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独家 | 这种新的数据投毒工具可以让艺术家反击生成式人工智能
人工智能
工具
科技
模型
数据
作者:Melissa Heikkilä 翻译:付雯欣校对:赵茹萱 本文约2500字,建议阅读5分钟工具名为 Nightshade,它会扰乱训练数据,从而可能对图像生成人工智能模型造成严重损害。
数据派THU
2023-11-20
202
0
原创 | ChatGPT有什么缺陷?看他自己的回答
人工智能
大数据
chatgpt
模型
数据
2022年11月,OpenAI研发的ChatGPT震撼发布。ChatGPT可以高质量地回答各类问题、例如整合汇总文献、完成学生作文、谱写乐曲、撰写诗词歌词剧本、编写和调试代码、模拟各种终端甚至Linux系统。在发布后的短短两个月左右,ChatGPT就达到了一亿用户规模,同时引起了工业界和学术界等各方面的重大反响和讨论。Bill Gates认为ChatGPT的重要性堪比Internet的发明,“会改变我们的世界”。
数据派THU
2023-11-12
138
0
强化学习实现智能城市规划,清华团队最新成果登Nature子刊
人工智能
强化学习
布局
模型
网络
由于城市地理空间的多样性和巨大的动作空间,给城市布局用地和道路是一件非常复杂而困难的任务,长久以来一直依靠人类规划师的经验和直觉。如今,城市规划领域也有了自己的AlphaGo。
数据派THU
2023-09-21
690
0
独家 | 为何无法构建出无偏见的AI语言模型
人工智能
机器人
翻译
模型
数据
作者:Melissa Heikkilä翻译:陈之炎校对:潘玏妤 本文约3100字,建议阅读7分钟本篇报道最初发表在人工智能每周时事通讯《算法》上。
数据派THU
2023-09-07
200
0
清华大学龙明盛:人工智能工程化软件研发
人工智能
工程化
模型
软件
研发
基于对大模型的认知、对软件研发的深刻理解,AiDD峰会组委会洞察到了软件研发开始从“X+AI”向“AI+X”转变,预见软件研发正进入一个新的时代——大模型时代、智能时代或数字化时代,顺势而为,发起了“AI+软件研发数字(AiDD)峰会”。
数据派THU
2023-09-07
222
0
干货 | 智慧教育平台生成式人工智能应用的安全要求
人工智能
安全
数据处理
教育
数据
综合性:本标准全面漫盖了智慧教育平台ChatGPT安全保护的要求,以便用户参考,井有利于各类组织和第三方评估机构对慧教育平台的数据处理活动进行监督、管理和评估,从而有效应对数据处理活动中的安全风险。
数据派THU
2023-08-08
145
0
原创 | 一文读懂足球比赛中的随机博弈
人工智能
大数据
函数
实践
数据
作者:陈之炎 本文约1500字,建议阅读5分钟本文介绍了如何在足球比赛中读懂随机博弈。
数据派THU
2023-08-08
230
0
独家 | 一个能提出问题的chatbot可以帮助您发现问题
人工智能
机器人
chatbot
计算机科学
系统
作者:Melissa Heikkilä翻译:赵鉴开校对:zrx 本文约1200字,建议阅读5分钟改变人工智能呈现信息的方式,使AI聊天机器人逻辑一致。
数据派THU
2023-08-03
156
0
【2023新书】基于人工智能的联网和自动驾驶汽车网络安全
自动驾驶
人工智能
网络安全
汽车
连接
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟CARAMEL项目为新一代车辆开发了几种防黑客解决方案。 对于像合作式连接与自动驾驶行业(CCAM)这样的行业来说,网络攻击带来的破坏效果可能是巨大的。从最不重要的到最糟糕的,例如可以提到的是车辆制造商声誉的损害、客户对采用CCAM的拒绝增加、工作时间的损失(直接影响欧洲的GDP)、物质损失、由于交通堵塞或传感器固件中恶意修改等原因导致的环境污染增加,以及最终对人类生命的巨大威胁,无论是驾驶员、乘客还是行人。 连接车辆很快将成为我们道路上的现实,带来新的服务和功能,
数据派THU
2023-05-18
196
0
