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人工智能大模型在计算机视觉中的应用
前言
隐私保护问题始终是人工智能领域面临的重要挑战，尤其是在大模型的应用过程中，大量的个人数据和敏感信息可能会被采集和处理。因此，如何确保用户的隐私不被泄露，如何处理数据安全问题，将直接影响大模型的广泛应用。
为了解决黑箱问题，研究人员提出了多种可解释性技术，主要通过构建可视化工具、提供特征重要性分析、生成局部解释等手段来揭示模型的内部机制。这些方法仍然面临诸多挑战，例如可解释性与模型性能之间的权衡、对于复杂任务的解释能力不强等。因此，如何在保证大模型性能的提升其可解释性，仍是一个需要深入研究的方向。
大模型的训练通常需要
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