这是一系列关于实际应用中使用大型语言模型(LLMs)的第六篇文章之前的文章介绍了如何通过提示工程和微调利用预训练的LLMs尽管这些…
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人工智能可以帮助我们理解本质上的复杂性,在我们让其自动驾驶处理最为偶然的复杂性的同时,扮演真正的副驾驶员的角色
Leave a Comment介绍 在当今世界中,生成式人工智能推动了创造力的边界,使机器能够创作出类似人类的内容。然而,在这种创新中存在一个挑战——AI生成的输出中存在偏见。本文深入探讨了“生成式人工智能中的偏见缓解”。我们将探讨各种偏见,从文化到性别,了解它们可能产生的现实影响。我们的旅程包括检测和缓解偏见的高级策略,如对抗训练和多样化训练数据。加入我们,揭开生成式人工智能中偏见缓解的复杂性,发现我们如何创建更加公平可靠的人工智能系统。 来源:Lexis 学习目标 理解生成式人工智能中的偏见:我们将探讨偏见在人工智能中的含义,以及为什么它在生成式人工智能中是一个真正的关注点,通过实际例子来说明其影响。 伦理和实际影响:深入研究人工智能偏见的伦理和现实后果,从不平等的医疗保健到对人工智能系统的信任问题。 生成式人工智能中的偏见类型:了解不同形式的偏见,如选择偏见和群体思维偏见,以及它们在人工智能生成内容中的表现方式。 偏见缓解技术:发现对抗训练和数据增强等先进方法,以应对生成式人工智能中的偏见。 案例研究:探索IBM的Project Debater和Google的BERT模型等实际案例,了解偏见缓解技术的有效应用。 挑战和未来方向:了解偏见缓解中的持续挑战,从不断变化的偏见形式到伦理困境,以及解决这些问题的未来方向。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 理解生成式人工智能中的偏见 偏见,一个我们都熟悉的术语,在生成式人工智能中展现出新的维度。在本质上,人工智能中的偏见指的是AI模型生成的内容中可能出现的不公平或偏斜的观点。 本文将剖析这个概念,探讨它在生成式人工智能中的表现方式以及为什么它是一个如此重要的关注点。我们将避免使用术语,深入研究实际例子,以了解偏见对人工智能生成内容的影响。 代码片段理解生成式人工智能中的偏见 这是一个基本的代码片段,可以帮助理解生成式人工智能中的偏见: # 用于说明生成式人工智能中偏见的示例代码 import random # 定义一个求职者数据集 applicants =…
Leave a Comment在本文中,开始使用Qwik引导一个Web开发项目,并准备好将OpenAI的AI工具整合进来
Leave a Comment介绍 时尚界一直在寻求方法来保持创新的前沿,以满足消费者不断变化的口味和偏好。如果你对时尚感兴趣,或者是一个时尚迷,你应该考虑稳定扩散器的能力。Segmind API使这一可能性变得非常容易。人工智能(AI)已经成为时尚界的一个改变者,改变了设计师创作、营销和销售产品的方式。本文将探讨Segmind Stable Diffusion XL 1.0在时尚界中的GenAI方法及其对行业的影响。 学习目标 介绍生成人工智能 稳定扩散的概念 时尚爱好者的GenAI应用和用例 稳定扩散的特点及其在时尚界中的可能性 对GenAI伦理的一瞥 本文是作为数据科学博文的一部分发表的。 生成AI 生成人工智能是AI的一个分支,它利用过去学到的相似性,采用创建/生成以前不存在的新想法的方法。例如,我们可以看到一个GenAI模型,它在棉花角色上进行训练,生成新的卡通图像。与AI中只是将新图像分类为卡通或非卡通不同,GenAI现在可以生成一种不包括它训练过的任何先前图像的新卡通图像。这打开了各种可能性,在本文中,我们只考虑其中一种可能性:在时尚界使用Segmind模型。 AI与时尚的交汇 正如我们所介绍的,时尚是一个不断发展的领域,受创造力、潮流和消费者偏好的推动。传统上,设计师和时尚品牌依靠人类创造力来创造新的风格和系列。这个过程耗时且常常限制创新。