ML模型在医疗保健,财务和安全等关键领域的快速发展增强了对强大的数据安全性,模型完整性和可靠输出的需求。大型多模式基础模型,同时对于复杂任务至关重要,在可伸缩性,可靠性和潜在滥用方面面临着挑战。分权系统通过分配工作量和减轻失败的中心点来提供解决方案,但它们引入了未经授权访问跨节点敏感数据的风险。我们通过旨在负责AI开发的综合框架来应对这些挑战。我们的方法包括:1)零知识证明,以确保安全模型验证,增强信任,而不会损害实践。2)基于共识的验证检查,以确保节点之间的一致输出,减轻幻觉并维持模型完整性。3)拆分学习技术,可以将模型跨不同节点进行分割,从而通过任何时候防止完整的数据访问来保留数据隐私。4)通过受信任的执行环境(TEE)来保护数据和计算,基于硬件的安全性。此框架旨在增强安全性和隐私,并提高多模式AI系统的可靠性和公平性。促进有效的资源利用有助于更可持续的AI开发。我们的最先进的证明和原则证明了该框架在负责任地使人工智能民主化的有效性,为建立安全和私人的基础模型提供了有前途的方法。
(1) 违反第2条a)款规定的良好行为规则,在刑法规定不构成犯罪的范围内,包括:a)编制结果或数据并将其呈现为实验数据、通过计算机计算或数值模拟获得的数据或通过分析计算或演绎推理获得的数据或结果;b)伪造实验数据、通过计算机计算或数值模拟获得的数据或通过分析计算或演绎推理获得的数据或结果;c)故意妨碍、阻止或破坏他人的研究开发活动,包括不正当地阻止进入研究开发空间,损坏、毁坏或操纵实验设备、器材、文件、计算机程序、电子格式的数据、有机或无机物质或其他人为开发、实现或完成研究和开发活动所需的生物物质。 (2) 违反第2条a)款规定的良好行为规则。 b) 根据刑法规定,尚不构成犯罪的,包括:a) 剽窃;
附件一(可通过委托法案更新)a)机器学习方法,包括监督学习、无监督学习和强化学习,使用包括深度学习在内的多种方法;b)基于逻辑和知识的方法,包括知识表示、归纳(逻辑)编程、知识库、推理和演绎引擎、(符号)推理和专家系统;c)统计方法、贝叶斯估计、搜索和优化方法
本文介绍了两种原则性的推理形式:溯因推理和论证推理,并阐述了它们在机器学习中可以发挥的基本作用。本文回顾了过去几十年来关于这两种推理形式与机器学习工作的联系的最新成果,并由此阐述了溯因推理和论证推理的解释生成作用如何使它们成为可解释机器学习和人工智能系统开发的自然机制。溯因推理通过数据的转换、准备和均质化来促进学习,从而为实现这一目标做出了贡献。论证作为传统演绎推理的保守扩展,为学习提供了一种灵活的预测和覆盖机制——一种与所学知识相关的目标语言——它明确承认在学习的背景下,需要处理与任何经典逻辑理论不相容的不确定、不完整和不一致的数据。
演绎推理推理推理是将规则应用于信息以得出逻辑结论的能力。此功能通常用于评估复杂论证并确定是否同意或解决日常数学问题(例如在餐厅分配账单)等方案中使用此功能。计划计划是能够以有序方式对行为进行序列行为的能力,以达到特定目标。这种能力通常用于诸如确定要在汽车后备箱中包装的物品的顺序或组织时间表以有效平衡工作,杂务和社交生活等方案。
CL 中存在许多逻辑,例如命题逻辑、一阶逻辑 (FOL)、时间逻辑、道义逻辑等,每种逻辑都针对特定领域。例如,时间逻辑能够推理时间中的事件,道义逻辑支持推理许可/禁止及其情况,而 FOL 则是通用的。此外,不同的逻辑存在不同的推理规则。一些是演绎的——从前提中得出结论,一些是归纳的——从几个前提——结论示例中寻找一般规则,而另一些是溯因的——推测哪些前提导致了某些结论。最后,当某些推理规则存在解决策略时,它可以转换成某种软件结构,并用于为智能系统提供自动推理能力。这种软件通常被称为逻辑编程 (LP) 范式的一部分。
摘要 软件产品在人们的日常生活和各行各业中扮演着越来越重要的角色。为了给软件开发提供良好的环境并提高生产力和效率,人们提出了各种各样的方法。基于案例的推理 (CBR) 因其在软件行业的明显优点而有潜力成为知识管理的最佳方法之一。但目前还没有足够的经验证据表明 CBR 在实践中的应用程度以及应用案例推理的困难、个人能力等挑战。为了了解案例推理在当前软件开发行业的实践应用情况,我们进行了一项研究,采用文献综述和访谈法作为主要研究方法。研究结果表明,由于应用案例推理的多重困难,一些公司选择使用其他类型的知识管理技术,而其他公司尚未应用 CBR 应用。
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