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人工智能术语

什么是稳健性？

定义

模型在噪声、变化或对抗性输入下保持性能的能力。

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红队使用对抗性提示对人工智能系统进行压力测试，以揭示失败和风险。基准测试用于测量和比较模型性能的标准化测试或数据集。数据漂移现实世界输入数据随时间的变化可能会降低模型性能。扩散模型一种生成架构，可以学习反转噪声以合成图像、音频或其他内容。合奏团结合多个模型的预测以提高鲁棒性或准确性。GAN（生成对抗网络）生成器和鉴别器相互训练的生成设置。

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Adversarial Examples and Robustness ImageNet-C and Common-Corruption Robustness

参见

Reward Model Safety Filter Retrieval Scaling Law Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)Semantic Search Reinforcement Learning Self-Supervised Learning