独家 | AI教父Geoffery Hinton:我开发的技术,为什么现在让我如此害怕
神经网络
人工智能
工作
开发
模型
作者:Will DOuglas Heaven翻译:殷之涵 校对:孙韬淳 本文约4500字,建议阅读9分钟本文为你分享 AI 教父在谷歌工作了十年之后决定辞职的原因。 那天,我在Geoffrey Hinton的家中(位于北伦敦的一条漂亮街道)见到了他。仅4天后,他从谷歌辞职的声明便轰动全球。Hinton是深度学习领域的先驱,开发了现代人工智能核心技术中一些最重要的部分。在谷歌工作了十年之后,他决定辞职,专注于人工智能中他所关心的当下新议题。 Hinton震惊于像 GPT-4 这样的新一代大语言模型的能力,想
数据派THU
2023-05-18
238
0
人工智能 | LightGBM模型详解
人工智能
模型
数据
算法
优化
来源:数据科学与人工智能本文约4500字,建议阅读8分钟本文介绍了LightGBM的模型详解。 https://www.showmeai.tech/article-detail/195 之前 ShowMeAI 对强大的 boosting 模型工具 XGBoost 做了介绍 『XGBoost模型』详解,本篇我们来学习 GBDT模型 模型的另一个进化版本:LightGBM。 LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型,和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现,原理有一些相似之处,
数据派THU
2023-05-11
886
0
大AI巧用「砌砖」方法:LLM可通过将任务「外包」给专业领域的AI模型来提高其性能
人工智能
模型
数据
系统
性能
来源:ScienceAI本文约1800字,建议阅读5分钟新的研究表明,让 LLM 将工作外包给规模较小的专业 AI 可以显著扩大其范围。 大型语言模型(LLM)功能的快速改进使它们能够处理范围广泛的任务,但仍有许多问题无法解决。新的研究表明,让 LLM 将工作外包给规模较小的专业 AI 可以显著扩大其范围。 当今领先的 LLMs 能够取得一些令人印象深刻的成就,包括在美国律师协会考试中取得优异成绩和编码视频游戏。但他们的能力本质上仍然主要是语言方面的。正在努力使这些模型能够处理更多不同类型的数据并解决更广
数据派THU
2023-05-11
193
0
【2023新书】工业4.0应用的智能分析
人工智能
物联网
云计算
解决方案
数据
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本书将回顾并强调工业4.0中智能分析面临的挑战,并介绍为应对这些挑战所做的最新进展。 智能决策技术的进步提升了制造业的效率,开启了工业4.0时代。工业4.0正在彻底改变公司生产、改进和销售产品的方式。制造商正在将物联网(IoT)、云计算和分析、人工智能和机器学习等新技术整合到生产设施中。在过去的几年中,智能分析已经成为一种解决方案,它可以检查历史和实时数据,以发现性能洞察。由于需要分析的数据量每天都在增长,因此需要先进的技术来收集、整理和分析传入的数据。这种方法使企
数据派THU
2023-05-11
150
0
屈思博:我的大数据能力提升之路 | 提升之路系列(六)
人工智能
大数据
论文
实践
系统
导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 图1. 参加学术会议(1) 怀着对数据科学的向往,我于2019年秋季学期报名参加了清华大学大数据
数据派THU
2023-05-11
195
0
干货 | 赵亚雄:大模型、AI经济和AI基础设施
人工智能
框架
模型
数据
硬件
大家好,我是算想未来的创始人CEO赵亚雄。今天非常高兴到母校来做简短的分享。我们最近会几乎是被ChatGPT、OpenAI等等话题各类的信息轮番轰炸。我希望借助这个机会,把自己这一段时间来思考的有关AI基础设施还有AGI再到大模型等内容,从相对抽象的概念到与大家关系密切的、具体到各个层面的部分内容串联起来。整个的脉络会沿着一个相对宏观,然后再具体到计算机科学、计算机产业、软件产业的发展角度来描述有关联性的事件和事件背后的因果关系,以及一些思考的框架和方式。 我们首先从智能的定义开始。无论是从牛津的词典还是
