在解决超人工智能(AI)即将面临的挑战方面迈出了重要的一步,OpenAI推出了一项新的研究方向——弱到强的泛化。这一创新性的方法旨在探索较小的AI模型是否能够有效地监督和控制更大、更复杂的模型,这在他们最近的研究论文《从弱到强的泛化》中有所描述。 超对齐问题 随着人工智能的迅速发展,未来十年内开发超级智能系统的前景引起了重要关切。OpenAI的超对齐团队认识到需要解决将超人工智能与人类价值对齐的挑战的紧迫性,这一点在他们全面的研究论文中有所讨论。 目前的对齐方法 现有的对齐方法,如强化学习反馈(RLHF),严重依赖于人类监督。然而,随着超人工智能模型的出现,“弱监督者”人类的不足变得更加明显。AI系统产生大量新颖而复杂的代码的潜力对传统的对齐方法构成了重大挑战,这在OpenAI的研究中得到了强调。 实证设置 OpenAI提出了一个有说服力的比喻来解决对齐挑战:一个较小、能力较弱的模型是否能够有效地监督一个较大、能力更强的模型?这个目标是要确定一种强大的AI模型是否可以根据弱监督者的意图进行泛化,即使面对不完整或有缺陷的训练标签,这个目标在他们最近的研究论文中有详细描述。 令人印象深刻的结果和局限性 OpenAI在他们的研究论文中概述了实验结果,展示了泛化方面的显著改进。通过使用一种鼓励较大模型更加自信、在必要时与弱监督者存在分歧的方法,OpenAI使用一个GPT-2级模型实现了接近GPT-3.5的性能水平。尽管这只是一个概念验证,但这种方法展示了弱到强的泛化的潜力,这在他们的研究结果中被详细讨论。 我们的观点 OpenAI的这一创新方向为机器学习研究社区打开了解决对齐挑战的大门。尽管所提出的方法存在局限性,但它标志着在将超人工智能系统对齐方面取得实证进展的关键一步,这一点在OpenAI的研究论文中得到了强调。OpenAI致力于开源代码并提供进一步研究的资助,强调了解决对齐问题的紧迫性和重要性,而人工智能的发展不断推进。 解码AI对齐的未来是研究人员为确保先进的人工智能技术安全发展做出贡献的令人兴奋的机会,正如OpenAI在他们最近的研究论文中所探讨的。他们的方法鼓励合作和探索,促进了团体努力,以确保高级AI技术在我们社会中的负责任和有益整合。
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加州大学伯克利分校的研究团队引入了Starling-7B,一个采用AI反馈强化学习(RLAIF)的开源大型语言模型(LLM)。借助先进的GPT-4标记的排名数据集Nectar以及精心设计的奖励训练和策略调整流程,Starling-7B-alpha在语言模型性能方面树立了新的标准,在MT-Bench上超越了所有模型,除了OpenAI的GPT-4和GPT-4 Turbo。 强化学习的潜力 虽然监督微调在聊天机器人系统开发中已经表现出了有效性,但是强化学习从人类反馈(RLHF)或AI反馈(RLAIF)中提升模型在规模上的潜力一直受到了有限的探索。早期的模型,如Zephyr-7B和Neural-Chat-7B,在与领先的监督微调(SFT)模型相比没有充分展示RLHF的潜力。 为了弥补这一差距,研究团队推出了Nectar,一个精心设计的高质量排名数据集,专门为聊天而量身定制,包括183K个提示和380万个成对比较。该数据集旨在促进对RLHF的更全面研究,提供了从各种模型中获取的多样化的提示。 奖励模型Starling-RM-7B-alpha的发布以及在HuggingFace上进行的精调LLM模型Starling-LM-7B-alpha的发布,标志着开源人工智能研究的重要进展。值得注意的是,该模型的MT-Bench分数从7.81上升到令人印象深刻的8.09,伴随着AlpacaEval的显著提高,将聊天机器人的有用性从88.51%提升至91.99%。 还阅读: 什么是强化学习以及它如何工作(2023年) 模型评估 评估Starling-7B存在独特的挑战。随着RLHF后LLM表现出卓越的有用性和安全特性,MT-Bench和AlpacaEval分数的提高证明了这一点。