完成任务或实现目标。每个代理可能拥有自己的能力和信息,但必须以一种优化整体表现的方式协调行动。这通常通过预定义的交互协议来实现