Was ist erklärbare künstliche Intelligenz?
Die Konvergenz von erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI) und Blockchain-Technologie stellt eine vielversprechende Allianz dar, die das Potenzial hat, die Art und Weise, wie Transaktionen in dezentralen Ökosystemen geprüft werden, neu zu gestalten. Durch die Transparenz der KI-gesteuerten Entscheidungsfindung kann diese Synergie die Herausforderung lösen, komplexe Blockchain-Transaktionen zu prüfen und gleichzeitig die Anonymität der Benutzer zu wahren.
Explainable Artificial Intelligence (XAI) verstehen
Explainable Artificial Intelligence (XAI) stellt einen wichtigen Meilenstein auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens dar. Ihr Wert geht über herkömmliche Vorhersagefunktionen hinaus und konzentriert sich stattdessen auf die Bereitstellung transparenter Einblicke in die zugrunde liegenden Gründe für Vorhersagen. Diese Qualität ist besonders wichtig in Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen, wo eine unparteiische und genaue Entscheidungsfindung eine Schlüsselanforderung ist.
Im Bereich Wirtschaftsprüfung wird das Potenzial von XAI noch deutlicher. Es soll den Prüfern eine schlüssige und verständliche Entscheidungsgrundlage bieten und dadurch die Transparenz und Verlässlichkeit des Prüfungsprozesses erhöhen. XAI ist in der Lage, die Glaubwürdigkeit von Prüfungsergebnissen zu erhöhen, indem es Fachleuten konkrete Beweise zur Untermauerung ihrer Schlussfolgerungen liefert.
Bemerkenswerterweise kommen die einzigartigen Transparenzeigenschaften von Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die oft als Black Boxes fungieren, verfolgt XAI einen proaktiven Ansatz zur Aufdeckung seines Entscheidungsprozesses und ermöglicht es den Beteiligten, die Gründe für seine Vorhersagen zu verstehen.
Diese inhärente Transparenz fördert ein tieferes Vertrauen in die KI-gesteuerte Entscheidungsfindung, da sie es Benutzern ermöglicht, Ergebnisse zu überprüfen, potenzielle Vorurteile zu erkennen und die Einhaltung ethischer und regulatorischer Standards sicherzustellen. Die Integration von XAI in Prüfungspraktiken bietet eine überzeugende Lösung für die Abwicklung komplexer Transaktionen in einem dezentralen Blockchain-Ökosystem. Während sich die KI-Technologie weiterentwickelt, wird ihre Rolle bei der Erhöhung der Transparenz und Verantwortlichkeit in Schlüsselsektoren die Art und Weise verändern, wie wir KI-gesteuerte Systeme wahrnehmen und mit ihnen interagieren.
Überprüfen Sie die Komplexität von Blockchain-Transaktionen
Die Blockchain-Technologie bringt Transparenz, Sicherheit und Effizienz in verschiedene Bereiche. Die Prüfung von Transaktionen innerhalb des Blockchain-Ökosystems steht jedoch vor Herausforderungen. Der dezentrale Charakter der Blockchain und ihre komplexen Transaktionsmuster bereiten Prüfern, die an zentralisierte Aufzeichnungssysteme gewöhnt sind, Schwierigkeiten. Die Komplexität der Transaktionen, an denen mehrere Parteien und intelligente Verträge beteiligt sind, erschwert die Aufgabe zusätzlich.
XAI – Ein Leuchtturm im Dunkeln der Prüfung
Erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) wird zu einem wichtigen Werkzeug im komplexen Bereich der Blockchain-Transaktionsprüfung. Durch die Aufdeckung komplexer Prozesse hat XAI das Potenzial, die Art und Weise, wie Prüfungen in dezentralen Ökosystemen durchgeführt werden, zu verändern.
XAI ermöglicht maschinellen Lernalgorithmen die schnelle Verarbeitung großer Mengen an Blockchain-Daten, eine Fähigkeit, die für die Lösung der Komplexität komplexer Transaktionen von entscheidender Bedeutung ist. Durch die rechtzeitige Erkennung von Mustern und Anomalien können Prüfer ihre Fähigkeit zur Erkennung von Verstößen verbessern und gleichzeitig ein hohes Maß an Genauigkeit aufrechterhalten.
Ein wichtiger Vorteil von XAI ist die Fähigkeit, klare Erklärungen für markierte Transaktionen bereitzustellen. Durch die Aufklärung der Gründe für die Identifizierung nicht konformer oder nicht konformer Aktivitäten ermöglicht XAI Prüfern die Validierung algorithmischer Schlussfolgerungen und reduziert so das Aufsichtsrisiko.