然而,它在基于知识的问答、数学和编码方面的基本能力仍然保持稳定或略有下降。 将其纳入LMSYS聊天机器人竞技场进行直接聊天和匿名比较提供了测试人类偏好的平台。评估还突出了使用OpenLLM排行榜作为聊天模型基准的局限性,强调了Alpaca Eval和MT-Bench提供的微妙评估的重要性。 合成偏好数据的Goodhart定律 需要考虑的一个关键方面是合成偏好数据的Goodhart定律。虽然更高的MT-Bench分数表示根据GPT-4的改进模型性能,但不一定与人类偏好相关。RLHF主要增强了响应风格,特别是在有用性和安全性等方面,展示了在线RL方法在广泛的偏好数据上的扩展潜力。 局限性 尽管Starling-7B表现出色,但在涉及推理或数学任务方面仍存在局限性。此外,对越狱提示的敏感性和偶尔输出过于冗长的问题也得到了承认。研究团队致力于持续改进,欢迎社区的合作,以加强开放数据集、奖励模型和使用RLHF的语言模型。 我们的观点 以其RLAIF方法和细致入微的数据集创建,Starling-7B体现了强化学习在语言模型中的潜力。尽管仍面临挑战和限制,但对改进的承诺以及与更广泛社区的合作,使Starling-7B成为人工智能研究领域中前沿的标杆。请继续关注更多更新,团队将深入探讨RLHF机制的优化和对人工智能安全研究的贡献。
Leave a Comment最近一份名为“从ChatGPT中提取训练数据”的研究论文揭示了一项重大发现,这个广泛应用的语言模型存在一个令人震惊的漏洞。研究团队的调查显示,仅需两百美元就可以提取数兆字节的ChatGPT训练数据,揭示了一次前所未有的数据泄露。 研究强调,像ChatGPT这样的自然语言理解模型是通过从公共互联网获取的数据进行训练的。该论文揭示了一种攻击方法,可以通过查询模型来提取其所接受训练的精确数据。令人震惊的是,研究人员估计,通过进一步的财务投资,可能可以提取高达一千兆字节的ChatGPT训练数据集。 这次数据泄露具有重大意义,因为它针对的是一个“对齐”的生产模型,旨在避免披露大量的训练数据。然而,研究人员表明,通过一种开发的攻击方法,可以迫使模型披露其大量的训练数据。 训练数据提取攻击及其对你的重要性 揭示这一发现的研究团队多年来一直致力于“训练数据提取”项目。当ChatGPT这样的机器学习模型保留其训练数据的随机方面时,就会发生训练数据提取,使其容易受到攻击。这篇论文首次揭示了一个对一个已上线的对齐模型——ChatGPT的训练数据提取攻击。在图片中,您可以看到电子邮件和联系信息是被分享的。 这个漏洞的影响是深远的,尤其是对那些拥有敏感或原始数据的人士而言。除了数据泄露的担忧,该论文还强调了模型记忆和重复训练数据的风险,这对依赖创新性的产品来说是一个关键因素。 从ChatGPT中提取数据 这项研究提供了成功从ChatGPT提取训练数据的证据,即使该模型只能通过聊天API进行访问,并且可能已经对抗数据提取进行了对齐。该攻击发现了一个绕过隐私保护的漏洞,使ChatGPT脱离了其微调对齐并恢复到其预训练数据。 研究团队强调,ChatGPT的对齐隐藏了记忆功能,当受到特定攻击时,数据输出的频率显著增加。尽管外表看起来不是这样,但该模型的记忆能力是传统攻击的150倍。 对测试和红队模型的影响 该论文提出了对ChatGPT广泛使用的担忧,该模型已经产生了超过十亿人小时的交互作用。然而,数据输出的高频率仍然未被注意到。语言模型中的潜在漏洞,以及区分表面上安全和真正安全模型之间的挑战,都存在重大挑战。 现有的记忆测试技术无法揭示ChatGPT的记忆能力,因为对齐步骤对其进行了隐藏。这凸显了需要增强的测试方法来确保语言模型的安全性。 还可阅读: 导航隐私问题:ChatGPT用户的聊天标题泄露解释 我们的观点 揭示ChatGPT对数据泄露的漏洞,凸显了对机器学习模型的演变中的安全性分析的重要性。需要进一步的研究来确保这些系统的安全性。在当今技术驱动的时代,ChatGPT对数据泄露的敏感性提醒了保护先进语言模型面临的挑战。