这就是GenAI发挥作用的地方。 时尚中的生成AI利用强大的算法和海量数据集生成独特而创新的设计、图案和风格。它还允许时尚设计师和品牌简化创意过程,缩短生产时间,并探索新的创意思路。 介绍Segmind Stable Diffusion XL 1.0 Segmind拥有各种用于各种GenAI任务的模型,可以随时使用,无需任何额外设置。所有这些模型都可以在网站上找到,并且结构良好,因此很容易浏览各种可用选项。在首页上,“Models”导航栏可以导航到所有模型的列表。这提供了一个令人震惊的模型收藏,帮助您轻松找到适合您特定用例的模型。…
Leave a Comment在智能手机和智能家居时代,想象一下一个不仅仅是遵循指令,而是真正思考、处理复杂逻辑的人工智能听起来像是科幻小说,不是吗…
Leave a Comment“测试自动化的前5个AI驱动工具:Perfecto Scriptless Mobile、Applitools、Functionize、AccelQ、Testim了解更多关于AI工具的优缺点”
Leave a Comment介绍 在不断发展的人工智能(AI)世界中,GPT-4是一种人类般的文本生成奇迹。就像与一个能说你的语言的机器聊天一样。但这里有个转折:AI需要的不仅仅是华丽的词句。我们必须理解它的思维方式,并决定我们是否可以信任它。这就是可解释的AI(XAI)登上舞台的地方。在本文中,您将了解未来的AI将如何与GPT-4和可解释的AI(XAI)一起发展,并填补这个差距。 学习目标 了解GPT-4:了解GPT-4是什么,它的能力以及为什么它在人工智能中至关重要。 探索可解释的AI(XAI):探索可解释的AI(XAI)的含义,为什么它很重要以及如何提高AI的透明度。 探索XAI的工作原理:深入了解XAI的工作原理,从输入数据到用户界面。 了解实际应用示例:了解GPT-4与XAI有和没有的情况下如何影响您的日常生活。 学习集成方法:了解如何使用代码示例将GPT-4与XAI集成。 确定应用案例:探索在医疗、法律和金融领域的实际应用。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发布。 了解GPT-4 来源- shift delete.Net 在我们深入了解XAI之前,让我们首先掌握GPT-4的要义。”生成式预训练变形器4“是OpenAI的语言模型系列的最新版本。它以生成连贯且上下文相关的文本而闻名。GPT-4的改进包括更大的训练数据集、更多的参数和改进的微调能力。这些特点使其成为各种应用中的强大工具,从内容生成到聊天机器人。 可解释的AI(XAI)的需求 什么是可解释的AI? 可解释的AI(XAI)是一种使AI系统更透明和可理解的方式。它帮助我们了解为什么AI做出某些决策,使我们更容易信任和使用在关键领域如医疗和金融中的AI。 来源- Rachel 随着AI系统越来越多地融入我们的生活,确保它们不是”黑匣子”变得至关重要。黑匣子AI模型,如一些神经网络的迭代版本,做出决策时没有提供其推理过程的见解。这种缺乏透明度带来了挑战,特别是在关键的医疗、金融和法律应用中。 想象一下由AI系统生成的医疗诊断。虽然诊断可能是准确的,但理解为什么AI得出这个结论同样重要,特别是对于医生和患者来说。这就是可解释的AI(XAI)发挥作用的地方。 XAI专注于创建能够产生结果并解释其决策的AI模型。通过提高透明度,”XAI旨在在AI系统中建立信任和责任感”。 可解释的AI(XAI)的工作原理 来源-…
Leave a Comment本文将向您展示如何使用ChatGPT Meme Creator插件来创建(实际上非常有趣的)表情包
