怎样确保去偏见技术不会对模型的整体性能产生负面影响?
在将AI模型部署到生产环境时,公平性(Fairness)已成为与性能(Accuracy)同等重要的指标。然而,去偏见技术常常伴随着一个核心挑战:公平性提升是否会以牺牲模型的整体预测性能为代价? 本文将深入探讨如何通过一种实用的AI基础设施技...
在将AI模型部署到生产环境时,公平性(Fairness)已成为与性能(Accuracy)同等重要的指标。然而,去偏见技术常常伴随着一个核心挑战:公平性提升是否会以牺牲模型的整体预测性能为代价? 本文将深入探讨如何通过一种实用的AI基础设施技...
什么是 Python 字节码和 dis 模块? 在 Python 中,我们编写的源代码并不会直接被机器执行。相反,Python 解释器(CPython)首先将源代码编译成一种低级、平台无关的指令集,称为字节码(Bytecode)。然后,Py...
在AI模型部署,尤其是涉及信贷、招聘或司法等高风险场景时,确保模型决策的公平性(Fairness)至关重要。传统的公平性指标(如群体平等机会或统计奇偶性)仅能发现群体偏差,但无法解释模型对特定个体的决策是否公平。 反事实分析(Counter...
向量搜索技术依赖高效的近似最近邻(ANN)算法来处理大规模数据集。其中,乘积量化(Product Quantization, PQ)因其卓越的压缩比和搜索速度而广受欢迎。然而,PQ是通过将高维向量拆分为多个子向量并独立量化来工作的,这一过程...
在日常的软件开发工作中,我们经常需要在两个分支之间来回切换,比如在主分支(main)上快速修复一个Bug,然后立即切换回正在开发的特性分支(feature-X)。手动输入完整的或复制粘贴分支名称不仅效率低下,还容易出错。 Git 提供了一个...