本章探讨了机器学习中鲁棒性的概念及其在构建可信人工智能系统中的作用，包括定义、影响因素和评估技术。讨论了以数据为中心和以模型为中心的改进策略。强调了现有方法的挑战和局限性，并提供了未来研究的方向。

该文介绍了Ziya2模型，使用数据为中心的优化方法来增强学习过程，在多个基准测试中表现优异。

本文讨论了大型语言模型在医疗保健方面的能力和发展过程。认为正在进行从传统预训练语言模型到大型语言模型的范式转变，包括从辨别式人工智能方法向生成式人工智能方法的转变，以及从以模型为中心的方法论向以数据为中心的方法论的转变。

本文探讨了大型语言模型在医疗保健领域的发展和能力，指出正在从传统预训练语言模型向大型语言模型转变，包括从辨别式人工智能方法向生成式人工智能方法的转变，以及从以模型为中心的方法论向以数据为中心的方法论的转变。

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本文分析了针对性别少数群体的仇恨言论检测问题，并提出了以数据为中心的综合框架，概括数据创建流程。实践者可从该框架中获益。