在过去的几年中，大型语言模型（LLMs）因其杰出的能力而崭露头角，能够以前所未有的熟练度理解、生成和操纵文本它们的潜在应用领域从对话代理人到内容生成和信息检索，承诺着彻底改变所有行业然而，在确保负责任和…
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在一个被生成AI所迷住的世界中，专门从事以AI为动力的视频创作的初创公司Pika，在由风投公司Lightspeed Venture Partners主导的最新一轮融资中获得了5500万美元的惊人资金。这笔资金的涌入与Pika 1.0的推出相一致，Pika 1.0是一套赋能于视频拍摄的创新工具，旨在改变视频创作的格局。Pika的旅程仅仅开始了六个月，已经吸引了50万用户，每周生成数百万个视频。 Pika 1.0发布 Pika的雄心目标是简化视频制作，从而开发出了Pika 1.0，配备有生成AI模型，能够编辑各种风格的视频，例如“3D动画”、“动漫”和“电影”。这个创新平台从隐秘模式中出现，引入了一种工具，可以扩展视频长度、转换风格，甚至使用AI编辑内容，比如改变衣着或添加人物。现在的问题是，Pika 1.0是否真的能够彻底改变通常复杂且资源密集的视频创作过程？ Pika的竞争优势 在充斥着像Runway和Stability AI这样的竞争对手的领域，Pika通过承诺提升视频编辑体验的功能使其与众不同。值得注意的是，Pika 1.0提供了扩展视频画布或宽高比的能力，为用户提供了前所未有的创作自由。随着这个平台为广泛的可用性做好准备，Google和Meta等行业巨头也在暗示他们将进入生成AI视频工具领域。 Lightspeed对Pika的信心 尽管竞争激烈，但风投公司Lightspeed Venture Partners在Pika和Stability AI两家公司的投资者中表达了对Pika的转型潜力的信心。代表Lightspeed的Michael Mignano认为，Pika的技术基础和对创造力的早期热情使其在民主化高质量视频创作方面成为领导者。这一认可表明，Pika可能确实在重塑人们如何将自己的故事进行视觉分享方面发挥关键作用。 生成AI的兴起潮流 Pika的快速增长反映了对于各类应用中生成AI的需求飙升。根据IDC的数据，生成AI的投资从今年的160亿美元预计将在2027年飙升至1,430亿美元。尽管在2023年，生成AI仅占整体AI支出的9%，但该公司预计在未来五年内将显著增至28%。这一趋势不仅限于专业人士，最近的一项调查显示，Z世代越来越喜欢使用生成AI工具。 还可阅读：Google的BARD现在可以“观看并回答关于YouTube视频的问题” 挑战与未来展望 随着生成AI的发展，未来面临着一些挑战。2023年O’Reilly的报告指出，26%的企业AI采用者正在初步试点生成AI，并面临着从意外结果和安全问题到公平、偏见和隐私问题的种种担忧。该行业还受制于难以确定商业用例和有关AI生成内容的法律复杂性。…
Leave a Comment生成AI的快速增长带来了有前景的新创新，同时也带来了新的挑战这些挑战包括一些生成AI之前普遍存在的问题，比如偏见和可解释性，以及基础模型（FMs）独有的幻觉和有害性等新问题在AWS，我们致力于负责任地发展生成AI，[…]
Leave a Comment在民主进程中，我们需要全面了解选举虚假信息的问题选举虚假信息涉及有意散布虚假信息以操纵公众舆论和破坏选举的诚信，直接威胁到民主基本原则回顾历史，我们可以看到选举干预现象日益增多