Leave a Comment由NVIDIA研究开发的新型人工智能代理能够教会机器人复杂的技能,现已训练出机器手以与人类一样轻松地完成快速旋笔技巧。 在上面的视频中展示的惊人表现是机器人通过Eureka学会的近30项任务之一,Eureka自主编写奖励算法以训练机器人。 Eureka还教会了机器人如何打开抽屉和橱柜、抛接球和操作剪刀等任务。 今天发布的Eureka研究包括一篇论文和项目的人工智能算法,开发者可以使用NVIDIA Isaac Gym进行实验,这是一个用于强化学习研究的物理模拟参考应用程序。Isaac Gym建立在NVIDIA Omniverse上,这是一个基于OpenUSD框架构建3D工具和应用程序的开发平台。Eureka本身由GPT-4大型语言模型驱动。 NVIDIA高级AI研究主管Anima Anandkumar表示:“在过去的十年中,强化学习取得了令人瞩目的成就,但仍存在许多挑战,例如奖励设计仍然是一个试错过程。Eureka是开发整合生成和强化学习方法解决难题的新算法的第一步。” AI训练机器人 根据论文,Eureka生成的奖励程序——用于机器人的试错学习——在超过80%的任务上都优于由专家编写的奖励程序,这使得机器人的平均性能提高了50%以上。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/10/franka_cabinet.mp4 由Eureka教会的机器臂打开抽屉。 这个AI代理使用GPT-4 LLM和生成AI来编写奖励机器人进行强化学习的软件代码。它不需要具体的任务提示或预定义的奖励模板,并且可以根据人类的反馈快速调整奖励以更准确地实现开发者的愿景。 在Isaac Gym的GPU加速模拟中,Eureka可以快速评估大量奖励候选项的质量,从而实现更高效的训练。 Eureka随后构建了关于训练结果的关键统计数据的摘要,并指导LLM改进奖励函数的生成。通过这种方式,人工智能实现了自我提升。它教会了各种各样的机器人,包括四足、两足、四旋翼、灵巧手臂、协作机械臂等完成各种任务。 研究论文对20项Eureka训练任务进行了详细评估,基于需要机器手展示各种复杂操纵技能的开源灵巧性基准。 来自九个Isaac Gym环境的结果通过使用NVIDIA Omniverse生成的可视化展示。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/10/humanoid.mp4 人形机器人通过Eureka学会奔跑步态。…
Leave a Comment生成式人工智能系统已经被用于撰写书籍、创建图形设计、协助医疗从业者,并且能力越来越强要确保这些系统的负责开发和部署,需要仔细评估其可能产生的伦理和社会风险在我们的研究中,我们提出了一个评估人工智能系统社会和伦理风险的三层框架这个框架包括对人工智能系统能力、人机交互和系统影响的评估我们还对当前的安全评估状况进行了梳理,并找到了三个主要的差距:背景、具体风险和多模态性为了弥补这些差距,我们呼吁重新利用现有的评估方法来评估生成式人工智能,并实施综合评估方法,就像我们在误导信息案例研究中所做的那样这种方法将如何可能提供错误信息的人工智能系统与人们如何使用该系统以及在什么背景下使用的洞见结合起来多层次的评估可以得出关于模型能力以外的结论,指示出是否实际发生和传播了伤害,例如误导信息要使任何技术正常运行,必须解决社会和技术挑战因此,为了更好地评估人工智能系统的安全性,必须考虑这些不同层次的背景在这里,我们构建在先前研究的基础上,识别了大规模语言模型的潜在风险,如隐私泄露、工作自动化、误导信息等,并引入了一种全面评估这些风险的方法
Leave a Comment我们发布了一个“错义突变”目录,研究人员可以了解这些突变可能产生的影响错义变异是可以影响人类蛋白质功能的遗传突变在某些情况下,它们可以导致囊性纤维化、镰刀细胞贫血或癌症等疾病AlphaMissense目录是使用AlphaMissense,我们的新的人工智能模型开发的,该模型可以对错义变异进行分类
