マスク氏:AIを人類にとって有益な発展の道に導き、人類の「最大の援助者の1つ」になるように。
11月2日のニュースによると、イーロン・マスク氏は英国初の人工知能安全サミットで、大手AI企業の行動を監督する「第三者審判」組織を設立したいと提案した。警報が鳴るでしょう
マスク氏は、人工知能は「両刃の剣」であると述べ、彼の意見では、このテクノロジーが人間に有益となる可能性は少なくとも80%、人間にとって有益になる可能性は20%あると指摘した。それが危険をもたらす可能性があります。
彼は、人工知能は人類に対する「最大の脅威」の 1 つであると強調しました。私たちよりもはるかに賢いものが出現したのは人類史上初めてです。そのようなもの (AI) ができるかどうかは不明です「しかし、人類にとって良い方向にそれを導くことを目指すことはできると思います。」
「公正なルールが何なのかはわかりませんが、監視する前に、そうしなければなりません。」洞察力から始めましょう」とMa Sk氏は語った。

昨日、英国は中国、米国を含む28か国から批判された報告書を発表した。共同署名された宣言はブレッチリー宣言です。具体的な情報については、以前のレポートを参照してください。
これは、AI 分野に関する世界初の国際声明であり、将来の強力な人工知能モデルによってもたらされる人類の存続の脅威に関する懸念に焦点を当てることを目的としています。有害な情報や偏った情報の強化に関する現在の懸念。
今回のサミットでは、中国科学技術省の呉兆輝副大臣が代表団を率いてサミットに出席し、人工知能のセキュリティやその他の問題に関する議論に参加し、「グローバル人工知能」を積極的に推進した。中国が提案した「情報ガバナンス・イニシアチブ」に基づき、二国間協議を開催する関係国と連携する。この構想では、AI 開発、セキュリティ、ガバナンスの 3 つの側面を中心に、中国の AI ガバナンス計画を体系的に詳しく説明しています。
世界の 28 か国が、人工知能が人類に潜在的なリスクをもたらすことに同意しています。彼らは最終的に、人工知能に関連するリスクに焦点を当て、これらのリスクの科学的理解を構築し、それらを軽減または回避するための国境を越えた政策を開発することを約束する宣言に達した。政府が何をすべきかを決める前に急いで規則を作成するのではないかという大きな懸念があるが、現在はそうではないようだ。
関連記事:
「世界初の AI セキュリティ サミットが開催され、28 か国が「ブレッチリー宣言」に署名」
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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