Leave a Comment在一项具有突破性的宣布中，Inflection AI，即备受欢迎的PI AI个人助理的创建者，揭示了他们的最新成就。一款强大的语言模型名为Inflection-2不仅超过了谷歌强大的PaLM-2，而且在各种基准测试数据集中表现出了优越性。 Inflection-2大型语言模型 经过广泛的研究和开发，Inflection-2在大型语言模型领域树立了新的标准。在与谷歌的PaLM-2和Meta的LLaMA-2进行比较测试后，Inflection-2被评为领先者。值得注意的是，在自然问题（Natural Questions）语料库中，Inflection-2的37.3分数仅仅略逊于PaLM-2的37.5分数，明显优于LLaMA-2。 MMLU – 大规模多任务语言理解 Inflection AI的MMLU基准测试成绩公开了该模型的优势和不足之处。该数据集覆盖了STEM（科学、技术、工程和数学）以及各种科目的57项任务，目的是评估模型的世界知识和问题解决能力。Inflection-2令人印象深刻的79.6分数使其跻身于顶级表现者之列，表明它在不同领域具有全面的理解能力。 MBPP – 代码和数学推理能力 在MBPP数据集的直接比较中，该数据集侧重于代码和数学推理，Inflection-2展现了意外的高水平。尽管没有专门针对这些任务进行训练，但它以53.0分数超越了针对编码进行微调的PaLM-2S的50.0分数。 HumanEval数据集测试 Inflection-2的成功不仅限于HumanEval问题解决数据集，它以44.5分数超过了PaLM-2。值得注意的是，尽管没有针对这些挑战进行专门训练，但Inflection-2的性能堪比强大的GPT-4。 更强大的LLM即将到来 Inflection AI的宣告暗示着正在制作中的更加强大的语言模型。通过计划在庞大的22,000个GPU集群上进行训练（比Inflection-2的5,000个GPU集群大几倍），Inflection AI有望加剧人工智能领域的竞争。随着Inflection AI等初创公司不断推出强大的AI模型，谷歌和OpenAI等已经建立起来的重要参与者面临着更加激烈的竞争。 还阅读：伊隆·马斯克发布碧色：带有叛逆倾向的时髦AI聊天机器人 我们的看法 Inflection-2作为一款领先的语言模型，在AI能力方面迈出了重要的一步。该模型在任务中的出色表现，尤其是在其训练范围之外的任务中，突显了其适应性和在各种应用中的潜力。随着技术行业见证AI创新的蓬勃发展，PI个人助理等对话式人工智能平台正在不断演变，为用户提供前沿体验。Inflection…
Leave a Comment物联网和人工智能相互融合，形成一种变革性的协同效应，通过实时数据、预测能力和无与伦比的效率，优化各个行业
Leave a Comment在充满活力的科技领域中，印度正在通过人工智能领域的一位有雄心的新参与者开辟自己的领域。Ola首席执行官Bhavish Aggarwal领导着这一最新创新，命名为“Krutrim”，旨在在本地和国际上引起轰动。这个本土解决方案旨在展示印度技术在全球舞台上的强大实力。 Krutrim的起源 Ola的成功背后的远见者Bhavish Aggarwal并不满足于现已颠覆了交通部门。Aggarwal现在把目光集中在AI驱动的通信领域上。Krutrim不仅仅是又一个聊天应用程序；它是一种意向的表达，是印度不断增长的技术能力的证明。 带有特色的聊天应用程序 Krutrim不仅仅是一个消息传递工具。它是一个AI平台，承诺提供独特的用户体验。Krutrim致力于理解和处理自然语言，旨在直观且用户友好，满足各种用户需求。 印度科技复兴 印度的科技领域一直在上升轨道上发展，而Krutrim则是这一复兴的一个光辉例证。通过开发与全球巨头不相上下的AI聊天应用程序，印度传递出一个明确的信息：它准备领导，而不仅仅是跟随。Krutrim不仅仅是一个应用程序，而是印度创新和工程的展示。 我们的观点 Krutrim代表了印度科技迈出的大胆一步。它是创新的标志，反映出印度企业家如Bhavish Aggarwal的雄心和技能。当全世界关注时，Krutrim很可能成为推动印度走向全球AI话题前沿的催化剂。
Leave a CommentELIZA是一个早期的聊天机器人，与ChatGPT有一些相似之处为什么这种炒作很重要呢？嗯，当你发明了船，你也就预示着船只遇难
