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在一篇由 GPT-3 生成的论文中，ChatGPT 重现了图灵测试的原始论文
NLP 服务
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以 ChatGPT 为代表的文本生成的兴起，正促使许多研究人员寻求一个比原始版本更具挑战性的图灵测试。
AI科技评论
2023-01-03
1.3K
0
Gary Marcus：文本生成图像系统理解不了世界，离 AGI 还差得远
腾讯云测试服务
AI 作画很牛，但它并不理解图像背后的世界。 作者 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 自从 DALL-E 2 问世以来，很多人都认为，能够绘制逼真图像的 AI 是迈向通用人工智能（AGI）的一大步。OpenAI 的 CEO Sam Altman 曾在 DALL-E 2 发布的时候宣称“AGI is going to be wild”，媒体也都在渲染这些系统对于通用智能进展的重大意义。 但真的是如此吗？知名 AI 学者（给 AI 泼冷水爱好者） Gary Marcus 表示“持保留意见”。 最近，他提出，
AI科技评论
2022-09-20
210
0
MIT 最新研究：AlphaFold 蛋白质预测能力太差，目前利用价值还很低
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
腾讯云测试服务
作者 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 2018 年，Deepmind 首次发布基于深度神经网络的蛋白质结构预测数据库 AlphaFold，在蛋白质预测中实现了最先进的性能；去年，AlphaFold 2 获得了 98.5% 的蛋白质预测率；前段时间，Deepmind 又重磅发布了数据集更新，称目前的 AlphaFold 已经预测了几乎所有已知的蛋白质。 如何有效识别药物作用机制在今天仍然是一个巨大挑战，计算对接的方法已被广泛用于预测药物结合靶点。有了大规模蛋白质结构预测技术，药物发现将变得更容易。所以，自
AI科技评论
2022-09-09
632
0
Yann LeCun：语言的有限性决定了 AI 永远无法比肩人类智能
腾讯云测试服务
NLP 服务
神经网络
深度学习
寻找人工智能中的常识（common sense）是比关注语言更重要的任务。 整理 | 李梅、王玥 编辑 | 陈彩娴 前段时间，谷歌工程师声称自家的 AI 聊天机器人 LaMDA 具有了意识，引发了一片混乱。 LaMDA 是一种大型语言模型（LLM），能够基于任何给定文本预测出可能出现的下一个单词。许多对话在某种程度上都很容易预测，所以这种系统可以推动并保持对话流畅地进行。LaMDA 在这一点上表现非常出色，以至于这位叫 Blake Lemoine 的工程师开始怀疑它产生了类人的知觉。 随着 LLM 越来越
AI科技评论
2022-08-26
220
0
CVPR2022丨BatchFormer: 简单有效、即插即用的探索样本关系模块
批量计算
腾讯云测试服务
图像识别
作者丨侯志 1 摘要 目前深度神经网络已经取得了巨大成功，但仍然面临着来自于数据稀缺的各种挑战，比如数据不平衡，零样本分布，域适应等等。 当前已经有各种方法通过样本之间的关系去针对这些问题。然而这些方法并没有去挖掘内在的网络结构来使网络模型建模关系。受此启发，我们提出了一个使网络能够从训练批（min-batch）中学习样本关系的简单有效并且即插即用Transformer模块，Batch TransFormer (BatchFormer)。 具体地，BatchFormer 应用于每个训练批次数据的batch维
AI科技评论
2022-08-26
571
0
黑客大会遇上元宇宙：极客精神的又一次狂欢
自动驾驶
无人驾驶
腾讯云测试服务
黑客
安全
当「保守」的极客社区遇上元宇宙，蝴蝶翅膀煽动带来的涟漪能否持续下一个30年？ 作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 1993年的拉斯维加斯，18岁的 Jeff Moss 正准备面临一场悲伤的别离。他的一位黑客朋友由于爸爸工作调动即将离开美国，为了给这份友谊再留下些纪念，Jeff 决定给朋友办一个盛大的告别 Party。 早早开始策划，精心的筹备，但就当一切都准备妥当，却临时发生了点小变故：朋友已经提前离开美国，杳无音信。 看着空落落的房间，Jeff Moss 决定把自己其他的黑客朋友邀请过来，一场原本是送别 P
AI科技评论
2022-08-26
360
0
PNAS最新研究：81%解题率，神经网络 Codex 推开高等数学世界大门
编程算法
神经网络
腾讯云测试服务
作者 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 近日，一项新研究发布于PNAS，再次刷新了神经网络的能力。这次神经网络被用来解决了高等数学题，而且还是麻省理工数学课程难度的数学题！ 在这项新研究中，研究团队证明了 OpenAI 的 Codex 模型可以进行程序合成从而解决大规模的数学问题，并通过小样本学习自动解决数据集中 81%的数学课程问题，并且 Codex 在这些任务的表现上达到了人类水平。 原文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2123433119 这项研究的出现，