Leave a Comment介绍 在这场令人兴奋的技术与创造力的融合中,人工智能(AI)赋予了图像生成以生命,改变了我们对创造力的理解。本博客探讨了“人工智能与图像生成的美学”,它涉及到像神经风格迁移和生成对抗网络(GANs)这样的AI技术在艺术表达中的技术方面。当像素和算法融合在一起时,数学准确性和美学吸引力之间的共生表现是显而易见的。让我们一起探究这种联系,并重新定义在人工智能和人类视觉共同推动创造力边界的时代中成为艺术家的含义。 学习目标 你将学习一些图像生成的方法。 你将了解创造力和技术融合的重要性。 我们将检查AI生成艺术的视觉质量。 你将了解人工智能对创造力的影响。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 图像生成的演变 人类的双手和创造力主要塑造了图像生成的起源。艺术家使用画笔、铅笔和其他材料精心创作视觉表现。随着数字时代的到来,计算机开始在这个领域发挥更大的作用。计算机图形最初是基础的、像素化的,缺乏人类触感的优雅。随着算法的改进,图像得到了增强,但仍然只是算法。 人工智能现在处于巅峰状态。在深度学习和神经网络的进步,特别是生成对抗网络(GANs)的改进之后,AI领域取得了显著发展。 AI已经从一个工具发展成为一个合作伙伴。由于它们的网络方法,GANs开始产生有时与照片有所不同的图像。 利用创造性AI探索风格和流派 创造性AI是一种可以帮助我们探索艺术、音乐和写作中不同风格和流派的工具。想象一下拥有一个能够分析著名绘画并创建融合不同风格的新艺术品的计算机程序。 在视觉艺术的世界中,创造性AI就像一个数字画家,可以以多种风格生成图像。想象一个计算机程序,它已经看过数千幅图片,从古典肖像到现代抽象艺术。通过学习这些图片,AI可以创作融合不同风格甚至发明风格的新图像。 例如,你可以生成将逼真的纹理与富有想象力的角色相结合的图像。这使得艺术家和设计师可以尝试各种创新思路,并开发出有趣的角色和独特的设计,这些设计是以前从未被考虑过的。 伦理问题的考虑 给予原创艺术家应有的认可:给予启发AI创作的艺术家应有的认可是一个关键问题。如果AI创建了类似于著名绘画的作品,我们应该确保原创艺术家得到应有的赞誉。 所有权和版权:谁拥有AI创作的艺术品?是编写AI程序的人,还是启发AI的艺术家共享所有权?为了避免冲突,必须明确回答这些问题。 AI中的偏见:AI在创作艺术时可能更偏好某些风格或文化。这可能是不公平的,应该仔细考虑以保护所有艺术形式。 可访问性:如果只有少数人能够使用新的AI工具,这对其他希望使用它们并利用它们提高生产力的人来说是不公平的。 数据隐私:当AI研究艺术以学习如何创作自己的艺术时,通常需要使用许多图像和数据。 情感影响:如果AI创作出与人类创作的艺术类似的作品,原创作品的情感价值可能会被忽视。 像许多其他技术和传统的交汇点一样,人工智能和艺术的交汇点是令人兴奋和具有挑战性的。伦理关切确保增长符合理想和包容性。 创建图像的方法论…
Leave a Comment我正在开发一个用于与PDF文件聊天的Web应用程序,能够处理超过1000页的大型文档但在与文档开始对话之前,我希望应用程序…
Leave a Comment一个关注Data Commons的目光,这是Google为了使公开可用的数据对于解决社会挑战的人们更有用而发起的倡议
Leave a Comment介绍 神经进化是一个迷人的领域,其中人工智能将神经网络和进化算法结合起来培养其创造能力。它类似于人工智能的艺术或音乐之旅,使其能够创作杰作和作曲交响乐。本文深入探讨了神经进化,探索了其机制、应用和意义。它就像人工智能对自我提升的追求,就像一个崭露头角的艺术家完善自己的工艺。神经进化赋予了人工智能进化的能力,增强了其解决问题的能力、艺术天赋和游戏技巧。这个旅程体现了人工智能的成长,就像人类的持续发展一样,推动其走向创造卓越。 来源 – San Diego Consulting Group 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 理解神经进化 想象一下,如果人工智能能够像生物一样学习和成长。这就是神经进化的本质。 进化算法 这就像是人工智能的生存游戏。它们创建许多人工智能玩家,让它们竞争,只保留最好的。然后,优胜者成为下一代的父母。这个循环重复进行,直到人工智能掌握了其任务。 来源 – Baeldung 初始化:首先创建一组可能的解决方案。 评估:根据问题的目标评估每个解决方案的表现。 选择:选择最好的解决方案作为下一代的父母。 交叉:父母结合他们的特点创建新的解决方案。 变异:引入随机变化,增加后代的多样性。 解决方案:经过多个世代,您应该得到改进的问题解决方案。 进化算法模仿自然选择的过程。它们创建一个人工智能模型的种群,评估其性能,选择最好的个体,并将它们繁殖以创建下一代。 # 一个用于优化的简单遗传算法…
