零射检索是指系统在训练期间没有看到查询或相关联的数据的情况下检索查询的相关信息的能力。这通常使用具有来自其他领域或任务的广义知识的迁移学习或预训练模型来实现。
在零样本检索中，系统可以利用嵌入或语义表示来将查询匹配到共享相似含义的文档，即使系统从未在查询中遇到过确切的术语。例如，使用预先训练的语言模型，搜索引擎可能能够检索以前从未见过的全新查询的相关结果。
零射检索在每个可能的查询的训练数据不可行的应用中很有用，例如大型动态数据集或快速变化的域。
IR系统如何处理对抗性查询？
继续阅读
分布式系统中数据同步的常见用例有哪些？
分布式系统中的数据同步对于确保多个组件或数据库保持最新和一致性至关重要。常见的应用场景包括在微服务之间保持一致性、更新复制的数据库，以及在各种设备之间同步用户数据。通过实施有效的数据同步策略，开发人员可以最大程度地减少冲突，确保系统的所有部
数据分析中分割的角色是什么？
数据分析中的细分是指将数据集根据特定特征或标准划分为更小、更易于管理的组的过程。这种方法帮助分析师和决策者理解可能在整体数据中不明显的模式、趋势和行为。通过关注数据的子集，组织可以获得更深入的见解，从而制定更明智的决策，针对不同的用户群体或
在联邦学习中，服务器和客户端之间是如何进行通信的？
在联邦学习（FL）中，服务器与客户端之间的通信主要通过去中心化的方法进行。在这种设置下，客户端（设备或节点）对其自身数据进行本地训练，并定期将其模型更新传达给中央服务器。这个过程通常涉及发送聚合的模型信息，而不是原始数据，这有助于维护用户隐