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什么是“对抗样本防御”的随机化方法？

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
在推理阶段引入随机噪声或随机化输入变换，可破坏对抗扰动的针对性，使攻击失效。虽会降低一定精度，但能显著提升鲁棒性。...
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AI开发语言F#在函数式AI建模中的优势

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
F#的强类型与模式匹配适合构建可推导的数学模型与概率推理算法，在研究可解释AI与贝叶斯模型中具可读性优势。...
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解释“混合专家模型的门控稀疏性”

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
门控网络输出稀疏分布，仅激活少数专家，减少计算量。稀疏性需平衡负载，避免部分专家过载而其他闲置。...
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AI落地案例：某房地产平台用AI估价

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
融合地理、交易、建筑特征，用GNN+回归模型实时生成精准报价，误差<3%，成交周期缩短。...
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什么是“模型可解释性工具LIME与SHAP”？

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
LIME在局部近似模型行为解释单个预测，SHAP基于博弈论分配特征贡献度。两者帮助理解黑盒模型决策依据，提升信任与合规。...
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AI开发语言TypeScript在Web AI应用中的优势

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
TS提供类型安全与IDE智能提示，适合构建复杂前端AI交互界面，配合TensorFlow.js可在浏览器端运行模型，保证代码健壮性与可维护性。...
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解释“长尾分布”对大模型微调的影响

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
长尾分布指少数类样本极少，微调时模型易忽视这些类。需采用重采样、类平衡损失或过采样策略，提升少数类性能。...
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AI落地案例：某海洋研究所用AI识别濒危鱼类

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
结合水下摄像与声呐数据，用多模态模型实时识别物种，辅助保护区执法，准确率97%。...
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什么是“模型部署的A/B测试”？

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
A/B测试将新旧模型同时上线，分流用户请求并对比关键指标（准确率、延迟、满意度），以数据驱动选择最佳版本，降低发布风险。...
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AI落地案例：某教育平台用AI生成个性化习题

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
基于学生学习画像，用大模型生成针对性练习与解析，学习效率提升25%，知识点掌握率提高。...
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解释“梯度累积与微批量”的关系

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
微批量是将大batch拆成若干小batch依次前向与反向，累加梯度后更新，即梯度累积。它是显存受限下模拟大batch的常用技巧。...
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AI开发语言Perl在文本预处理中的遗留优势

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
Perl强大的正则表达式与文本处理能力曾广泛用于NLP数据清洗，虽已较少在新项目中使用，但在处理大规模日志与语料时仍有高效表现。...
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什么是“模型公平性”（Fairness）？

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
公平性指模型对不同群体的预测性能一致，避免偏见。常用指标有Equalized Odds、Demographic Parity。大模型需通过数据平衡、对抗去偏等方法提升公平性。...
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AI落地案例：某安防系统用多模态大模型识别异常行为

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
融合视频动作与音频事件，模型在公共场所实时检测打架、跌倒等异常，准确率96%，响应时间<2秒。...
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解释“知识蒸馏的温度参数作用”

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
在蒸馏中，较高的温度使教师输出更平滑，提供更多类间相似性信息，利于学生学习。温度需在训练与推理时保持一致或做相应调整。...
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AI开发语言Lua在Torch框架中的历史作用

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
Lua曾是Torch的主要语言，简洁且易嵌入C/CUDA，推动了早期深度学习研究。虽已被PyTorch取代，但其设计理念影响了后续框架的易用性。...
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什么是“Curriculum Learning”？

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
课程学习按难度逐步训练模型，先易后难，可提升收敛速度与最终性能。在大模型微调中可先用简单任务稳定参数，再引入复杂任务。...
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AI落地案例：某制药公司用AI预测分子活性

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
用GNN+Transformer预测化合物-靶点亲和力，先导化合物筛选效率提升5倍，研发周期缩短。...
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解释“Batch Normalization”作用与局限

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
BN通过标准化层输入加速训练并提升稳定性，但在小batch或在线推理时统计量估计不准。Layer Norm在NLP中更常用，因序列长度可变且batch统计不稳定。...
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AI落地案例：某游戏公司用强化学习训练NPC行为

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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 11:15:26
在开放世界中用PPO训练NPC决策策略，使行为更智能多样，玩家留存率提升15%。...
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