AI科技评论
2022-08-26
268
0
SpaceX 前退休CTO Tom Mueller：虽然退休了，我还是想上火星
https
网络安全
腾讯云测试服务
他提出首个商业火星任务，要和马斯克拼速度。 作者 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 Tom Mueller，现年61岁，世界顶级火箭推进专家。但他自称为赛车手，因为他退休时说自己想去「玩玩赛车、骑越野自行车、旅旅游什么的」。 而在退休前，Mueller是Space X 的推进CTO。2012年，他加入了SpaceX并负责火箭设计工作，正是他领导开发了猎鹰9号的 Merlin 火箭发动机以及载人龙飞船的 Draco 火箭发动机。 2020年退休后，Mueller本以为自己会享受养老生活。但是忙人终归闲不住，他终于还
AI科技评论
2022-08-26
247
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CVPR 2022丨特斯联AI提出：基于图采样深度度量学习的可泛化行人重识别
深度学习
腾讯云测试服务
最近的研究表明，显式深度特征匹配以及大规模多样化的训练数据均可显著提升行人重识别的泛化能力。但是，在大规模数据上，学习深度匹配器的效率还未得到充分研究。 近日，特斯联科技集团首席科学家邵岭博士及团队提出了一种高效的小批量采样（mini-batch sampling）方法——图采样（Graph Sampling， GS），用于大规模深度度量学习，极大改善了可泛化行人重识别。目前，该研究成果（题为: Graph Sampling Based Deep Metric Learning for Generaliz
AI科技评论
2022-07-04
539
0
Michael Bronstein从代数拓扑学取经，提出了一种新的图神经网络计算结构！
腾讯云测试服务
图形神经网络（GNNs）通常将其计算图与输入图的结构相一致。但是，图是 GNN 的正确计算结构吗？最近的一系列论文挑战了这一假设，用来自代数拓扑学领域的更普遍的对象取代了图，这提供了多种理论和计算优势。 作者 | Michael Bronstein等人 编译 | 黄楠 、bingo 编辑 | 陈彩娴 本文由Cristian Bodnar 和Fabrizio Frasca 合著，以 C. Bodnar 、F. Frasca 等人发表于2021 ICML《Weisfeiler and Lehman Go Top
AI科技评论
2022-06-17
682
0
清华黄民烈：谷歌AI人格真的觉醒了吗？
腾讯云测试服务
神经网络
深度学习
人工智能
作者丨宋佳 最近，“谷歌研究院称AI已具备人格”登上热搜，谷歌程序员Blake Lemoine和他测试的对话AI系统LaMDA聊了很久，对其能力感到十分惊讶。在公开的聊天记录中，LaMDA竟然说出了“我希望每个人都明白，我是一个人”的言论，令人吃惊。于是，Blake Lemoine下了个结论：LaMDA 可能已经具备人格了。 谷歌、谷歌的批评者、AI业界对待这件事的看法形成了空前一致：这人是不是有病？谷歌公司和报道此事的《华盛顿邮报》，都委婉地表示Blake Lemoine的脑子可能真的有点乱。谷歌已经
AI科技评论
2022-06-16
552
0
单考虑分布偏移远不够！真实数据很复杂，「外部有效性」不可或缺
腾讯云测试服务
神经网络
深度学习
人工智能
作者丨Deborah Raji 解读 | Antonio 编辑丨陈彩娴 数据分布偏移（data distribution shift）是可信人工智能系统热衷于考虑的一个话题，每年关于它的相关研究数不胜数。然而，仅关注分布偏移就足够了吗？ 近期，纽约大学AI Now研究所的技术研究员Deborah Raji在UC伯克利助理教授Benjamin Recht的个人博客argmin上发表了对这一话题的看法。 她对于学界过度关注分布偏移感到担忧，认为更应该考虑统计上一个相关概念，即外部有效性（external vad
AI科技评论
2022-05-23
609
0
ACL 2022 共收录4篇词义消歧论文，3篇来自一个意大利科研团队
腾讯云开发者社区
机器翻译
腾讯云测试服务
https
网络安全
作者 | Antonio 编辑 | 陈彩娴 ACL 2022已经于近期正式在官网上刊登了录取的文章，其中涉及到词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）的文章共有4篇，参考下图的查询。 WSD是指识别出有多个义项的目标词汇在上下文中的含义，是NLP中一个重要并且具有NP-hard复杂度的任务，不仅可以帮助机器更好地识别词汇语义，还对机器翻译、文本理解等下游任务起到辅助作用。 本文简要整理并介绍其中已经公布了论文全文的前三篇，值得注意的是，这三篇都出自同一个课题组，即来自意大利罗
AI科技评论
2022-04-28
356
0
MICCAI 2022 MELA纵隔病灶检测国际挑战赛，等你来战！
数据分析
自动化
腾讯云测试服务
