Press "Enter" to skip to content

431 search results for "承诺"

Metaverse (元宇宙):一种虚拟现实世界,被视为类似现实世界的拓展 Nightmare (恶梦):一种令人感到恐惧或不愉快的梦境或经历 AI (人工智能):人工智能技术的简称,指指能够模仿、学习和执行类似人类智能行为的系统 翻译结果:从元宇宙恶梦到人工智能的成功

虽然标题的第一部分不言自明,但第二部分则不太明显我认为(并在下文中进行了解释),Meta在人工智能领域采取的非传统路径至少很有意思,并且…

Leave a Comment

生成式人工智能如何改变商业、医疗和艺术领域?

介绍 生成式人工智能,常被称为GenAI,处于人工智能革命的前沿,使机器人拥有无限的创造力和问题解决潜力。在人工智能不断推动可能性极限的世界中,GenAI代表了尖端技术和人类创造力的重要融合。这个新的人工智能领域超越了简单的预测,通过使用机器来产生与人类信息密切相似的内容、数据和解决方案来进行分类。在本文中,我们将探讨GenAI的重要影响,从其基本理念到其实际应用和复杂实施,同时探索艺术、医学、商业、交通、游戏等领域。这场深入研究将探讨生成式人工智能如何重塑我们周围的一切。我们将带给您对GenAI能力的深入了解,并用实际应用的例子激发您的灵感。 学习目标 阅读本文后,您将对生成式人工智能的基础有所了解。 了解如何实际运用生成式人工智能产生重大效果。 了解这些用例如何运用生成式人工智能。 了解未来生成式人工智能技术的可能性。 本文是作为数据科学博文马拉松的一部分发表的。 理解生成式人工智能 生成式人工智能是一类人工智能模型和算法,可以产生与人类创造的数据、材料或其他输出非常相似的结果。这包括生成文本、音乐、图形,甚至更复杂的输出,如软件代码或学术研究文章。 什么是生成式人工智能? 生成式人工智能,有时被称为“创建新内容、数据或解决方案的人工智能”,是人工智能的前沿子领域。与通常主要关注分析和预测的典型人工智能模型不同,生成式人工智能利用深度学习算法的能力产生与人类数据非常相似的结果。 这些尖端模型,例如Variational Autoencoders (VAEs)和Generative Adversarial Networks (GANs),能够理解复杂的数据分布并提供独特、与上下文相关的信息,使它们在广泛的应用中非常有价值。 生成式人工智能的应用案例 现在,让我们更深入地了解生成式人工智能的几个应用案例,以及它如何重塑我们周围的一切。 艺术和创造力 随着机器创作音乐和艺术的能力,生成式人工智能引发了一场创造力的革命。音乐家和艺术家正在使用这些模型来尝试新的表达方式。例如,AIVA(Artificial Intelligence Virtual Artist)音乐创作系统使用深度学习来创作与人类音乐家创作的作品相媲美的独特古典音乐。…

Leave a Comment

NVIDIA AI揭示SteerLM:一种新的人工智能方法,允许用户在推理过程中自定义大型语言模型(LLM)的回复

在不断变化的人工智能领域中,开发人员和用户一直面临着一个挑战:大型语言模型需要更多定制且细致的响应。尽管这些模型(如Llama 2)可以生成类似人类的文本,但它们经常需要提供真正符合个别用户独特需求的答案。现有的方法(如监督微调和基于人类反馈的强化学习)存在一定局限性,导致响应可能更加机械和复杂。 NVIDIA研究部门发布了一项突破性技术,名为SteerLM,该技术承诺解决这些挑战。SteerLM提供了一种创新且用户为中心的方法,用于定制大型语言模型的响应,通过允许用户定义指导模型行为的关键属性,从而对输出具有更多控制。 SteerLM通过四步监督微调过程来运作,简化了对大型语言模型的定制。首先,它使用人工标注的数据集训练属性预测模型,评估诸如有益性、幽默和创造力等特征。然后,它利用该模型对多样化的数据集进行注释,增强了语言模型可访问的数据的多样性。接下来,SteerLM使用属性条件的监督微调,训练模型根据指定的属性生成响应,如感知质量。最后,它通过引导式训练对模型进行优化,产生多样化的响应并进行微调以实现最佳对齐。 SteerLM的一个突出特点是其实时可调性,在推理过程中允许用户对属性进行微调,以满足他们的特定需求。这种灵活性为各种潜在应用开辟了道路,从游戏和教育到可访问性。通过SteerLM,公司可以通过单一模型为多个团队提供个性化能力,而无需为每个不同的应用重新构建模型。 SteerLM的简便性和用户友好性在其指标和性能中体现出来。在实验中,SteerLM 43B在Vicuna基准测试中胜过了现有的基于人类反馈的强化学习模型,如ChatGPT-3.5和Llama 30B RLHF。通过提供一个简单的微调过程,几乎不需要对基础设施和代码进行任何改变,SteerLM以更少的麻烦获得了出色的结果,成为人工智能定制领域的一项重大进展。 NVIDIA通过在其NVIDIA NeMo框架中发布SteerLM的开源软件,迈出了推动先进定制民主化的重要一步。开发人员现在有机会访问代码并尝试使用可在Hugging Face等平台上获得的定制13B Llama 2模型进行此技术。对于那些对训练自己的SteerLM模型感兴趣的人,也提供了详细的说明。 随着大型语言模型的不断演进,像SteerLM这样的解决方案的需求变得越来越重要,以便提供不仅智能而且真正有帮助且符合用户价值观的人工智能。借助SteerLM,人工智能社区在追求更加个性化和适应性的人工智能系统的探索中迈出了重要的一步,开启了定制人工智能的新时代。

