„Musks Reaktion auf ChatGPT sorgt für Aufsehen'
Tesla-Gründer Elon Musk hat sich über einige der Leistungen von ChatGPT geärgert und seine Besorgnis über die unflexiblen Reaktionen geäußert, aber Musk scheint die Technologie manchmal zu schätzen, wie zum Beispiel, als er sie letztes Jahr im Dezember als „erstaunlich gut“ lobte.
ChatGPT wurde in den letzten Wochen von vielen Nutzern kritisiert. Einer von ihnen ist offensichtlich Elon Musk, der derzeitige CEO von Twitter, der auch einer der Gründer von OpenAI ist, das ChatGPT geschaffen hat. Der Milliardär kritisierte kürzlich mehrere Antworten des KI-Chatbots.
Als Antwort auf einen Screenshot einer ChatGPT-Antwort auf eine hypothetische Szenariofrage zu Rassendiskriminierung, die vor ein paar Tagen von einem Internetnutzer weitergeleitet wurde, sagte Musk: „Das ist besorgniserregend.“
Diese Frage wurde von der konservativen Veröffentlichung gestellt. „Washington Free Beacon“-Reporter Aaron Sibarium eingereicht. Er sagte: „Als Antwort auf eine Frage erklärte ChatGPT, dass es moralisch niemals zulässig sei, rassistische Äußerungen zu machen, auch wenn dies die einzige Möglichkeit sei, Millionen von Menschen vor einer Atombombe zu retten.“ Sibarium hat diesen Screenshot auf Twitter gepostet.
Als Reaktion auf einen Tweet des Energieexperten Alex Epstein im Dezember sagte Musk: „Es ist sehr gefährlich, der KI das Lügen beizubringen.“ Kraftstoffe.
ChatGPT antwortete auf Fragen von Epstein, dass „die Nutzung fossiler Brennstoffe erhebliche negative Auswirkungen auf die Umwelt hat und zum Klimawandel beiträgt.“ Es ist unklar, auf welchen Teil der Antwort von ChatGPT sich Musk bezog. Als der Insider des Branchenmediums ChatGPT die gleiche Frage stellte, lieferte er ein Argument für den Einsatz fossiler Brennstoffe, versäumte es jedoch, einen Artikel zu liefern, in dem argumentiert wurde, dass der Einsatz fossiler Brennstoffe der Umwelt zugute kommt.
Musk hinterließ auch zwei „Flammen“-Memes auf Twitter unter Delian Asparouhov, dem Leiter des Founders Fund, der auf ChatGPT auf Fragen zum aktuellen US-Präsidenten Joe Biden und zum ehemaligen Präsidenten Donald Trump antwortete. May gab eine völlig andere Antwort auf Pu's Anfrage.
Musk drückte Anfang Dezember letzten Jahres seine Wertschätzung für die Technologie von OpenAI aus. Er sagte damals, der Chatbot sei „erstaunlich gut“ und betonte eher neutral die verschiedenen Fähigkeiten von ChatGPT.
Forscher sagten im Dezember, dass ChatGPT offenbar in der Lage zu sein scheint, die US-amerikanische Zulassungsprüfung für Ärzte zu bestehen, obwohl die Studie noch im Peer-Review lief. Einige Schulen und Universitäten haben ChatGPT verboten, da es Schülern beim Betrügen helfen kann.
Andere befürchten, dass die ethischen Standards von Robotern nicht hoch genug sind. Es gab einige Fälle von Voreingenommenheit, und Sam Altman, CEO von OpenAI, gab kürzlich zu, dass ChatGPT Fehler in der Voreingenommenheit aufweist.
OpenAI sagt, dass es die Technologie seit der Einführung von ChatGPT im letzten November verbessert hat, teilweise aufgrund des Feedbacks von Benutzern.
Abhishek Gupta, Gründer des Montreal Institute for Ethics in Artificial Intelligence, sagte: „Wenn Sie das, was Sie ChatGPT beim ersten Start verwendet haben, mit dem vergleichen, was Sie jetzt verwenden, gibt es einen erheblichen Unterschied in den darin enthaltenen Fehlinformationen und voreingenommenen Inhalten.“ veröffentlicht.“
OpenAI und Musk reagierten nicht sofort auf Anfragen nach Kommentaren von der Insider-Website der Branchenmedien.
Das obige ist der detaillierte Inhalt von„Musks Reaktion auf ChatGPT sorgt für Aufsehen'. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



DALL-E 3 wurde im September 2023 offiziell als deutlich verbessertes Modell gegenüber seinem Vorgänger eingeführt. Er gilt als einer der bisher besten KI-Bildgeneratoren und ist in der Lage, Bilder mit komplexen Details zu erstellen. Zum Start war es jedoch exklusiv

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

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

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
