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Apocalypse alternative ChatGPT : la dernière pièce du puzzle permettant aux gens ordinaires de contrôler l'intelligence artificielle ? ｜Espace-temps en titane
Apocalypse alternative ChatGPT : la dernière pièce du puzzle permettant aux gens ordinaires de contrôler l'intelligence artificielle ? ｜Espace-temps en titane
Écrivez devant :
Le 14 avril 1980, à Los Angeles, aux États-Unis, le film « Les Kramers » a remporté cinq prix lors de la 52e cérémonie des Oscars pour le meilleur film, le meilleur réalisateur, le meilleur scénario adapté, le meilleur acteur et la meilleure actrice dans un second rôle. ère de grands maîtres, il a battu le tout aussi grand film épique sur la guerre du Vietnam « Apocalypse Now ». Cette grande œuvre semble utiliser son propre destin pour révéler la vérité de l'histoire de manière allégorique :
"Il n'y a ni gagnant ni perdant dans aucune guerre. Le seul gagnant est la guerre elle-même"
Le 30 novembre 2022, à San Francisco, aux États-Unis, le laboratoire américain de recherche en intelligence artificielle OpenAI a lancé le robot de chat à intelligence artificielle ChatGPT. En 2 mois, le nombre d'utilisateurs a dépassé les 100 millions. Cette nouvelle génération d'"intelligence artificielle" conversationnelle. " a attiré 1,1 milliard d'utilisateurs, ce qui en fait l'application grand public qui connaît la croissance la plus rapide de l'histoire. Selon la définition du « père de l'intelligence artificielle » Alan Turing : Si une machine peut avoir une conversation avec des humains (via un équipement télex) sans pouvoir identifier son identité en tant que machine, alors la machine est dite intelligente. Dans cette course de fond entre l'humain et l'intelligence artificielle qui dure plus de 70 ans, une nouvelle révélation humaine a surgi :
"Le monde est à la veille d'une nouvelle explosion de la technologie de l'IA."
Comment la Chine a-t-elle « raté » ChatGPT de l’autre côté de la Silicon Valley ?
Comment les humains peuvent-ils éviter d'être éliminés par ChatGPT ?
Quand la folie et la bulle du ChatGPT et de l’intelligence artificielle vont-elles éclater ?
Qui est « l’acteur numéro un » de l’intelligence artificielle en Chine sur BAT ?
Quels sont les impératifs moraux qui guideront l’avenir de l’intelligence artificielle ?
Le 7 juin 2023 à 15 heures, « Reading Moment » de Titan Time proposera une diffusion en direct à succès :
Apocalypse alternative ChatGPT : les gens ordinaires peuvent-ils contrôler la dernière pièce du puzzle de l’intelligence artificielle ?
Pour trouver cette pièce de puzzle, peut-être pourrions-nous commencer par revenir sur l'histoire...
L'intelligence artificielle a traversé trois vagues de développement historiques
► Première vague (1956-1974) :
La tendance de pensée de l’IA donne aux machines des capacités de raisonnement logique. Avec la montée du concept émergent d'« intelligence artificielle », les gens sont pleins d'imagination quant à l'avenir de l'IA, et l'intelligence artificielle a inauguré sa première vague de développement.
À ce stade, l'intelligence artificielle est principalement utilisée pour résoudre des problèmes d'algèbre et de géométrie, ainsi que pour apprendre et utiliser des programmes en anglais. La recherche et le développement se concentrent principalement sur la capacité de raisonnement logique de la machine.
Parmi eux, le développement révolutionnaire du traitement du langage naturel et de la technologie de dialogue homme-machine dans les années 1960 a considérablement accru les attentes des gens à l'égard de l'intelligence artificielle et a amené l'intelligence artificielle dans la première vague d'apogée.
Cependant, en raison du manque de puissance de calcul de l'époque et de la pression du Congrès, les gouvernements américain et britannique ont cessé d'allouer des fonds à des projets de recherche sur l'intelligence artificielle sans objectifs clairs en 1973. Le cycle de réalisation de la R&D sur l'intelligence artificielle a été allongé et l'industrie a été refroidie.