Leave a Comment

谷歌将其顶点AI搜索更新为医疗和生命科学功能 (Gǔgē jiāng qí dǐan AI sōusuǒ gēngxīn wéi yīliáo hé shēngmìng kēxué gōngnéng)

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-13-at-2.35.11-PM-1024×627.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-13-at-2.35.11-PM-150×150.png”/><p>在医疗领域,人工智能(AI)的出现成为一束希望的明灯,承诺引领进一步高效和精准的新时代。谷歌云与医疗领域的领导者合作,牵头推进人工智能技术的进展,即将改变医疗和生命科学的格局。从优化流程到加速医学研究,这项卓越技术的潜力无限,承载着更健康、更充实生活的希望。</p><p>基因AI在医疗保健领域最直接的应用之一在于增强个人获取重要信息并从中获取洞见的能力。通过谷歌云的顶点AI搜索,医疗专业人士现在可以利用经过医学调整的人工智能高效从各种来源(包括FHIR数据,临床笔记和电子健康记录(EHR))中提取准确的临床信息。这种搜索能力的飞跃解决了一个关键需求,因为医护人员经常面临从大量结构化和非结构化数据中筛选重要信息的挑战,其中关键信息很容易被忽视。</p><p>对于生命科学公司来说,基因AI是推动业务增强的动力,实现更精简的流程并支持精准医学的发展。顶点AI搜索与谷歌云的医疗保健API和医疗数据引擎的整合进一步加强了这一进展,确保符合《健康保险流通职责与问责法案》(HIPAA)的严格要求。</p><p>作为医疗保健领域的开拓者,Highmark Health设想未来医疗经验将类似于顶级零售商提供的无缝互动体验。通过他们的Living Health模型,Highmark Health旨在通过利用生成式AI来提高内部生产力、信息的可访问性以及医生和会员的整体体验,从而彻底改变客户和临床人员的互动方式。顶点AI和大型语言模型(LLMs)的整合承诺以前所未有的规模个性化会员材料和其他公开可用信息。</p><p>作为医疗保健领域的另一个阵容强大的公司,Hackensack Meridian Health正在通过将关键数据、应用和资源迁移到谷歌云上进行重大的IT现代化。这种过渡增强了敏捷性、可靠性和安全性,并从多样数据源中解锁了大量见解,加速了发现和创新。这种合作是Hackensack Meridian Health与谷歌云的更广泛合作的一部分,涵盖了人工智能利用、数据分析和生产力软件。</p><p>为了应对全国性的护士和医护人员心力交瘁和短缺的挑战,care.ai提供了基于生成式AI的解决方案。他们的智能护理设施平台由谷歌的大型语言模型提供支持,旨在减轻行政负担、缓解人员不足,并使临床医生能够更多地投入到患者护理中。care.ai致力于建立一个基于实时数据的生态系统,赋予临床和运营团队以无与伦比的有效性,通过创建持续学习环境和利用环境智能传感器来满足患者需求。</p><p>由谷歌开发的Med-PaLM 2是一种经过医学调整的大型语言模型,代表了基因AI技术的重大进步。这个专门的模型具备促进丰富、信息性讨论、回答复杂的医学问题和从复杂的非结构化医学文本中提取洞见的能力。通过与顶点AI搜索相辅相成,Med-PaLM 2为医疗组织提供了一个强大的工具包,以访问和理解复杂的医学信息,从而加快决策过程。</p><p>随着谷歌云与医疗保健和生命科学组织的合作不断深化,朝着在医疗保健领域安全有效的人工智能技术之路已经开始。通过数据和基因AI的协同作用,改善医疗体验和在生命科学领域加快进展的潜力已经在我们掌握之中。医疗保健的未来正在一次次基于人工智能的突破中重塑。</p>

