自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉之间的主要区别在于它们处理的数据类型。NLP专注于理解和生成人类语言，分析文本数据以执行翻译，情感分析和文本摘要等任务。另一方面，计算机视觉处理图像和视频等视觉数据，执行对象检测，图像分割和面部识别等任务。虽然这两个领域都利用人工智能技术，但NLP主要使用像BERT这样的转换器，而计算机视觉通常依赖于卷积神经网络 (cnn) 和视觉转换器 (ViTs)。
边界框在物体检测中扮演什么角色？
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分布式数据库中有哪些不同类型的复制？
“强一致性是一种数据一致性模型，在任何时候所有的读操作都返回最近的写入。简单来说，这意味着一旦数据被更新，随后的任何读取请求都将反映这一最新的变化。它确保所有用户对数据具有统一的视图，确保他们总是能够依赖最准确的信息。这种一致性在数据准确性
护栏如何提升用户对大语言模型（LLM）系统的信任？
是的，概率方法可用于实现LLM护栏，方法是根据上下文、内容和用户意图为各种结果分配概率。这些方法允许护栏基于可能性而不是严格的规则来做出决定，从而实现对内容的更灵活和上下文敏感的过滤。
例如，概率模型可以基于输入中的上下文线索 (诸如语调
多模态人工智能和多任务学习之间有什么区别？
“多模态人工智能结合来自不同来源的数据，例如文本、图像和音频，以创建对信息更全面的理解。这种能力可以通过提升透明度、减少偏见和促进公平性来增强人工智能伦理。通过分析多种类型的数据，开发者可以更好地识别和减轻使用单一数据源时可能出现的偏见。例