Leave a Comment在人工智能领域，效率和环境影响已成为重要的关注点。加州圣克鲁兹大学的Jason Eshraghian开发了snnTorch这一开源Python库，实现了脉冲神经网络，从大脑在处理数据方面的出色效率中汲取灵感。研究中强调的关键问题在于传统神经网络的低效率和不断增长的环境足迹。 传统神经网络缺乏大脑处理机制的优雅性。脉冲神经网络模仿大脑，只在有输入时激活神经元，与持续处理数据的传统网络形成对比。Eshraghian旨在将人工智能注入到生物系统中观察到的效率中，为当前神经网络能量密集型所引起的环境担忧提供切实可行的解决方案。 鉴于snnTorch这一在大流行病期间产生的热情项目，其使用已取得了不错的成果，下载量超过了10万次。它的应用范围从NASA的卫星跟踪到与Graphcore等公司的合作，优化AI芯片。snnTorch致力于利用大脑的能源效率，并将其无缝集成到AI功能中。在芯片设计背景下，Eshraghian看到了通过软件和硬件共同设计以实现最大功率效率的计算芯片优化的潜力。 随着snnTorch的采用增加，对教育资源的需求也在增长。Eshraghian的论文作为该库的伴随文档具备双重功能：记录代码并提供一个基于大脑启发的人工智能的教育资源。它采用了极为诚实的方法，承认了神经形态计算的不确定性，避免了学生在这个领域中普遍存在的挫折感。 这项研究的诚实也体现在其呈现方式上，使用代码块来呈现，这是传统研究论文的一种变化。这些带有解释的代码块突出显示了某些领域的不确定性，提供了在经常晦涩难懂的领域中的透明度。Eshraghian旨在提供他在编码之旅中所希望拥有的资源。这种透明度在有关研究在神经形态硬件初创企业的入职培训中的应用方面获得了积极的回响。 这项研究探讨了大脑启发深度学习的限制和机会，并认识到相对于人工智能模型而言，我们对大脑过程的理解还存在差距。Eshraghian提出了一种前进的道路：识别相关性和差异。一个关键区别是大脑无法重访过去的数据，而专注于实时信息——这为可持续人工智能至关重要的增强能源效率提供了机会。 这项研究深入探讨了神经科学的基本概念：“共同激发，联结在一起”。传统上认为这与深度学习的误差反向传播截然相反，研究者提出了一种互补的关系，开辟了探索的道路。与生物分子工程研究人员合作在脑器官模型方面架起了生物模型与计算研究之间的桥梁。将“生物硬件”纳入软件/硬件共同设计范例，这种多学科方法承诺为大脑启发的学习提供深入的洞察力。 总之，snnTorch及其论文标志着迈向大脑启发人工智能的里程碑。其成功凸显了对传统神经网络的持续需求，即对能源效率更高的替代方案。研究者的透明和教育方法促进了一个致力于推动神经形态计算界限的协作社区。在snnTorch的指导下，该领域有潜力革新人工智能，并加深我们对人脑进程的理解。
Leave a Comment人工通用智能（AGI）引起了人工智能领域的关注，象征着超越人类能力的系统。OpenAI作为重要的AGI研究机构，最近从Q*转向了专注于Proximal Policy Optimization（PPO）。这一转变意味着PPO作为OpenAI的持久首选在AGI领域的重要性，也呼应了Peter Welinder的预期：“当大家了解Q学习的时候，等着他们听说PPO吧。”在本文中，我们深入探讨PPO，解析其复杂性，并探索对未来AGI的影响。 解析PPO Proximal Policy Optimization（PPO）是由OpenAI开发的强化学习算法。它是一种用于人工智能的技术，其中代理与环境进行交互以学习任务。简单来说，假设代理正在尝试找到玩游戏的最佳方式。PPO通过小心处理策略的变化来帮助代理学习。与一次性进行大的调整不同，PPO在多轮学习中进行小而谨慎的改进。就像代理在思考和渐进的方式下练习和完善其游戏技能。 PPO还关注过去的经验。它不仅使用收集到的所有数据，而且选择最有帮助的部分进行学习。