Leave a Comment逐步指南:实现Cassandra待办事项ChatGPT插件,作为一个虚拟个人助手,用于管理您的待办事项清单
Leave a Comment这是我们系列文章的第一部分,阐述组织和云服务提供商在努力实现持续合规性时面临的挑战
Leave a Comment通过在IBM云平台上利用由Oracle集成云与生成式AI WatsonX提供的解决方案,实现多云连接
Leave a Comment人工智能是技术革命的推动力量,悄然耗尽我们的水资源。包括OpenAI的ChatGPT在内的先进AI系统对能量的渴望导致了水消耗的惊人增加。在本文中,我们将深入探讨人工智能对环境的无止境能量需求以及微软和谷歌等科技巨头为缓解这一日益关注的问题所做的努力。 还可阅读:NVIDIA的人工智能模型拯救地球,NASA提供资金支持 人工智能的能源需求 人工智能,尤其是ChatGPT等计算密集型模型,需要大量的处理能力,通常存储在庞大的数据中心中。这些数据中心不仅对能源需求巨大,而且对水资源依赖性较高。 微软和谷歌的环境努力 像微软和谷歌这样的领先科技巨头正在采取措施应对人工智能对环境的影响。它们是确保负责任的资源消耗的更广泛行业努力的一部分。然而,随着科技行业的扩张,专家们对其负面环境影响的担忧日益加剧。 不断增加的用水量 人工智能革命进一步提高了人工智能对水的需求。根据微软最新的环境报告,他们的全球用水量从2021年增长了34%,达到近17亿加仑,相当于2500个奥运大小的游泳池。谷歌作为另一个深度参与人工智能研究的科技巨头,其用水量增加了20%,在2022年达到了56亿加仑。这一大幅增加归因于该公司不断扩大的人工智能工作。 还可阅读:人工智能模型的环境成本:碳排放和用水量 ChatGPT的用水量和OpenAI的地方影响 最近的报告显示,像ChatGPT这样的人工智能系统每次用户提出5到50个提示或问题时,会消耗大约500毫升的水。考虑到全球范围内聊天机器人使用的指数增长,这相当于一个巨大的水足迹,引起了专家和环保人士的警惕。 由加利福尼亚州的工程师开发的ChatGPT依赖于爱荷华州的数据中心,该地区使用了Raccoon和Des Moines河的水。这说明了人工智能对当地水资源的深远影响。虽然OpenAI将其数据中心的位置保密,但受影响地区的居民感受到了后果。得梅因水务公司报告称,自2007年以来住宅用水费率增加了近80%,城市居民每1000加仑水费为5.19美元。 人工智能与加密货币挖掘 人工智能的用水量与加密货币挖掘的用电量存在相似之处。虽然与人工智能不同,但加密货币挖掘在资源消耗方面面临类似的挑战。例如,比特币挖掘的能源消耗量与阿根廷的全部用电量相当。 科技巨头的改变承诺 微软的承诺: 微软正积极寻求在租用场地推动透明度和效率。他们的目标是到2030年实现100%无碳能源,并力争成为一个负碳、正水、零废弃物的公司。 谷歌的可持续目标: 谷歌也制定了雄心勃勃的目标,计划到2030年在其运营和价值链上实现净零排放。这包括减少2022年产生的1020万吨二氧化碳。谷歌还强调,由于效率措施的实施,人工智能的能源需求增长速度比预期要慢。 还可阅读:NVIDIA的人工智能拯救地球免受气候变化的影响 我们的观点 尽管科技公司正在采取措施缓解人工智能对环境的影响,但威胁仍然存在。随着人工智能能力的扩大,科技公司必须不断追求效率提升,采用可再生能源,探索替代的冷却技术,并加强资源使用的透明度。只有通过负责任的管理,人工智能的能源需求才能得到可持续满足,确保与地球的和谐共存。
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