Leave a Comment

Google揭示了最前沿的Vertex AI搜索:对于医疗服务提供商来说是一个具有颠覆性影响的创举

在2023年HLTH的开创性公告中,谷歌通过引入针对医疗保健和生命科学提供商定制的Vertex AI Search功能,为医疗行业带来了一场革命。这项创新承诺改变访问患者数据和回答医疗查询的方式。让我们详细探讨这一令人兴奋的发展。 医疗保健搜索的新时代 谷歌的Vertex AI平台处于这一技术飞跃的前沿。它现在拥有强大的生成式AI功能,使医疗保健和生命科学公司能够高效搜索患者数据。这包括关键的临床来源,如FHIR数据和临床记录。这项创新与谷歌的庞大医学语言模型Med-PaLM 2相结合,使其与众不同。 也可阅读:谷歌的Med-PaLM 2将成为最先进的医学人工智能 揭秘Vertex AI和Med-PaLM Vertex AI是一个可自定义的搜索引擎,使组织能够创建具有生成式AI功能的搜索引擎。它是一个颠覆者,提供了设计定制的客户搜索体验的灵活性,特别是在医疗保健领域。 另一方面,Med-PaLM 2是一种生成式AI技术,利用了谷歌的大型语言模型(LLMs)的力量。这个数字奇迹可以回答复杂的医学问题,为准确高效的医疗解决方案提供有价值的资产。 了解更多: 医疗保健中的生成式人工智能 医疗保健查询的整体解决方案 Vertex AI Search与Med-PaLM 2的结合带来了医疗保健提供商寻找答案的范式转变。无论是特定于患者的医学查询还是一般医学问题,这个动态的二人组都能涵盖。 提高效率和护理质量 谷歌云的云AI和行业解决方案副总裁兼总经理Burak Gokturk强调了这项突破性技术的巨大潜力。他认为它可以提升临床决策支持、减轻医疗保健专业人员的行政负担,从而提高患者护理质量。…

Leave a Comment

OpenAI的GPT-4V(ision):AI多模态领域的突破

在改革人工智能领域格局的划时代举措中,OpenAI推出了具有视觉能力的GPT-4,名为GPT-4V。这一新的迭代版本赋予用户同时运用语言和视觉数据的强大能力。从而解锁前所未有的能力,承诺为我们与人工智能的互动带来革命性变革。在这里,我们将深入探讨这一最新进展,并探索它对我们生活的各个方面可能产生的影响。 还可以阅读:揭开AI的未来——GPT-4和可解释的AI(XAI) 具有远见的飞跃 将图像输入整合到大型语言模型(LLMs)中代表着人工智能研究和开发中的一个关键里程碑。GPT-4V旨在将仅限于语言的系统转变为多模态强大实体,引领着一个创新界面和突破性功能的时代。GPT-4V具备分析和解释图像的能力,为用户带来了全新的可能性。 从文本到文本和图像 GPT-4 Vision使得ChatGPT能够弥补文本和图像信息之间的差距。用户现在可以探索图像并获得有关其地理起源的详细见解,这使得它成为渴望通过视觉数据对世界有更多了解的好奇心旺盛的人的宝贵工具。 揭开GPT-4V的应用案例 GPT-4V的真正魅力在于其多样的应用。以下是一些最终用户正在使用GPT-4V的卓越方式: 通过ChatGPT确定图像起源:通过图像分析解锁世界的秘密,GPT-4 Vision增强了ChatGPT确定图像地理起源的能力。 解决复杂数学概念:GPT-4V是一个能够分解复杂方程和图形的数学天才,成为学生和学者们必不可少的伙伴。 将手写输入转换为LaTeX代码:GPT-4V将手写注释转换为LaTeX代码的能力简化了研究人员和学生们常常需要数字化他们手写的技术信息的生活。 提取表格细节:GPT-4V在数据分析方面的能力使其能够高效地从表格中提取和解释信息,简化数据处理过程。 理解视觉指向:GPT-4V通过理解视觉线索并以更高的上下文理解回应,将用户交互提升到一个新的水平。 使用绘图构建简单的模拟网站:GPT-4V提供了一种将绘图转化为用于创建基本网站的网页布局的独特工具。 重视质量保证 OpenAI在确保GPT-4V的可靠性和安全性方面毫不懈怠。已经进行了广泛的定性和定量评估,涵盖了各种场景。评估过程包括内部测试和专家评审,评估模型在识别有害内容、人口统计识别、隐私问题、地理定位、网络安全和多模态监狱层破解等任务中的性能。 限制和注意事项 虽然GPT-4V是人工智能技术的一个引人注目的飞跃,但我们需要认识到它的局限性。该模型可能会产生不正确的推论、在图像中错过文本或字符,甚至会生成虚构的事实。值得注意的是,它不适合于识别图片中的危险物质,并经常错误识别它们。在医学领域,它可能会产生矛盾的回答,并缺乏对标准实践的认识,潜在地导致误诊。 此外,GPT-4V对于某些符号的理解和基于视觉输入生成不适当内容的潜力引起了关注,特别是在敏感环境中。 充满前景的未来 GPT-4 Vision(GPT-4V)的到来带来了无限可能和挑战。在发布之前,我们进行了详细的努力,以解决潜在的风险。特别是使用个人的图像方面的风险,确保好处远大于任何缺点。 随着我们进入人工智能时代,GPT-4V成为人机协作无限潜能的证明。凭借分析图像的能力,这一开创性技术打开了新的视野。因此,它展示了一种未来的样貌,即语言模型变得更加智能和对视觉更加敏感。