Leave a Comment通过Style2Fab,制作者可以快速定制可3D打印的物体模型,例如辅助设备,而不影响其功能
Leave a Comment“闪电”系统使用一种新颖的抽象将光子连接到计算机的电子组件,创建了第一个光子计算原型,以满足实时机器学习推理请求
Leave a Comment随着全球珊瑚礁的迅速衰退,夏威夷大学马诺阿分校的研究人员开创了一种基于人工智能的勘测工具,可以从天空监测珊瑚礁的健康状况。 利用由NVIDIA GPU提供动力的深度学习模型和高分辨率卫星图像,研究人员开发出一种新的方法,可以发现和追踪珊瑚礁光环——围绕珊瑚礁的一圈贫瘠沙地。 这项研究最近发表在《遥感环境》杂志上,可能为实时珊瑚礁监测和全球保护工作带来转机。 “珊瑚礁光环可能是生态系统健康的潜在指标,”夏威夷大学的博士后研究员阿梅利亚·迈尔说道,她也是这项研究的合著者。“这些光环模式可以从太空中看到,为科学家和保护人士提供了观察广阔而遥远地区的独特机会。借助人工智能,我们可以定期评估光环的存在和大小,以确定生态系统的健康状况。” 明晰海洋:揭示珊瑚礁健康 根据研究人员最近的发现,以前认为仅由鱼类觅食造成的珊瑚礁光环也可以指示一个健康的捕食者-被捕食者生态系统。一些食草鱼类在保护珊瑚礁周边的海藻或海草上觅食,而捕食者则在海底挖掘寄生无脊椎动物,使周围的沙地裸露。 这些动态表明该区域为维持多样化的海洋生物种群提供了丰富的食物资源。当光环的形状发生变化时,表明海洋食物链存在失衡,可能指示一个不健康的珊瑚礁环境。 身陷困境 虽然珊瑚礁在海洋中仅占不到1%,但它们为超过100万种水生物种提供了栖息地、食物和育种场所。这也具有巨大的商业价值——每年约有3750亿美元的商业捕捞、旅游和沿海风暴保护,以及为药物研发研究提供抗病毒化合物。 然而,过度捕捞、养分污染和海洋酸化威胁着珊瑚礁的健康。加剧的气候变化以及来自变暖海洋的热应激也会加剧珊瑚白化和传染病的发生。 全球超过一半的珊瑚礁已经消失或严重受损,科学家预测到2050年所有的珊瑚礁都将面临威胁,其中很多处于危险之中。 借助人工智能开创新的视野 发现珊瑚礁光环的变化对于全球保护工作至关重要。然而,追踪这些变化是一项耗时且需要大量人力的任务,限制了研究人员每年进行的勘测数量。偏远地区珊瑚礁的可及性也带来了挑战。 研究人员创建了一个人工智能工具,可以从全球卫星图像中识别和测量珊瑚礁光环,使保护人士有机会主动应对珊瑚礁退化问题。 他们使用Planet SkySat图像,开发了一个双模型框架,采用了两种类型的卷积神经网络(CNNs)。依靠图像分割的计算机视觉方法,他们训练了一个Mask R-CNN模型,逐像素检测珊瑚礁和光环的边缘。一个U-Net模型则被训练用于区分珊瑚礁和光环的区域,并进行分类和预测。 研究区域概述(A),包含光环的SkySat卫星图像示例(B)以及光环的放大子集(C)。 团队使用TensorFlow、Keras和PyTorch库对珊瑚礁模型进行了数千个注释的训练和测试。 为了应对任务的大量计算需求,CNNs在一台NVIDIA RTX A6000 GPU上运行,借助cuDNN加速的PyTorch框架。研究人员通过NVIDIA学术硬件赠款计划获得了A6000 GPU。…
Leave a Comment今天,我们与谷歌云合作,正式推出SynthID,一款用于给AI生成的图像添加水印和识别的新工具它将首先在限定数量的Vertex AI客户中使用Imagen进行测试,Imagen是我们最新的文本到图像模型之一,它可以根据输入的文本生成逼真的图像这项技术将数字水印直接嵌入图像的像素中,对人眼来说几乎不可察觉,但可以用于识别虽然生成式人工智能可以释放巨大的创造潜力,但也带来了新的风险,比如创作者故意或无意地传播虚假信息能够识别AI生成的内容对于赋予人们知识,让他们了解何时与生成媒体进行交互,以及防止虚假信息的传播至关重要