这样，它避免了重复错误，专注于有效的方法。与传统的算法不同，PPO的小步更新保持稳定，对于一致的AGI系统训练至关重要。 应用的多样性 PPO的多样性体现在在探索和利用之间找到了微妙的平衡，这在强化学习中是一个关键因素。OpenAI在各个领域使用PPO，从在模拟环境中训练代理到精通复杂游戏。其增量策略更新确保适应性，并限制了变化，使其在机器人技术、自主系统和算法交易等领域不可或缺。 铺路通往AGI OpenAI战略性地依靠PPO，强调战术性的AGI方法。通过在游戏和模拟中利用PPO，OpenAI推动了人工智能能力的边界。全局光照的收购强调了OpenAI对逼真模拟环境代理训练的承诺。 我们的观点 自2017年以来，OpenAI将PPO作为默认的强化学习算法，因为它易于使用且性能良好。PPO在应对复杂性、保持稳定性和适应性方面的能力使其成为OpenAI的AGI基石。PPO的多种应用凸显了其效果，并巩固了其在不断发展的人工智能领域中的关键角色。
Leave a Comment探索机器学习中多面向的对数损失的宇宙了解这一普遍指标背后的数学、理论和直觉对于希望提升技能的机器学习工程师来说，这个指南解释了如何利用对数损失使您的模型强大可靠
Leave a Comment在一次引人注目的事件中，掀起了人工智能和科技行业的波澜，人工智能领域的领先实体OpenAI最近在领导层经历了重大变革由Sam Altman戏剧性回归首席执行官职位和随之而来的董事会重组所标志，这些[…]
Leave a Comment在不断演进的人工智能领域中，有两个重要领域处于创新的前沿：感知型人工智能和人工通用智能（AGI）的追求感知型人工智能作为一个引人入胜的领域，探索让机器能够解释和处理感官数据，模拟人类感官系统它涵盖了广泛的领域[…]
Leave a Comment在最近的一项公告中，Google的DeepMind与YouTube合作，推出了一款名为Lyria的音乐生成模型，该模型将改变艺术表达的景观。这项创新技术配备了两个实验性工具集，Dream Track和Music AI，标志着人工智能辅助音乐创作迈出了重要的一步，承诺重新定义音乐家和创作者与他们的创作互动。 Lyria的发布紧随Google先前在基于人工智能的音乐创作方面的尝试，其通过单词提示生成曲调的方式进入这一领域。现在，重点转向了DeepMind的Lyria模型，旨在与YouTube合作，使创作者能够发挥其潜力。Dream Track是一种开创性的工具，赋予创作者们创造以人工智能生成的音乐为基础的YouTube Shorts背景音乐的能力，使他们能够沉浸在备受赞誉的艺术家独特的音乐风格中。 然而，在人工智能在音乐创作中的角色引发的兴奋中，出现了关于人工智能生成作品的真实性和可持续性的担忧。在音频片段之间保持音乐连贯性的复杂性对人工智能模型构成了挑战。DeepMind承认了这种复杂性，并强调在延长的时间内保持预期音乐效果的困难，从而导致时间上的超现实失真。 DeepMind和YouTube最初集中在更短的音乐作品上以缓解这些挑战。Dream Track的首个发布面向一小群创作者，为其提供了机会以反映所选择艺术家的音乐本质来创作精心策划的30秒人工智能生成背景音乐。值得注意的是，艺术家们积极参与测试这些模型，以确保其真实性并提供宝贵的见解。 团队强调了这些努力的合作性质。他们强调了一个名为Music AI孵化器的集体，其中包括艺术家、词曲作者和制作人积极为改进人工智能工具做出贡献。他们的参与意味着探索人工智能的边界并提升创作过程的动力。 虽然Dream Track的发布范围有限，但Music AI工具的更广泛应用将在今年晚些时候推出。DeepMind令人兴奋地暗示了这些工具的功能，其中包括基于指定乐器或哼唱来创作音乐，从简单的MIDI键盘输入组合创作乐团，以及创作与现有人声线伴奏的器乐曲目。 Google进军人工智能生成音乐的探索并非孤立的。