XAI-gestützte Algorithmen zeichnen sich durch die Prüfung von Blockchain-Transaktionen aus, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen. Was sie auszeichnet, ist ihre Fähigkeit, nicht nur Verstöße zu erkennen, sondern auch ein tiefes Verständnis dafür zu haben, wie solche Anomalien erkannt werden. Diese Transparenz fördert die Rechenschaftspflicht und ermöglicht es Organisationen, ihre Compliance-Mechanismen zu stärken.
Durch die Integration von XAI können Prüfer potenzielle Systemfehler proaktiv erkennen, Sicherheitsverletzungen verhindern und zu einer sichereren Blockchain-Umgebung beitragen, indem sie das Risiko böswilliger Angriffe verringern. Darüber hinaus können sie die inhärenten Eigenschaften der Blockchain nutzen, um Audit-Trail-Aufzeichnungen sicher zu speichern und zu teilen und so die Genauigkeit und Rückverfolgbarkeit dieser Aufzeichnungen sicherzustellen, was für die Aufrechterhaltung von Compliance und Rechenschaftspflicht von entscheidender Bedeutung ist.
Während das Potenzial von XAI, die Wirtschaftsprüfung zu revolutionieren, klar ist, wirft die Integration von KI in dezentrale Bereiche wie Blockchain ethische Fragen auf. Die Grundprinzipien der Blockchain, wie Datenschutz und Dezentralisierung, müssen sorgfältig mit den Vorteilen der KI-Prüfung abgewogen werden. Durch die Erreichung dieses Gleichgewichts wird sichergestellt, dass die durch XAI eingeführte Transparenz mit den Grundwerten der Blockchain-Technologie in Einklang steht.
Welleneffekte KI-gesteuerter Prüfungen
Die Konvergenz von erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI) und Blockchain-Technologie hat das Potenzial, branchenübergreifend transformative Auswirkungen auszulösen:
Verbesserung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Implementierung von KI-Prüfungen Möglichkeit zur Ausweitung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften Praktiken. Durch die Automatisierung von Verifizierungsprozessen reduziert KI die Belastung der Prüfer, hält gleichzeitig strenge Branchenstandards ein und stellt sicher, dass Unternehmen innerhalb festgelegter regulatorischer Grenzen agieren.
Effizienz entfesseln
Die Integration der KI-gesteuerten Analyse komplexer Transaktionsdaten führt zu einem Effizienzschub. Da KI die Aufgabe übernimmt, komplexe Datenmuster zu sichten, können Prüfer ihr Fachwissen frei einsetzen, um komplexe Fälle zu lösen und strategische Empfehlungen zu entwickeln, wodurch der Prüfungsprozess rationalisiert und effizienter wird.
Entdecken Sie neue Anwendungen
Die Integration von XAI und Blockchain-Technologie eröffnet neue Wege für Innovationen. Durch diese Kombination können neuartige Anwendungen entstehen, die den Benutzern tiefere Einblicke und umfassendere Datenvisualisierungen bieten und die Industrie dazu bringen, unbekannte Bereiche der Möglichkeiten zu erkunden.
Genauigkeitsstandardisierung
KI-gesteuerte Prüfungslösungen können die Entwicklung standardisierter Berichtsrahmen erleichtern. Ein solcher Rahmen wird dazu beitragen, die Konsistenz und Zuverlässigkeit von Audits über verschiedene Blockchain-Plattformen hinweg sicherzustellen und letztendlich dazu beitragen, die Genauigkeit von Bewertungen und Analysen zu verbessern.
Vertrauen und Akzeptanz aufbauen
Die Einführung von XAI für Prüfungszwecke hat das Potenzial, das Vertrauen zwischen den Beteiligten zu stärken. Da KI ihre Wirksamkeit bei der Erkennung und Verhinderung betrügerischer Aktivitäten unter Beweis stellt, kann sie das Vertrauen stärken und eine breitere Akzeptanz von Blockchain-Lösungen fördern, was letztendlich zu einer breiteren Akzeptanz dieser Technologien beiträgt.
Ethischer technologischer Fortschritt
Die Integration von XAI zeigt beispielhaft, wie technologischer Fortschritt mit ethischen Grundsätzen in Einklang gebracht werden kann. Durch die Achtung der Grundsätze der Privatsphäre und der Dezentralisierung ist diese Konvergenz ein positives Beispiel dafür, wie man Innovationen vorantreiben und technologischen Fortschritt mit gesellschaftlichen Werten in Einklang bringen und gleichzeitig ethische Standards wahren kann.
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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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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
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
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Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
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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
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
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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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
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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
