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La National Science Foundation annonce la création de sept nouveaux instituts nationaux d'intelligence artificielle
La National Science Foundation annonce la création de sept nouveaux instituts nationaux d'intelligence artificielle
La National Science Foundation (NSF), en partenariat avec d'autres agences fédérales, établissements d'enseignement supérieur et autres parties prenantes, a annoncé un investissement de 140 millions de dollars pour créer sept nouveaux instituts nationaux d'intelligence artificielle visant à faire progresser la recherche sur l'intelligence artificielle, et adopter une approche cohérente approche des opportunités et des risques.
Le nouvel Institut d'IA fera progresser la recherche fondamentale sur l'IA, promouvra des systèmes et des technologies d'IA éthiques et fiables, développera de nouvelles méthodes de cybersécurité et contribuera à des solutions innovantes pour lutter contre le changement climatique. Contribuer à élargir la compréhension humaine du cerveau et exploiter les capacités de l’intelligence artificielle pour améliorer l’éducation et la santé publique. L’AI Institute soutiendra le développement d’une main-d’œuvre diversifiée en IA aux États-Unis et contribuera à faire face aux risques et aux dommages potentiels posés par l’IA. Cet investissement signifie que la National Science Foundation et ses partenaires financiers ont désormais investi près de 500 millions de dollars dans le réseau de recherche de l'AI Institute, qui couvre presque tous les États des États-Unis.
« Les Instituts nationaux d'intelligence artificielle sont un élément essentiel de l'écosystème d'innovation, d'infrastructure, de technologie, d'éducation et de partenariats de notre pays », a déclaré Sethuraman Panchanathan, directeur de la National Science Foundation. « Ces instituts sont le moteur de cette dynamique. "Ces investissements fédéraux stratégiques feront progresser l'infrastructure et l'innovation de l'intelligence artificielle aux États-Unis", a déclaré Arati Prabhakar, directeur politique du Bureau de la science et de la technologie de la Maison Blanche. Le renseignement peut aider à relever certains des plus grands défis auxquels nous sommes confrontés, du changement climatique à la santé. et surtout, un réseau croissant d'instituts nationaux d'IA promouvra une innovation responsable qui assure la sécurité et l'autonomie des personnes.
Nouveau L'AI Institute est une collaboration interdisciplinaire entre les meilleurs chercheurs en IA, y compris l'Institut national du ministère du Commerce des États-Unis. of Standards and Technology (NIST) ; le Service des sciences et technologies du Département de la sécurité intérieure des États-Unis (DHS S&T) ; l'Institut national de l'alimentation et de l'agriculture du Département de l'agriculture des États-Unis (USDA NIFA) ; IES) ; Département américain de la Défense, Bureau du sous-secrétaire à la Défense pour la recherche et l'ingénierie (DoD OUSD R&E et IBM Corporation (IBM) ;
Margaret Martonosi, directrice adjointe pour l'informatique et les sciences et l'ingénierie de l'information à la National Science Foundation, a déclaré : « La recherche fondamentale en intelligence artificielle et en apprentissage automatique est essentielle pour comprendre, créer et déployer des systèmes basés sur l'intelligence artificielle qui peuvent être utilisés. dans notre "Ces récentes récompenses, ainsi que l'ensemble de notre écosystème à l'Artificial Intelligence Institute, représentent nos efforts proactifs pour répondre aux priorités économiques et sociales du pays qui en dépendent." Le nouvel AI Institute se concentre sur six thèmes de recherche :
Trusted AI: Trustworthy in Law and Society, National Science Foundation (TRAILS)
est dirigé par l’Université du Maryland et vise à transformer. La pratique de l'IA passera d'une pratique principalement axée sur l'innovation technologique à une pratique axée sur l'éthique, les droits de l'homme et le soutien aux communautés marginalisées dans l'IA dominante et la gouvernance des systèmes et des technologies de l'IA, et se concentrera sur l'étude de ce à quoi ressemble la confiance dans l'IA, si les techniques actuelles les solutions pour l’IA sont fiables et quels modèles politiques sont efficaces pour maintenir la fiabilité de l’IA. TRAILS est financé par un partenariat entre la National Science Foundation et le National Institute of Standards and Technology.
Agents intelligents pour la prochaine génération de cybersécurité : Intelligence artificielle Cyber Threat Intelligence and Operations Institute (ACTION)
Dirigé par l'UC Santa Barbara, l'institut développera de nouvelles méthodes pour exploiter l'intelligence artificielle Prédire et prendre intelligemment actions correctives contre les cybermenaces contre la sécurité et la confidentialité des réseaux informatiques et de leurs utilisateurs. L'équipe de recherche travaillera avec des experts en opérations de sécurité pour développer une approche révolutionnaire de la cybersécurité dans laquelle des agents de sécurité intelligents basés sur l'intelligence artificielle travaillent avec des humains tout au long du cycle de vie complet de la défense du réseau pour améliorer conjointement la résilience de sécurité des systèmes informatiques. ACTION est financé par un partenariat entre la National Science Foundation, la Division Science et Technologie du Département de la Sécurité intérieure et IBM.