Meta的开源AI音乐生成器以及Stability AI和Riffusion等初创公司的其他创举，突显了音乐行业加速向 embrace AI 驱动的创新迈进的趋势。在这些进展下，这个行业正处于转型之中。 随着人工智能与创造力交叉，令人关注的问题是：人工智能创作是否将成为音乐的新常态？尽管存在不确定性，DeepMind和YouTube之间的合作表明了一种共同努力，旨在确保人工智能生成的音乐在保持可信度的同时与人类创造力相辅相成。 在技术和艺术交汇的领域，DeepMind和YouTube在人工智能音乐生成方面的努力预示着一个充满希望的未来，一个创新和艺术表达协调一致地重新定义音乐创作本质的未来。 本文来自谷歌DeepMind和YouTube研究人员宣布Lyria：先进的人工智能音乐生成模型，首发于MarkTechPost。
Leave a Comment现在还为时过早说Open AI会取代整个RAG和API导向的应用程序经过几次迭代，他们可能会实现这一点最终会实现吗？还是不会？OpenAI助手对战带有LlamaIndex的RAG
Leave a Comment潜入Analytics Vidhya的数据科学转型世界，通过Analytics Vidhya领先数据系列的突破性演讲《以数据为先导》。在这个系列的独家采访中，Analytics Vidhya的CEO Kunal Jain与杰出的人工智能领导者Vin Vashishta进行了一场激动人心的对话。揭示Vin的旅程的秘密，他从技术职位转变为领导职位的战略性转变，分享了宝贵的见解和经验。 与Vin Vashishta，V Squared的创始人兼人工智能顾问对话 让我们开始吧！ 关键见解 踏上Vin Vashishta非凡的旅程，从安装个人电脑到成为人工智能战略的开拓者。 揭示他对领导者关键决策的看法：在快速解决方案与数据科学应用的可靠性之间取得平衡。 深入了解Vin在行业趋势爆发前预见行动的独特过程，指导他在不断变化的环境中的战略举措。 探索他的创业起源并见证其多年来的发展，亲身经历了挑战和胜利的第一手账户。 深入了解Vin对商业愿景的重要性的信念，即使对于最新技术的晚期采用者，也为持续成功提供动力。 了解为什么Vin主张技术专家进入不同的领域，强调在快速发展的领域中前进的必要性。 您是如何开始您的数据科学之旅的？ 起初，我接受教育以成为土木工程师，追随着我父亲的脚步。然而，我12岁时第一次接触编程对我产生了深远的影响。我被在虚拟环境中创造东西的能力所吸引。大学的第一年我上了一门编程课程，立刻就知道这是我的激情所在。我的注意力转移到了编程上，那大约是在1994-1995年。我的数据科学之旅并不直接。我在90年代的第一次人工智能繁荣周期中毕业。尽管我渴望为微软工作并构建先进的模型，但我一直从事更传统的软件工程角色。我从安装个人电脑一步步升职到建立网站和数据库管理。我的第一份公司工作涉及到在公司内部安装软件和平台，直接与客户合作。这种经历至关重要，因为它教会了我交付软件承诺的重要性。 您在数据科学模型方面早期面临的挑战是什么？ 我的第一个数据科学项目是在2012年，那时候我们没有今天这样的库和资源。我使用不同的语言构建模型，包括C、C++和Java，因为由于技术限制我们必须对所有东西进行优化。我们没有现在这样的云基础设施，大规模的数据只有大型公司才能获得。我早期的客户是大型公司，直到2016年才有中小型企业来找我。与这些较小的客户合作使我遇到了现实世界的限制，如预算和时间，这与企业界有所不同。 您是如何从技术角色过渡到战略和领导角色的？ 在2012年被解雇后，我迅速将我的副业咨询转变为全职事业，创办了V…
Leave a Comment了解更多有关在AIOps领域中改变性能分析的内容，以及人工智能/机器学习与AIOps的融合如何引领了一种新的可观测性时代
Leave a Comment本文是使用Python概率编程语言（PPL）Pyro进行AB测试的介绍，Pyro是PyMC的一个替代品撰写本文的动机是为了进一步推广我的……