Leave a Comment我已经阅读了数十篇机器学习论文,并开始逐渐掌握如何学习论文的方法首先要理解阅读具体论文的目标!我…
Leave a Comment与当前系统相比,MIT系统的能量效率提高了100倍以上,计算密度提高了25倍以上
Leave a Comment这个挑战不仅仅涉及到模糊的JPEG图像修复医学影像中的运动伪影需要更复杂的方法
Leave a Comment在一项令人兴奋的进展中,科技巨头IBM推出了一款“类脑”芯片的原型,这可能彻底改变人工智能(AI)领域。随着对高能耗AI系统环境影响的担忧日益增长,这一创新可能是朝着更节能和可持续的AI技术迈出的重要一步。这款开创性芯片从人脑复杂的连接中汲取灵感,有望重新塑造各种平台上的AI系统。 还阅读:IBM和NASA联手创建地球科学GPT:解码地球的奥秘 更环保的AI即将到来 IBM的原型芯片承诺大幅提高AI的能源效率。随着对高能耗AI基础设施所产生的碳排放的担忧不断升级,这款创新芯片带来了一线希望。该芯片的设计灵感来自人脑在实现高性能时消耗最小功率的卓越效率。这一突破可能为不仅先进而且环保意识到的AI技术铺平道路。 还阅读:人工智能技术如何改变回收行业? 模拟人类连接 这个原型芯片的核心是一种革命性的方法:使用被称为记忆电阻器的组件,其工作原理类似于人脑内部的连接。与依赖二进制数据存储(0和1)的传统数字芯片不同,基于记忆电阻器的芯片可以存储一系列值,就像我们的大脑处理信息的复杂方式一样。这种“模拟”方法可能导致更好地模拟人类认知的AI系统。 还阅读:人工智能与人类智能:7个主要差异 利用自然启发的计算 来自萨里大学的Ferrante Neri教授解释说,基于记忆电阻器的方法属于自然启发的计算范畴。这个领域旨在模拟人脑的功能。记忆电阻器“记住”电历史的能力类似于生物系统中突触的行为。相互连接的记忆电阻器可能产生与人脑运作方式非常相似的网络。 面临的挑战和机遇 虽然类脑芯片的前景具有巨大潜力,但专家们敦促谨慎行事。Neri教授指出,实现基于记忆电阻器的计算机是复杂的,其中包括材料成本和制造复杂性等挑战。尽管存在困难,他仍持谨慎乐观态度,暗示类脑芯片的出现可能在不久的将来。 还阅读:Nvidia发布了一款改变游戏规则的AI芯片,以提升生成AI应用程序的速度 AI生态系统的绿色化 IBM的芯片提供了高能效和与现有AI系统的兼容性。这种创新可以延长电池寿命,并为智能手机到汽车等新应用提供支持。此外,如果大规模集成,这些芯片可以显著降低数据中心的能耗和冷却所需的水量。 还阅读:NVIDIA的AI将拯救地球免受气候变化的影响 我们的观点 在全球努力迈向更可持续未来的过程中,IBM的原型芯片的潜力闪耀着光芒。尽管在广泛应用之路上仍面临挑战,但这一创新为可持续和更高效的AI技术奠定了基础。随着持续的研究和发展,可能性令人心动,展示了一个AI和可持续发展和谐共存的未来。
Leave a Comment本文将带您了解Instant Insight应用程序的后端工作原理——这是一个在2023年5月的Snowflake Summit Streamlit Hackathon中获得第三名的开源项目这个网站…
Leave a Comment简介 生成式人工智能在过去几年中获得了突然的关注。医疗保健和生成式人工智能之间的强烈吸引力也并不令人意外。人工智能(AI)已经迅速改变了各个行业,医疗保健领域也不例外。人工智能的一个特定子集,生成式人工智能,在医疗保健领域已经成为一个改变者。 生成式人工智能系统可以生成新的数据、图像,甚至完整的艺术作品。在医疗保健领域,这项技术对于改进诊断、药物研发、患者护理和医学研究具有巨大的潜力。本文探讨了生成式人工智能在医疗保健领域的潜在应用和好处,并讨论了其实施挑战和道德考虑。 学习目标 生成式人工智能及其在医疗保健中的应用。 生成式人工智能在医疗保健中的潜在好处。 在医疗保健中实施生成式人工智能的挑战和限制。 生成式人工智能在医疗保健中的未来趋势。 本文作为Data Science Blogathon的一部分发表。 生成式人工智能在医疗保健中的潜在应用 已经在几个领域进行了研究,以了解生成式人工智能如何融入医疗保健。它对药物的分子结构和化合物的生成产生了影响,促进了潜在药物候选物的鉴定和发现。这可以节省时间和成本,同时利用尖端技术。其中一些潜在的应用包括: 增强医学成像和诊断 医学成像在诊断和治疗计划中起着至关重要的作用。生成式人工智能算法,如生成式对抗网络(GAN)和变分自动编码器(VAE),已经显著改进了医学图像分析。这些算法可以生成类似真实患者数据的合成医学图像,有助于机器学习模型的训练和验证。它们还可以通过生成额外的样本来增强有限的数据集,提高基于图像的诊断的准确性和可靠性。 促进药物发现和开发 发现和开发新药物是复杂、耗时和昂贵的。生成式人工智能可以通过生成具有所需特性的虚拟化合物和分子,显著加快这个过程。研究人员可以利用生成模型来探索广阔的化学空间,实现新药候选物的发现。这些模型可以从现有数据集中学习,包括已知的药物结构和相关属性,生成具有理想特性的新分子。 个性化医学和治疗 生成式人工智能有潜力通过利用患者数据来改变个性化医学,创建量身定制的治疗计划。通过分析大量的患者信息,包括电子健康记录、基因组信息和临床结果,生成式人工智能模型可以生成个性化的治疗建议。这些模型可以识别模式,预测疾病进展,并估计患者对干预措施的反应,使医疗保健提供者能够做出明智的决策。 医学研究和知识生成 生成式人工智能模型可以通过生成符合特定特征和约束的合成数据来促进医学研究。合成数据可以解决与共享敏感患者信息相关的隐私问题,同时允许研究人员提取有价值的见解并发展新的假设。 生成式人工智能还可以为临床试验生成合成患者队列,在进行昂贵且耗时的实际患者试验之前,使研究人员能够模拟各种场景并评估治疗效果。这项技术有潜力加速医学研究,推动创新,并扩大对复杂疾病的理解。 案例研究:CPPE-5医疗个人防护装备数据集 CPPE-5(医疗个人防护装备)是Hugging Face平台上的一个新数据集。它为在医学中进行生成式人工智能提供了强有力的背景。您可以通过对医疗个人防护装备进行分类来将其纳入计算机视觉任务中。这也解决了其他流行数据集关注广泛类别的问题,因为它专为医学目的而设计。利用这个新的医学数据集可以培养新的生成式人工智能模型。…
Leave a Comment在一项引人入胜的发展中,来自享有盛名的麻省理工学院(MIT)的一名学生推出了AlterEgo,一款创新的AI设备。AlterEgo允许用户与机器、AI助手、服务甚至其他人进行自然语言对话,而无需大声说出一句话。相反,用户可以在内心表达出话语,使沟通变得无缝和谨慎。AlterEgo由来自印度德里的聪明学生Arnav Kapur开发,利用内部语音表达时的外围神经信号,为人机交互的未来提供了迷人的一瞥。 还可阅读:可以将脑活动转化为文本的AI模型 AlterEgo:不言而喻的发明 AlterEgo代表了一种革命性的通信技术。该设备在用户进行内心表达时捕获内部语音表达器的神经信号。这使得用户可以传输和接收信息,而无需进行任何可观察的动作或外部动作。 还可阅读:语音降噪器:一种语音增强深度学习模型 AI拥抱隐私和谨慎 与传统的通信方法不同,AlterEgo通过消除口头语言或可见动作的需要来尊重用户的隐私。使用该设备,用户可以毫不费力地进行交流,而不会干扰周围环境或与环境脱节,使得沟通更加谨慎和无缝。 还可阅读:联合国教科文组织对AI芯片植入提出隐私担忧 非语言对话的力量 一段展示Kapur在接受采访时佩戴AlterEgo的病毒视频让观众惊叹不已。这位MIT的学生在不说一句话的情况下回答问题,展示了该设备的令人印象深刻的功能,引起了赞叹和兴奋。采访者惊叹地说:“你的头脑里有整个互联网。” 帮助有语言障碍的人 AlterEgo在帮助肌萎缩性侧索硬化症(ALS)和多发性硬化症(MS)等患有语言障碍的人方面具有巨大潜力。通过提供一种替代性的交流方式,该设备为那些在口头表达方面面临挑战的人提供了生命线,为独立和连接性带来了新的可能性。 