数据派THU
2023-05-11
274
0
“ChatGPT的问题、风险与机遇”会议综述
人工智能
chatgpt
模型
数据
系统
来源:清华大学智能法治研究院本文约7900字,建议阅读10+分钟本文为王博老师于2023年3月26日在“天津大学数字法学系列论坛”讲座的综述。 主讲人:天津大学智算学部王博副教授。王博老师担任天津大学智算学部语言与心理计算研究组负责人。曾先后于微软亚洲研究院、意大利帕多瓦大学、华盛顿大学等访问工作。在自然语言处理、智能对话、心理计算领域具有十余年丰富研究经验。在高水平期刊及会议上发表论文四十余篇,主持国家自然基金、国家重点研发项目子课题等国家级项目多项。 1 引言:什么是ChatGPT? 王博老师通过qu
数据派THU
2023-04-18
230
0
人工智能治理 | Pew美国民众对人工智能应用态度的调研报告解读
人工智能
无人驾驶
汽车
算法
芯片
本文约6500字,建议阅读13分钟本文围绕着人工智能的六种应用进行。 由皮尤研究中心(Pew Research Center)创建的美国趋势小组(American Trends Panel,ATP)是是一个全国代表性小组,通过固定电话和手机号,随机招募美国成年人组成小组,小组成员通过自我管理的网络调查参与,并由Ipsos进行管理。 在2022年3月,皮尤研究中心发布了一项调查研究报告[ 1 ],这项研究主要围绕着人工智能的六种应用进行:其中三个是新兴的人工智能应用程序——警方使用面部识别技术,社交媒体公司使
数据派THU
2023-04-18
518
0
为什么AI必须与人对齐?从科幻恐怖电影《M3GAN》说起
人工智能
机器人
模型
设计
系统
本文约3200字,建议阅读8分钟本文介绍了AI必须与人对齐的说法起源。 “她不只是个玩具,而是这个家的一份子。” 这是于今年在国内上映的恐怖喜剧科幻片《梅根》(M3GAN)中的一句台词。该影片辛辣地揭露了 AI 的伦理危机和巨大风险。 在该影片中,一个具备高度人工智能、栩栩如生的玩具人偶梅根,被设计成凯蒂(一个 8 岁的孤儿)最好的玩伴和令家长(洁玛,一名机器人专家)最安心的盟友。 然而,基于 “保护凯蒂不受伤害” 的核心指令,梅根不惜去伤害邻居家的狗,间接害死欺负凯蒂的同伴,亲手杀死邻居老太太,甚至还
数据派THU
2023-04-18
218
0
斯坦福2023 年人工智能指数报告:趋势、成本、滥用、资金、人员、环境、立法、观点
人工智能
模型
事件
数据
系统
本文约2800字,建议阅读5分钟通过10张图观察AI应用的全景。 2023年4 月 3 日,斯坦福大学以人为本人工智能研究所(Stanford HAI)正式发布了《2023 年人工智能指数报告》(Artificial Intelligence Index Report 2023)。这是该机构发布的第 6 份年度报告,分析了人工智能的影响和年度趋势。本次报告长达302页,比 2022 年的报告多出近 60%。 新报告显示了 2022 年 AI 行业的几个主要趋势: AI 在许多基准测试中继续发布最先进的结果
数据派THU
2023-04-18
871
0
【2023新书】医学影像人工智能前沿
机器学习
深度学习
人工智能
卷积神经网络
工作
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟这本书的目的是考虑到医院在使用人工智能支持的检测程序准确诊断各种疾病方面的最新进展。 这本书的目的是考虑到医院在使用人工智能支持的检测程序准确诊断各种疾病方面的最新进展。本文研究了最近在医学成像处理领域工作的著名研究人员和临床医生支持的疾病检测技术。在本书中,将介绍各种人工智能方法的集成,如软计算、机器学习、深度学习和其他相关工作。结合利用AI的真实临床图像。本书还包括关于机器学习、卷积神经网络、分割和深度学习辅助的二分类和多分类的几章。 https://iopsc
数据派THU
2023-04-12
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