护栏和过滤器的用途相似，但其范围和实施方式不同。过滤器是一种更简单的机制，可以根据预定义的规则或关键字阻止或限制特定内容，例如防止使用显式或冒犯性语言。
另一方面，护栏更广泛和更复杂。它们包括微调、人类反馈强化学习 (RLHF) 和动态监控等策略，以指导模型的整体行为。Guardrails旨在确保模型在各种情况下产生连贯，道德和上下文适当的输出。
虽然过滤器作为特定问题的被动工具，但护栏提供了主动和全面的解决方案，以使模型的行为与组织价值和用户期望保持一致。两者通常一起用于有效的模型治理。
向量搜索能够完全取代传统搜索吗？
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ResNet是什么？
ResNet是Residual Network的缩写，是一种深度学习架构，已成为计算机视觉任务的基石。ResNet由微软的研究人员开发，引入了残差学习的概念，随着神经网络的深入，它解决了梯度消失的问题。
ResNet的关键创新是跳过连接，它
多模态人工智能如何帮助视觉障碍者改善无障碍性？
多模态人工智能是指能够处理和理解来自多个来源的信息的系统，如文本、图像、音频和其他数据类型。对于视觉障碍人士，这些人工智能系统可以通过将视觉内容转换为他们可以感知的替代格式来显著增强可及性。例如，一个多模态人工智能应用可以利用计算机视觉来解
什么是人工智能中的生成性多模态模型？
"多模态人工智能通过结合来自多个来源的信息（特别是音频（声音）和视频（图像或运动））来处理视听数据。这种整合使得人工智能能够做出更明智的决策，并增强对数据周围上下文的理解。例如，在视频分析中，多模态人工智能可以利用听觉成分，如对话或音效，与