Leave a Comment随着人工智能的发展，它已经被应用于生活的各个方面。其应用正在各个领域中显现。人工智能的应用已经扩展到医疗保健、教育、交通、制造业、零售业、金融等各个领域。 然而，随着人工智能（AI）越来越多地融入我们的日常生活，建立强大和有效的计算系统对于可靠和安全的人工智能体验是必要的。但是问题是：硬件突破必须跟上机器学习（ML）模型和软件开发的进展。这种不平衡使得构建完整和安全的全栈系统变得困难。此外，尽管电池技术在发展，但小型设备市场正在超过这些发展，这限制了人工智能系统的潜在强度和使用。 因此，谷歌推出了开源框架Project Open Se Cura，旨在加速安全、可扩展、透明和高效的人工智能系统的开发。这个项目在谷歌内部以Project Sparrow的名字存在。Project Open Se Cura凸显了谷歌对开源开发的承诺。该倡议涉及创建开源设计工具和知识产权（IP）库，以加速全栈系统处理机器学习工作负载的增长。协作共同设计和开发流程旨在增强系统设计，侧重于安全、效率和可扩展性，并助力下一代人工智能体验。 这个项目与VeriSilicon、Antmicro和lowRISC等重要合作伙伴密切合作开发。研究人员强调每个合作伙伴都提供了对开发过程至关重要的知识和资源。例如，lowRISC为项目提供了清晰的信任根、开发和集成工具，确保了安全的基础。Antmicro在开源系统级软件和使用Renode的系统仿真工具方面提供了专业知识。VeriSilicon在商业化、BSP（板支持包）开发、IP设计和硅设计方面提供了专业知识。这些工具使得通过在IP库中添加安全的机器学习功能，能够开发出低功耗的人工智能系统概念验证。 研究人员表示，他们期待进一步开放地增强和发展Open Se Cura。他们正在积极寻求与剑桥大学（用于CHERI创新）和密歇根大学（用于低功耗和生成型人工智能）等机构的合作伙伴关系。 谷歌对通过这些新工具探索可能性感到兴奋，并鼓励广大开源社区加入并做出贡献。这个协作努力旨在推动创新，创建安全、可扩展和高效的新型人工智能体验。研究人员预计与开源社区的合作引领人工智能进步的新时代。 本文翻译自：Meet Google’s Project Open Se Cura: An Open-Source Framework to…
Leave a Comment在我为Towards Data Science写的第一篇帖子中，我介绍了我最喜欢的涵盖从线性代数到现代深度学习的机器学习书籍
Leave a Comment在旧金山举行的亚太经合组织首席执行官峰会上，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）将人工智能比作气候变化根据CNBC的报道，皮查伊被问及如何获得全球对“智能人工智能监管”的共识时，他表示人工智能“将会蔓延”，“人工智能的进步将会……”
Leave a CommentOpenAI（开放AI），人工智能领域的先驱，面临着需求激增的压力，因此暂时停止了新的订阅ChatGPT Plus高级服务的注册。首席执行官山姆·奥尔特曼（Sam Altman）在DevDay之后的使用激增上表示，其容量存在挑战，并强调致力于确保卓越的用户体验。 暂停和用户通知 奥尔特曼在X（前身为Twitter）上分享了DevDay后的激增超出了他们的容量，导致ChatGPT Plus新用户注册的暂时停止。在这一暂停期间，像先进的GPT-4 Turbo和自定义GPT等功能都将暂停提供。尽管如此，用户被鼓励在应用程序内进行签约，以确保在订阅重新开放时迅速获得增强功能的访问。 DevDay的影响和GPT创新 需求激增归因于OpenAI在2023年的DevDay上发布的生成式预训练转换器（GPT）。这些GPT赋予开发者和企业以强大的能力，实现各种应用，包括在Canva等平台上进行图形设计。会议展示了超过5,000个GPT，让用户可以轻松地构建模型，无需编码。 