Mots clés : modèle de reconnaissance, dialogue homme-machine, système expert
► Deuxième vague (1980-1987) :
Le système expert rend l'intelligence artificielle pratique. Le premier système expert est le système DENDRAL développé par Feigenbaum en 1968, qui peut aider les chimistes à déterminer la structure moléculaire d'une substance spécifique ; DENDRAL a proposé pour la première fois la définition d'une base de connaissances et a également ouvert la voie à la deuxième vague d'IA ; développement.
Depuis les années 1980, les programmes d'IA « système expert » dans des domaines spécifiques ont été plus largement adoptés. Ce système peut déduire des réponses à des questions professionnelles basées sur des connaissances professionnelles dans le domaine, et l'IA est ainsi devenue plus « pratique ». et l'ingénierie des connaissances sur laquelle s'appuie le système expert deviennent alors les principales orientations de recherche. Cependant, la praticité des systèmes experts est limitée à des domaines spécifiques. Dans le même temps, les mises à niveau sont difficiles et les coûts de maintenance restent élevés.
L'échec du projet d'intelligence artificielle DARPA en 1990 a annoncé que la deuxième vague de l'IA était entrée dans son creux. Cependant, la proposition du réseau neuronal BP a en même temps jeté les bases des capacités ultérieures de perception et d’interaction des machines.
Mots clés : théorie des cadres, vision par ordinateur, neurologie informatique, algorithme BP, robot comportemental
► La troisième vague (de 1993 à aujourd'hui) :
L'apprentissage profond aide l'intelligence perceptuelle à mûrir. La puissance de calcul toujours croissante des ordinateurs a accéléré l’itération de la technologie de l’intelligence artificielle et poussé l’intelligence perceptuelle à un stade de maturité. L’IA est combinée à de multiples scénarios d’application et l’industrie est revitalisée.
La proposition de l'algorithme d'apprentissage profond en 2006 et la percée majeure d'AlexNet en matière de précision de reconnaissance d'image sur la formation ImageNet organisée en 2012 ont directement favorisé une nouvelle vague de développement de l'intelligence artificielle.
En 2016, l'intelligence artificielle a de nouveau attiré une attention sans précédent après qu'AlphaGo ait vaincu les joueurs professionnels de Go. Du point de vue du développement technologique, au cours des deux premières vagues, les capacités de raisonnement logique de l'intelligence artificielle ont continué d'augmenter, l'intelligence informatique a progressivement mûri et les capacités intelligentes se sont étendues de l'informatique à la perception.
Actuellement, les capacités des technologies de perception telles que la reconnaissance vocale, la synthèse vocale et la traduction automatique se rapprochent de l'intelligence humaine.
Mots clés : apprentissage par transfert, conduite autonome, réseau contradictoire génératif, apprentissage profond non supervisé, grand modèle de langage
Titanium Media & Titanium Time, en collaboration avec la communauté asynchrone de la maison d'édition des postes et télécommunications populaires, a lancé un dialogue approfondi sur le nouveau cycle de développement de la technologie de l'IA, en accordant une attention approfondie au tendances de développement et changements commerciaux dans le domaine de l'IA. Des nœuds clés spécifiques dans le processus de développement de l'intelligence artificielle, essayant de révéler avec de nombreux praticiens et participants de l'industrie : la dernière pièce du puzzle permettant aux gens ordinaires de maîtriser l'intelligence artificielle.
Introduction lourde des invités
Stuart Russel
En 1962, un Britannique, titulaire d'un doctorat en physique de l'Université d'Oxford et en informatique de l'Université de Stanford, auteur de "Artificial Intelligence: A Modern Approach", fut le premier à publier un article signé avec Hawking et d'autres. pour appeler chacun à se méfier des menaces que l'intelligence artificielle peut nous faire peser. Il est vice-président du Comité sur l'intelligence artificielle et la robotique du Forum économique mondial. Il est professeur au Département d'informatique de l'Université de. Californie, Berkeley, et a été président du département et directeur du Center for Human-Compatible Artificial Intelligence.