Leave a Comment

未来人工智能将如何与医疗账单员相互补充?

在我们迅速发展的数字时代,医疗行业对变革并不陌生在突破性技术的影响下,传统的医疗程序正在稳定地转变在这些创新中,人工智能(AI)作为一个强大的改变游戏规则者,正在塑造医疗账单等多个专业领域的未来本篇旨在探讨AI在未来如何补充医疗账单员的作用阅读更多 »

Leave a Comment

推出面向AI的免费“培训和微调以应用于实际生产”的课程 (Tuīchū miànxiàng AI de miǎnfèi péixùn hé wēitiáo yǐ yìngyòng yú shíjì shēngchǎn de kèchéng)

Towards AI非常高兴地宣布免费、综合的课程《训练和微调用于生产的大型语言模型(LLMs)》,这是Gen AI 360的第二个部分的推出

Leave a Comment

Docker发布了“Docker AI”:以上下文感知自动化改变开发者的生产力

在 DockerCon 2023 主题演讲中发布了一项开创性的公告,Docker 推出了 Docker AI,这是他们的首款 AI 动力产品,旨在提升开发者的生产力。这个创新工具汇集了全球 Docker 开发者的集体知识,提供针对特定上下文的自动化指导,以简化开发流程。 Docker 进军 AI 领域代表了一次战略性举措,旨在通过为开发者提供定制的辅助工具,帮助他们应对应用程序开发的复杂性。这一发展与 Docker 为开发者提供尖端的 AI/ML 功能、内容和合作伙伴关系的广泛举措相一致,这些举措旨在将 AI/ML 无缝集成到他们的应用程序中。通过增强现有的工具、内容和服务套件,Docker 旨在提高开发者已有工作流程的效率。 团队对 AI 在代码生成中的影响表示了积极的态度,指出它在源代码编写方面具有变革性的影响。然而,Docker…

Leave a Comment

BrainChip推出第二代Akida平台,用于边缘人工智能进步

在一个对人工智能(AI)能力有着无尽渴望的时代,神经网络处理器先驱BrainChip迈出了赋予边缘设备前所未有的处理能力的重大步伐。公司的最新发布,第二代Akida平台,代表了边缘AI领域的飞跃,为设备摆脱云端依赖提供了潜力。 BrainChip初次展示的Akida神经形态处理技术于2019年林利秋季处理器大会上展现出来,为这个旅程铺平了道路,并在2021年面向普通用户推出了开发套件。2023年3月,宣布了Akida 2.0的推出,这是一种承诺支持Temporal Event-Based Neural Network(TENN)加速和可选视觉变换器硬件的改进。这个增强不仅增加了平台的能力,还减轻了主机处理器的计算负载。BrainChip将Akida 2.0分为三个不同的产品类别:Akida-E,注重能源效率;Akida-S,设计用于无缝集成到微控制器单元和片上系统;Akida-P,一个高性能范围,辅以可选的视觉变换器加速。 现在,BrainChip启动了“提前访问”计划,授权访问Akida 2.0知识产权(IP),并承诺通过TENN支持实现“数量级”的计算密度提升。这一颠覆性的飞跃证明了向多模式边缘AI不可避免的转变,这一趋势加剧了对边缘智能计算的需求。研究人员对此发展表示赞誉,强调BrainChip的第二代Akida与性能、效率、准确性和可靠性的关键要求完全吻合,有助于加速这一转变。 Akida 2.0平台的核心是TENN,它们提供了模型尺寸和计算需求的“数量级”巨大减少。这种效率的提升对于加速AI采用并有望使边缘AI解决方案更易于访问和部署。 随着BrainChip向Akida 2.0 IP敞开大门,热切的创新者和科技爱好者被鼓励联系公司的销售部门以获取更多详情。虽然目前尚未公布定价,但基于第二代平台的硬件开发套件的发布时间尚待确认。 总之,BrainChip引入第二代Akida平台将重新定义边缘人工智能的领域。以TENN为核心,这项创新解决了边缘计算中对性能、效率和可靠性的迫切需求。

Leave a Comment

Can't find what you're looking for? Try refining your search: