


Wang Yizhou von der Peking-Universität: Um die Visitenkarte einer glaubwürdigen KI-Forschung zu polieren, ist die Integration von Industrie, Wissenschaft und Forschung erforderlich
Künstliche Intelligenz (KI) entstand in den 1950er Jahren und hat drei Entwicklungswellen durchlaufen, sei es im Laborstadium oder im Großmaßstab Im Stadium der groß angelegten Industrialisierung fördern Forscher seit Jahrzehnten den technologischen Fortschritt in der Hoffnung, dass Maschinen eines Tages über allgemeine menschliche Intelligenz verfügen und das gesamte Spektrum menschlicher kognitiver Fähigkeiten ausüben werden.
Um die KI gesünder zu entwickeln, rückt in den letzten Jahren ein technisches Gebiet in den Fokus der Forschung in Industrie und Wissenschaft: Vertrauenswürdige KI, was positiv ist Seite der menschlichen Gesellschaft Zu den Werten, die der künstlichen Intelligenz durch Technologie verliehen werden, gehören Erklärbarkeit, Fairness, Schutz der Privatsphäre und Fairness.
Auf akademischer Forschungsebene konzentriert sich Trustworthy AI hauptsächlich auf Forschung auf Algorithmen- und Systemebene, einschließlich Sicherheit/Robustheit, Erklärbarkeit und Datenschutz, Fairness, Überprüfbarkeit/Rechenschaftspflicht , Umweltschutz. Die Interpretierbarkeit umfasst die theoretische Interpretierbarkeit, die Interpretierbarkeit von Algorithmen und die Verhaltensinterpretierbarkeit von Lernmethoden oder -modellen. Der Schwerpunkt der Robustheit liegt auf der Modellstabilitätsforschung, Angriffsmodellen und dem Schutz der Privatsphäre und multizentrisches föderiertes Lernen; Fairness konzentriert sich auf die Voreingenommenheitsforschung verschiedener Daten und Modelle sowie das Gleichgewicht zwischen Gleichheit und Fairness, während sich Umweltschutz auf das Streben nach Strategien mit hoher Energieeffizienz und energieeffizienterer Computerhardware bezieht.
Anders als glaubwürdige akademische KI-Forschung konzentrieren sich Unternehmen mehr darauf, Lösungen für aktuelle Probleme vorzuschlagen. Beispielsweise startete die Ant Group im Jahr 2015 ein auf „Endmerkmalen“ basierendes Forschungsprojekt zum Verlustrisiko von Mobiltelefonen mit dem Ziel, mithilfe von KI-Technologie die Privatsphäre und Sicherheit der Benutzer zu schützen. Um das Problem der Fairness in der KI zu lösen, hat IBM im Jahr 2018 mehrere vertrauenswürdige KI-Tools entwickelt, um unvoreingenommene Datensätze und Modelle in KI-Systemen zu verwenden und Ungerechtigkeit gegenüber bestimmten Gruppen zu vermeiden. Die Branche ist hinsichtlich der Anwendung vertrauenswürdiger KI mit einer höheren Fehlertoleranzrate anspruchsvoller geworden. In vielen Weißbüchern zu vertrauenswürdiger KI wird erwähnt, dass vertrauenswürdige KI, damit sie wirklich zum Tragen kommt, in den Produktionsprozess integriert werden muss, sodass sie zu einem Mechanismus wird und eine technisch einschränkende Rolle spielt.
Junge Studierende sind eine wichtige Reserve an technischen Talenten. Wie können sich junge Studierende, die vertrauenswürdige KI studieren, in ihrem aktuellen Studium und Leben über die akademischen Grenzen und die neuesten Technologietrends in der Branche informieren und aktiv darüber nachdenken, welche Technologien auf welche Probleme angewendet werden können? Beobachten und verstehen Sie die Welt, in der wir leben, sowie die Nachfrageprobleme und technischen Engpässe der Branche. Beispielsweise hat sich eine aktuelle Reality-Show für vertrauenswürdige KI-Technologie mit einigen der besten Universitäten des Landes zusammengetan, um die Fähigkeiten vertrauenswürdiger KI-Technologie in praktischen Anwendungen durch die Anwendung vertrauenswürdiger KI in der „technologischen Betrugsbekämpfung“ in der Branche wiederherzustellen wird in Wissenschaft und Industrie in einer für jedermann verständlichen Form durchgeführt, so dass technische Praktiker und Forscher intensiv daran teilhaben können.
Bei der KI-Forschung ist „Komplexität“ ein Schlüsselwort. Umgebungskomplexität, Aufgabenkomplexität und Systemkomplexität bestimmen den Grad der KI. Forschung dazu kann die Prinzipien der KI-Generierung aufdecken und auch die ultimative Frage der KI beantworten, nämlich ihren letztendlichen Einfluss auf das menschliche Schicksal. Zukünftige vertrauenswürdige KI-Forschung muss den Wert, den KI für die Menschheit bringt, auch aus der Perspektive der Komplexitätsanalyse betrachten und erfordert gemeinsame Anstrengungen von Wissenschaft und Industrie, um ihn zu fördern.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

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