李凡(Nico Lee)
Partenaire de Titanium Media Group, président de ChainDD, une plateforme de données multimédia blockchain bien connue sous Titanium Media Group, auteur de "100 Questions sur la Blockchain : Comprendre la Blockchain en termes simples et faciles à comprendre", et le auteur de l'article représentatif « Le mystère de la mort subite de la société Shenzhen Sailong », « 36 La plate-forme de financement participatif Krypton Equity est profondément plongée dans la fraude », « 36 Krypton est à nouveau tombé dans la fraude, le financement participatif en actions en Chine touche-t-il à sa fin ? "Enquête sur les actifs de Jia Yueting et Faraday Future aux États-Unis", "Histoire d'initiés suspectée d'opérations à terme illégales d'OKEX" et d'autres rapports majeurs qui ont choqué l'industrie et même le pays.
Introduction aux gros travaux
En 1995, « Intelligence artificielle : une approche moderne » a été créé et est connu comme le « manuel standard dans le domaine de l'intelligence artificielle ».
Ce livre explore de manière complète et approfondie la théorie et la pratique dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). Dans un style unifié, il intègre les idées et la terminologie populaires d'aujourd'hui en matière d'intelligence artificielle dans des applications qui ont attiré une large attention, intégrant véritablement. théorie et pratique combinées à la pratique.
Le livre est divisé en 7 parties, avec un total de 28 chapitres. La partie théorique présente les principales théories et méthodes de recherche sur l'intelligence artificielle et retrace les idées associées il y a plus de deux mille ans. et mathématiques continues, perception, raisonnement, apprentissage et action, équité, confiance, bien-être social et sécurité ; la partie pratique met parfaitement en œuvre le concept « moderne », et les applications pratiques choisissent les équipements microélectroniques, les détecteurs planétaires robotisés et les téléphones mobiles actuellement populaires. avec des milliards d'utilisateurs Services en ligne, AlphaZéro, robots humanoïdes, conduite autonome, soins médicaux assistés par intelligence artificielle, etc.
À l'heure actuelle, le livre a été mis à jour et publié sur la base originale. Une grande partie de la quatrième édition contient du nouveau contenu ou a été réécrite pour s'adapter aux nouveaux changements dans le domaine de l'intelligence artificielle et présenter une image plus unifiée. du domaine de l'intelligence artificielle. L'intégralité du livre couvre les nouvelles réalisations en matière d'apprentissage profond et d'autres aspects, ainsi que les nouveaux développements dans le domaine de l'intelligence artificielle au cours des dix dernières années.
TiKongTime｜Moment de lecture ensemble
Salle de diffusion en direct "Ti Kong Time｜Reading Time" - est une chronique de lecture spéciale de Titanium Time.
Les livres peuvent être utilisés comme mesure du temps, comme inscription d'un lieu, comme note de bas de page d'un personnage. Chaque fois que vous lisez attentivement les détails, chaque fois que vous échangez des idées entre les pages, vous pouvez créer des moments magiques. dans l’espace du titane. Puissance spirituelle et résonance.
C'est le lieu spirituel des entrepreneurs émergents et d'une nouvelle génération d'innovateurs. La lecture, la connaissance et la culture sont utilisées comme des liens pour relier chaque individu unique et déconstruire la trajectoire de pensée de chaque âme unique.
En lisant un nouveau livre ensemble, vous pouvez avoir un aperçu du monde futur sous n'importe quel angle
Lire ensemble un vieux livre, peu importe le temps que cela prend, vous pouvez découvrir la beauté de l'histoire humaine
Nous essayons d'explorer l'essence des événements à travers le dialogue, et tout en écoutant les idées les plus avant-gardistes, nous cherchons les moyens de progresser avec elles !
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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
