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计量环境下的可信人工智能
国家物理实验室 (NPL) 在可信人工智能 (TAI) 领域进行的研究回顾，特别是在计量学，即测量科学的背景下，关于可信机器学习 (TML)。我们描绘了 TAI 的三个广泛主题：技术、社会技术和社会，这些主题在确保开发的模型可信且可以依赖于
PDF18 days ago
可解释的客户决策树聚合方法用于联邦学习
我们提出了一种适用于联邦学习场景的可解释客户端决策树聚合过程，保持了用于聚合的基本决策树的可解释性和精确性。该模型基于聚合决策树的多个决策路径，可应用于不同类型的决策树，如 ID3 和 CART，实验证明该模型构建的树改进了本地模型，并优于
PDF3 months ago
可信 AI 之旅 - 第一部分：实用框架的追求
本研究综述了值得信赖的人工智能（TAI）及其各种定义，提出了离开支配和工程语境中的责任或伦理人工智能等术语以明确任何混淆的建议，并强调了公平性、偏见、风险、安全性、可解释性和可靠性等关键属性和特性以发展一个普遍框架来处理这些问题，同时考虑了
PDF3 months ago
自主轮椅的安全过马路：一种新型数据集及其实验评估
自动驾驶车辆的安全过马路是智能城市中需要解决的重要问题。本文介绍了一种多传感器融合方法，用于支持由自主轮椅和具备多样化和冗余组件的飞行无人机组成的系统中的过马路决策。为此，我们设计了一个基于可解释的物理条件的分析危险函数，通过单个传感器评估
PDF4 months ago
拥抱不确定性灵活性：利用监督树核强化集成建模以预测基于二维超声心动图的右心室容量
提出了一种使用不确定性评分来量化二维超声心动图中右心室体积的集成回归方法，通过学习树结构来识别目标实例的最近训练样本，并使用多种分布类型更灵活地建模输出，该方法在小规模数据集上得到验证，表明其相对于其他最先进的方法具有更好的概率和点预测性能
PDF4 months ago
AFSPP: 利用大型语言模型塑造偏好和个性的代理框架
利用 Agent Framework for Shaping Preference and Personality (AFSPP) 揭示大型语言模型代理人的偏好和个性形成受社交网络和主观意识的多方面影响，为心理实验提供了高效而广泛的结果并对
PDF6 months ago
大型语言模型是否了解事实？
通过设计基准测试 Pinocchio，综合评估大型语言模型 (LLMs) 中的事实知识的广度和范围，研究发现现有的 LLMs 仍然缺乏事实知识并存在各种虚假相关性，这成为实现可靠人工智能的关键瓶颈。
PDF9 months ago
建立值得信赖的人工智能的关键：从 AI 原则，伦理，关键要求到负责任的 AI 系统和监管中去连接关系
提出了可信人工智能的七个技术要求和三个主要支柱的构建方法，并考虑到了系统整个生命周期中的所有过程和角色的可信性。同样，还介绍了通过审核过程提高人工智能系统的责任的概念，以及为了未来社会进步而必须面对的规制辩论。
PDFa year ago
机器学习的可重复性：术语、建议和开放问题
本文回顾了当前关于 Artificial Intelligence 的可重复性的文献，并强调了未解决的问题。作者提出了一些建议来提高模型重复性，特别是涉及生物医学和物理人工智能领域的问题。
PDFa year ago