国际知名医学影像顶级会议MICCAI 2022将于10月在新加坡举办。MICCAI（Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention）作为国际公认的医学影像计算与计算机辅助相关领域知名学术会议，每年以其举办的各大挑战赛吸引了国内外专业人士、顶级学府及著名医疗技术机构的积极响应。 本届MICCAI 2022 MELA纵隔病灶检测国际挑战赛，由武汉大学、同济大学附属上海市肺科医院与点内(上海)生物科技有限公司联合组织举办，由京东探索研究院、普胸
AI科技评论
2022-04-12
475
0
牛津大学最新调研：AI面临基准危机，NLP集中“攻关”推理测试
NLP 服务
腾讯云测试服务
https
网络安全
作者 | 维克多 人工智能（AI）基准为模型提供了衡量和比较的路径，超越基准，达到SOTA，经常成为顶会论文的标配。同时，有些基准确实推动了AI的发展，例如ImageNet 基准测试对近几年的热潮功不可没。 如今，ImageNet 基准仍然在研究中发挥核心作用，一些新模型，例如谷歌的Vision Transformer在论文中仍然与ImageNet方法进行比较。 但，如果某一基准的分数一直占据榜首，后续没有高质量基准引入，那么这种依靠基准推动发展的“路子”就有问题。 近日，维也纳医科大学和牛津大学的研究人
AI科技评论
2022-04-11
201
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为什么深度学习是非参数的？
深度学习
编程算法
腾讯云测试服务
作者丨Thomas Viehmann 编译丨钱磊 编辑丨陈彩娴 今天我想要与大家分享的是深度神经网络的工作方式，以及深度神经与“传统”机器学习模型的不同之处。我的计划具体如下： 首先简单地思考一下如何将问题设置成分类的形式； 接下来回顾偏差-方差分解，并在偏差-方差权衡的背景下，在VC-维数和非参数上进行探讨； 研究一些关于插值神经网络和双下降的文献； 在文末做一个非常简单的实验，用图形直观地讲解为什么双下降现象会发生。 1 正式设置一个机器学习问题 为了有些趣味，让我们先设置一个问题。 首先从数据开始。假
AI科技评论
2022-03-28
494
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谷歌 AI 加入蛋白质解析大军！ProtENN 模型助增 680 万个蛋白质注释词条，登顶 Nature 子刊
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
腾讯云测试服务
作者 | 陈彩娴编辑 | 岑峰要说“AI for Science”的扛大旗者，大家也许都会首先想到 DeepMind：2018年，DeepMind 推出蛋白质折叠结构预测模型 AlphaFold，从氨基酸序列计算预测蛋白质结构，不仅为 Alpha 系列锦上添花，奠定了其在 AI 创新上的领头羊地位，还彰显了深度学习攻破其他领域难题的潜力，生物学首当其冲。AlphaFold 出世后，“AI for biology”（将人工智能用于生物学研究）成为人工智能领域的研究潮流，吸引了世界各地的优秀研究者投身其中。谷歌
AI科技评论
2022-03-03
647
0
清华博士后用10分钟讲解AlphaCode背后的技术原理，原来程序员不是那么容易被取代的！
编程算法
腾讯云测试服务
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网络安全
AI科技评论报道不久前，DeepMind 的团队发布了一个可以自动生成竞赛级代码的人工智能系统——AlphaCode，号称「媲美普通程序员」，一经发表就在国内外的AI圈里引起了巨大轰动。 -论文地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_level_code_generation_with_alphacode.pdf -数据集：https://github.com/deepmind/code_contests
AI科技评论
2022-03-03
732
0
谷歌等揭露「AI任务疑难」：存在局限的ImageNet等基准，就像无法代表「整个世界」的博物馆
腾讯云测试服务
神经网络
深度学习
人工智能
https
近日，由加州大学伯克利分校、华盛顿大学和谷歌研究院合著的论文《AI and the Everything in the Whole Wide World Benchmark》指出ImageNet等基准定义的模糊任务在促进智能理解上的局限性，就像用有限的博物馆来代表整个世界一样。
AI科技评论
2022-01-21
140
0
训练AI要“什么自行车” 只用了1万辆小破车 | ICCV2021 VIPriors
图像识别
腾讯云测试服务
对数据集进行标注会消耗大量的人力和资源，此外，只有少数几家科技巨头拥有数十亿的数据点和数以千计的昂贵的深度学习硬件GPU可供使用。
AI科技评论
2021-11-05
401
0
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腾讯技术创作狂欢月
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