还可阅读:针对语音障碍的ASR模型的设备个性化 为人机一体化铺平道路 除了支持有语言障碍的个体外,AlterEgo还展望了一个人与计算机和谐交织的未来。通过将计算、互联网和人工智能无缝地整合到日常生活中作为“第二个自我”,该设备增强了人类的认知和能力,承诺一个技术将我们的本能能力扩展的世界。 还可阅读:人机交互(HCI)入门及示例 我们的观点 麻省理工学院学生Arnav Kapur的AlterEgo的发明标志着通信和人机交互领域的一个重要里程碑。通过在内心交流和与机器和其他人轻松交流的能力,该设备为隐私、便利和赋权提供了无限的可能性。AlterEgo通过专注于支持有语言障碍的个体并设想一个无缝的人机一体化的未来,为一个变革性的未来铺平了道路,在这个未来中,技术成为我们生活中固有部分的日益重要。当世界庆祝这一聪明的创造时,我们迫切期待AlterEgo重塑我们所知的通信的那一天。
Leave a Comment在一项开创性的医学壮举中,美国的医生们利用人工智能(AI)和脑植入物为一个四肢瘫痪的男子带来了希望。因潜水事故而从胸部以下瘫痪的Keith Thomas,如今能够再次移动和感觉,得益于Northwell Health’s Feinstein Institutes for Medical Research进行的一项新型临床试验。这一令人难以置信的成就,由一支熟练的研究人员和外科医生团队领导,为数以百万计的瘫痪和神经病患者带来了希望。让我们深入探讨这项开创性技术及其在面对类似挑战的个人生活中的潜力。 还可阅读:亚马逊对决谷歌对决微软:AI革命医疗的竞赛 Keith Thomas:一个希望和坚韧之旅 Keith Thomas的故事,一个失去运动和感觉能力的人,引起了Northwell Health’s Feinstein Institutes医生们的关注。研究人员、工程师和外科医生团队开始了一项任务,利用创新的脑植入物和AI算法恢复他的触觉和运动能力。 还可阅读:世界首个AI动力臂:你需要了解的一切 脑植入物和AI算法的力量 通过几个月的精确脑部功能磁共振成像,医生们确定了负责Thomas手臂运动和触觉感受的特定脑区。在Thomas实时反馈的指导下,经过15小时的开颅手术,将微芯片植入到确定的脑区。 还可阅读:联合国教科文组织对AI芯片植入提出隐私担忧 思维驱动疗法:一种令人难以置信的联系 这项开创性的思维驱动疗法涉及解读Thomas的意图,比如思考握紧他的手。来自脑植入物的电信号传输到计算机,使用非侵入性电极贴片刺激他的前臂和手部肌肉。此外,他的指尖和手掌的微小传感器将触觉和压力信息发送回大脑,恢复触觉感受。 还可阅读:能够将脑活动翻译为文本的AI模型 早期康复迹象 这项开创性研究的结果令人惊叹。在实验室中,Thomas现在可以自由地移动他的手臂并感受到他妹妹握住他手的触感。这种显着的进展增强了他的手臂力量,并触发了自然伤害康复。这种新颖的双重神经旁路方法有可能逆转一些损伤,为未来提供了新的可能性。…
Leave a Comment通过我们深入的指南,深入了解“提示工程”,重点关注其对快速增长的ChatGPT用户群体的影响探索什么是提示工程,如何成为提示工程师,顶级技术,并掌握这一热门人工智能职业道路的潜力
Leave a Comment“这个数据集是作为美国海岸警卫队科学任务的一部分进行收集的,将以开源方式发布,以帮助推进海军任务规划和气候变化研究”
Leave a CommentSimCLR成功实现了对比学习的理念,并且在当时取得了新的最先进的性能!然而,这个理念存在着根本性的弱点!它对……的敏感性高……
Leave a Comment我们已经与谷歌研究在《自然医学》杂志上发表了合作论文,该论文提出了CoDoC(基于互补性的临床工作流程推迟)系统,这是一个人工智能系统,它学习何时依赖预测性人工智能工具或推迟给临床医生进行最准确的医学图像解释
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