AI分享圈

联邦学习（Federated Learning）是一种创新的机器学习方法，由谷歌研究团队在2016年首次提出，旨在解决数据隐私和分布式计算中的挑战。

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是专为处理序列数据而设计的神经网络架构。序列数据指具有时序或依赖关系的数据集合，如语言文本、语音信号或时间序列。

神经网络（Neural Network）是一种计算模型，设计灵感来源于生物大脑中神经元的工作方式。

人工智能公平性是确保人工智能系统在设计、开发、部署和运行的整个生命周期中，能以公正、无偏见的方式对待所有个体和群体的跨学科领域。

元学习（Meta-Learning），或称为学习如何学习，是机器学习领域的重要分支，专注于开发能快速适应新任务的学习算法。

人工智能安全（AI Safety）是确保人工智能系统，尤其是那些日益强大和自主的系统，在整个生命周期内都能可靠、可预测地按照人类意图行事，不会产生有害后果的前沿交叉学科领域。

自监督学习（Self-Supervised Learning）是机器学习领域新兴的学习范式，核心思想是从无标签数据中自动生成监督信号，训练模型学习数据的有用表示。

超人工智能（Artificial Super Intelligence, ASI）是超越人类智能的智能系统，能力在所有领域均超越人类，包括认知、创造力、问题解决和决策能力。

迁移学习（Transfer Learning）是机器学习领域中的重要分支，核心思想在于将从一个任务或领域中学到的知识应用到另一个相关但不同的任务或领域中。

人工智能治理是涵盖技术、伦理、法律和社会的综合性框架，对人工智能系统的整个生命周期——从设计、开发、部署到最终使用——进行有效的引导、管理和监督。核心目标不是阻碍技术创新，是确保AI技术的发展与应用始...