Intelligence climatique dans l'agriculture et la foresterie : Institut d'intelligence artificielle pour les interactions climatiques et terrestres, l'atténuation, l'adaptation, les compromis et l'économie (IA-Climate)
#🎜 🎜#L'institut, dirigé par l'Université du Minnesota-Twin Cities, vise à faire progresser l'intelligence artificielle fondamentale en intégrant les connaissances des sciences agricoles et forestières et en tirant parti de ces nouvelles méthodes d'IA uniques pour réduire les impacts climatiques tout en améliorant les économies rurales. En créant une nouvelle discipline scientifique et un écosystème d’innovation combinant l’IA et l’intelligence climatique dans l’agriculture et la foresterie, les chercheurs et les praticiens découvriront et inventeront des connaissances et des solutions convaincantes en matière d’IA. Les exemples incluent des méthodes d’estimation des gaz à effet de serre améliorées par l’IA et des outils spécialisés d’aide à la décision domaine-marché. L’un des objectifs clés est de réduire le coût du carbone dans les exploitations agricoles et dans les forêts et d’améliorer la comptabilité du carbone afin de renforcer le pouvoir des marchés du carbone et d’éclairer la prise de décision. L’institut élargira et diversifiera également la main-d’œuvre rurale et urbaine en IA. AI-Climate est financé par le Fonds fédéral américain de solidarité et de développement.
Les bases neuronales et cognitives de l'intelligence artificielle : Institut d'intelligence artificielle et naturelle (ARNI)
#🎜🎜 #Led par l'Université de Columbia, l'institut rassemblera les meilleurs chercheurs de tout le pays pour se concentrer sur une priorité nationale : relier les avancées majeures des systèmes d'intelligence artificielle à une révolution dans la compréhension du cerveau. ARNI répondra au besoin urgent d’un nouveau paradigme de recherche interdisciplinaire entre neurosciences, sciences cognitives et intelligence artificielle. Cela accélérera les progrès dans ces trois domaines et amplifiera l’impact transformateur sur la société au cours de la prochaine décennie. ARNI est financé conjointement par la National Science Foundation (NSF) et la National Academy of Sciences (OUSD).L'intelligence artificielle pour la prise de décision : Institut d'intelligence artificielle pour la prise de décision sociale (AI-SDM)
#🎜🎜 # Dirigé par l'Université Carnegie Mellon, l'institut vise à créer une intelligence artificielle centrée sur l'humain pour la prise de décision afin de soutenir des réponses efficaces dans des situations incertaines, dynamiques et aux ressources limitées telles que la gestion des catastrophes et la santé publique. En réunissant une équipe interdisciplinaire de chercheurs en intelligence artificielle et en sciences sociales, AI-SDM permettra aux gestionnaires des urgences, aux responsables de la santé publique, aux premiers intervenants, aux travailleurs communautaires et au public de prendre des décisions fondées sur les données, robustes, agiles et axées sur les ressources. décision efficace et fiable. La vision de l’AI-SDM se réalisera grâce au développement de théories et de méthodes d’intelligence artificielle, à la recherche translationnelle, à la formation et à la sensibilisation, ainsi qu’à la collaboration avec diverses universités, organisations gouvernementales, entreprises partenaires, collèges communautaires, bibliothèques publiques et écoles secondaires.
L'intelligence artificielle améliore l'apprentissage pour élargir l'accès à l'éducation et améliorer les résultats : Institut pour les technologies intelligentes inclusives pour l'intelligence artificielle dans l'éducation (INVITE)
# 🎜 🎜# L'institut, dirigé par l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign, vise à remodeler fondamentalement la manière dont la technologie éducative interagit avec les apprenants en développant des outils et des méthodes d'intelligence artificielle pour soutenir trois compétences non cognitives clés, ces trois compétences sont le fondement d’un apprentissage efficace : la persévérance, la résilience académique et la collaboration. Les recherches de l'institut inspirées par l'utilisation se concentreront sur la manière dont les enfants communiquent le contenu STEM, sur la manière dont ils apprennent à persister dans un travail stimulant et sur la manière dont les enseignants peuvent soutenir et promouvoir le développement de compétences non cognitives. Les outils basés sur l'IA qui en résulteront seront intégrés dans les salles de classe, permettant aux enseignants de soutenir les apprenants de manière plus adaptée à leur développement. Dirigé par l'Université de Buffalo, l'institut travaillera sur le dépistage universel de la parole et du langage chez les enfants. Le cadre est un outil d’analyse d’intelligence artificielle qui analysera les flux vidéo et audio des enfants lors des interactions en classe et évaluera la nécessité d’interventions fondées sur des preuves et ciblant les besoins individuels des élèves. L'institut servira les enfants ayant besoin de services d'orthophonie basés sur les compétences, fera progresser les technologies de base de l'intelligence artificielle et fera progresser la compréhension du développement de la parole et du langage des enfants. L’Artificial Intelligence Education Excellence Institute a été annoncé précédemment en janvier 2023. INVITE et AI4 Special Education Institute sont financés par la National Science Foundation et les partenaires ED-IES.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
