


Musk: Führen Sie die KI auf einen Entwicklungspfad, der für die Menschheit von Vorteil ist, und werden Sie zu „einem der größten Helfer' für die Menschheit.
Nach Angaben vom 2. November schlug Elon Musk auf dem ersten Sicherheitsgipfel für künstliche Intelligenz in Großbritannien vor, eine „Drittpartei-Schiedsrichterorganisation“ zu gründen, um das Verhalten führender KI-Unternehmen zu überwachen, wenn sie Bedenken haben Schlagen Sie Alarm
Musk sagte, künstliche Intelligenz sei ein „zweischneidiges Schwert“ und wies darauf hin, dass diese Technologie seiner Meinung nach mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 80 % für den Menschen von Nutzen und mit einer Wahrscheinlichkeit von 20 % gefährlich sei.
Er betonte, dass künstliche Intelligenz eine der „größten Bedrohungen“ für die Menschheit sei. Dies sei das erste Mal in der Geschichte der Menschheit, dass etwas viel Intelligenteres als wir aufgetaucht sei. Es sei nicht klar, ob so etwas (KI) kontrolliert werden könne. „Aber ich denke, wir können danach streben, es in eine Richtung zu lenken, die gut für die Menschheit ist.“ „Ich bin mir nicht sicher, welche Regeln für Fairness gelten, aber bevor man den Überblick behält, muss man mit Einsicht beginnen“, sagte Musk.

Dies ist die weltweit erste internationale Stellungnahme zum Thema KI, die sich auf Bedenken hinsichtlich zukünftiger leistungsstarker Modelle der künstlichen Intelligenz konzentrieren soll, die eine existenzielle Bedrohung für die Menschheit darstellen, sowie auf aktuelle Verbesserungen künstlicher Intelligenz Informationen, die schädlich sind oder Bedenken hinsichtlich voreingenommener Informationen haben.
Bei diesem Gipfel leitete Wu Zhaohui, Vizeminister für Wissenschaft und Technologie Chinas, eine Delegation zur Teilnahme am Gipfel, beteiligte sich an Diskussionen über die Sicherheit künstlicher Intelligenz und andere Themen und förderte aktiv die von China vorgeschlagene „Global Artificial Intelligence Governance Initiative“. und wird bilaterale Gespräche mit den entsprechenden Ländern führen. Die Initiative arbeitet systematisch an Chinas Plan für die KI-Governance anhand von drei Aspekten herum: KI-Entwicklung, Sicherheit und Governance.
28 Länder auf der ganzen Welt sind sich einig, dass künstliche Intelligenz potenzielle Risiken für den Menschen birgt. Sie kamen schließlich zu einer Erklärung, die sich auf die mit künstlicher Intelligenz verbundenen Risiken konzentriert und sich für den Aufbau eines wissenschaftlichen Verständnisses dieser Risiken und die Entwicklung transnationaler Richtlinien zur Minderung oder Vermeidung dieser Risiken einsetzt Es gab große Bedenken, dass die Regierung sich beeilen würde, Regeln zu erlassen, bevor sie weiß, was zu tun ist, aber es sieht nicht so aus, als ob das der Fall sein wird.
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„Der weltweit erste KI-Sicherheitsgipfel fand statt und 28 Länder unterzeichneten die „Bletchley-Erklärung““
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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

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