容量之外的挑战 – 停机和GPT-5开发 OpenAI不仅面临容量问题的挑战，最近ChatGPT的停机也暗示了可能的分布式拒绝服务（DDoS）攻击。对攻击来源和动机的调查正在进行中。与此同时，该公司正在秘密进行GPT-5的研发，奥尔特曼透露其训练需要大量增加数据量。数据将从公共数据集和来自私人公司的专有数据中提取。 我们的观点 在OpenAI应对需求激增的同时，ChatGPT Plus注册临时暂停反映了确保无缝用户体验的承诺。通过GPT-4 Turbo的创新进展以及对GPT-5的期待，OpenAI坚定不移地致力于推动人工智能的边界。用户热切期待订阅重新开放时，人工智能领域将继续发展，OpenAI在不久的将来将有更多的突破性发展。
Leave a Comment“`html 在快节奏的创意资源行业中，先进系统能够自动创建图像和媒体，开启了令人兴奋的可能性，并引发了版权、表达和虚假信息等问题。在这个行业中的重要参与者之一，Shutterstock通过引入TRUST框架来解决这些问题。 在TRUST框架推出之前，创意资源行业面临使用无版权数据训练AI系统所带来的潜在问题。这引发了版权侵权和对为开发这些强大算法做出贡献的创作者是否得到公平补偿等问题。针对这些挑战，Shutterstock推出了TRUST框架，该框架明确了公司将遵循的五项关键道德AI原则。 为了解决无版权数据的问题，TRUST框架的“训练”原则确保只使用正确许可的数据来训练AI系统。这有助于避免版权相关问题，为负责任的AI开发奠定了基础。此外，“版税”原则强调对创作者的公平补偿，Shutterstock承诺通过版税基金向创作者支付使用其作品在训练AI模型中的费用。 表达和多样性是任何AI系统的重要方面。“提升”原则在TRUST框架中促进AI系统的多样性和包容性。这确保生成的内容反映了广泛的观点，并避免在训练数据中加强偏见。 保护客户和控制AI内容风险是TRUST框架所解决的另两个优先事项。“保障”原则旨在通过采取措施防止问题AI内容，保护客户的利益。其中包括对系统输出进行人工审查，以识别和解决潜在问题。 开放性在建立对AI生成内容的信任方面起着重要作用。TRUST框架中的“透明度”原则要求清晰标注AI生成作品，并支持溯源跟踪。这确保用户在遇到由AI创建的内容时得到告知，促进对这些技术使用的透明度。 为了展示其对负责任的AI采用的承诺，Shutterstock还推出了其他措施，包括对版权、商标和其他与AI生成内容相关的潜在风险提供的赔偿。此赔偿为向审核提交其AI生成图像的客户提供了法律保护，确保他们获得与传统授权库照片相同的支持和保障。 总之，Shutterstock的TRUST框架是解决创造性AI技术在创意资源行业中带来的道德挑战的重要进展。通过实施优先考虑负责任训练、公平补偿、多样性、客户保护和透明度的原则，Shutterstock致力于引领该领域中道德AI发展的道路。随着行业的发展，TRUST框架为希望采用道德AI实践的其他公司提供了一个模型。它确保AI技术的承诺能以负责任的方式造福创作者和客户。 文章来源：Shutterstock Introduces TRUST: A Guiding Framework for Ethical AI and Customer Protection（来源：MarkTechPost）。 “`
Leave a Comment今天，我们很高兴宣布能够使用Amazon SageMaker JumpStart对Mistral 7B模型进行微调您现在可以使用Amazon SageMaker Studio UI进行几次点击或使用SageMaker Python SDK对SageMaker JumpStart上的Mistral文本生成模型进行微调和部署基础模型在生成任务中表现非常出色，[…]
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