对人工智能模型进行训练的同时，还需要进行多阶段任务，以充分利用训练数据，获得满意的结果。为了保证人工智能模型的性能，本文列出了六个需要避免的常见错误。
Designing explainable artificial intelligence with active inference: A framework for transparent introspection and decision-making https://arxiv.org/abs/2306.04025
将思维转化为代码需要一定的编程经验和训练。以下是一些建议，以下是传统的方式帮助你更快速地将思维转化为代码：
当我们在谈论人工智能的时候，我们究竟在谈论什么？是“机器人超越人类阅读水平，令数百万人面临失业风向“还是“计算机的阅读能力正在赶超人类？”
在以模型为中心的AI开发中，数据集通常是固定的和给定的，重点是迭代模型结构或训练程序以提高性能。这推动了建模方面的大量研究进展，而现在在许多任务中，改进模型的增量收益正在减少。
人工智能几乎是近几年最火热的技术名词。仿佛一夜之间，不谈人工智能就是落伍，不搞人工智能产品就表示没能站在风口上。 但是当很多中小型团队冲入人工智能领域时，他们会发现，一开始以为是“拦路虎”的算法问题并不是最关键的痛点，而找到一个好的人工智能工程化落地场景，以及快速搭建人工智能工程化技术方案，变成了巨大的、难以跨越的鸿沟。 究其本质，取得人工智能核心算法的突破性进展是非常漫长且学术化的行为，尤其是在深度学习领域，有人调侃称，每年发表的论文堆起来比东方明珠塔还高。可以说，深度学习依然是不可解释的、依靠经验调参的
---- 新智元报道 编辑：Britta 【新智元导读】Anthropic对于人工智能发展的安全性研究以及推论表明，人工智能系统的计算量将呈指数型增长，预计未来5年训练AI模型的计算量将增加1000倍。 自从发现缩放定律以来，人们认为人工智能的发展会像坐火箭一样迅速。 2019年的时候，多模态、逻辑推理、学习速度、跨任务转移学习和长期记忆还是会有减缓或停止人工智能进展的 「墙」。在此后的几年里，多模态和逻辑推理的「墙」都已经倒下了。 鉴于此，大多数人已经越来越相信，人工智能的快速进展将继续下去，而
与中型市场公司或初创公司相比，生成式人工智能（GenAI）为企业提供了新的机遇，包括：
导读：自从ChatGPT推出以来，AI圈里已经掀起了很大的浪潮，各种使用ChatGPT的尝试层出不穷，与此同时，AI内容生成技术（AIGC）也引起广泛的关注，使用生成技术撰写文章、生成图片等等，以假乱真，但是如果发生不可控的技术泛滥，势必会对“原创”造成极大的冲击，并且出现各种乱象，而这篇文章，则是就针对人工智能生成内容检测工具的一个讨论，欢迎各位关注！
在对话型人工智能（AI）研究中，存在趋势即朝着开发参数更多的模型方向发展，如 ChatGPT 等为代表的模型。尽管这些庞大的模型能够生成越来越好的对话响应，但它们同时也需要大量的计算资源和内存。本文研究探讨的问题是：一组小模型是否能够协同达到与单一大模型相当或更好的性能？
从16年的AlphaGo，到17年的AlphaZero，再到18年的AlphaFold，人工智能演化发展的速度进一步加快。
Facebook 宣布将免费向公众开放其最新的人工智能模型 Llama 2。Llama 2 是一个大型语言模型，使用来自开放互联网的数十亿个单词进行训练。这是 Facebook 对 Google Palm-2 和 OpenAI GPT4 的回应。应用程序开发人员将能够直接从 Facebook 下载该模型，或通过微软、亚马逊和开源人工智能初创公司 Hugging Face 等云提供商访问该模型。
本综述探讨了生成人工智能（AIGC）领域的发展趋势，重点关注了Mixture of Experts（MoE）、多模态学习和人工智能通用性（AGI）在生成AI中的应用。文章分析了Google Gemini和OpenAI Q*等最新技术对AI研究的影响，并讨论了这些技术在医疗、金融和教育等领域的应用潜力。同时，文章指出了当前AI研究面临的挑战，如学术偏见、预印稿的普及对同行评审过程的影响等。
金融学理论和计算机技术的不断革新，带来了基于数据处理与数据分析的量化投资策略的蓬勃发展，量化模型成为了预测市场和指导投资的有力工具。然而证券市场是一个复杂的非线性动力系统,利用传统的时间序列预测技术存在很大的局限性。好在，近十几年发展起来的神经网络预测理论的发展，在对非线性系统的预测和建模中表现突出，那么神经网络的应用能带量化模型飞吗？利用人工智能进行投资到底靠不靠谱？ 本文为实例数据+解答，通过对Simplex Asset Management 的经理Yoshinori Nomura12大追问，带你
10月9日，Hinton面对《60分钟》的采访，再次表示了对人工智能可能会接管人类的担忧。
当代人工智能技术在给人类带来多方面福利的同时，面临黑箱、鲁棒性和可解释性等问题，发展值得信赖的可解释人工智能已成为人工智能领域的核心关切。论文在论证可解释人工智能为什么重要的基础上，对可解释人工智能的内涵进行界定，进而提出发展可解释人工智能需遵循的一些原则，它们也可看作可解释人工智能需达致的目标和要求。论文最后提出了两点关于实现可解释人工智能途径的构想。
如果你是商界英才（而不是数据科学家或者机器学习专家），你也许对主流媒体宣传的人工智能（artificial intelligence，AI）已经耳熟能详了。你在《经济学人》和《名利场》杂志上读过相关文章，你看到过特斯拉自动驾驶的煽情文章，听到过史蒂芬·霍金讲述人工智能威胁人类的耸人听闻，甚至迪尔伯特关于人工智能和人类智能的玩笑你都知道。 此时，胸怀大志要把自己的生意做大做强的你，面对媒体关于人工智能的碎碎念，可能萌生了两个疑问—— 第一，人工智能的商业潜力是真是假？ 第二，这玩意怎么用到我的生意上？ 对第一
选文|Aileen 翻译|李颖 姜范波 校对|chensirui 如果你是商界英才（而不是数据科学家或者机器学习专家），你也许对主流媒体宣传的人工智能（artificial intelligence，AI）已经耳熟能详了。你在《经济学人》和《名利场》杂志上读过相关文章，你看到过特斯拉自动驾驶的煽情文章，听到过史蒂芬•霍金讲述人工智能威胁人类的耸人听闻，甚至迪尔伯特关于人工智能和人类智能的玩笑你都知道。 此时，胸怀大志要把自己的生意做大做强的你，面对媒体关于人工智能的碎碎念，可能萌生了两个疑问—— 第一
从人工智能的发展历程来看，GPT 系列模型（例如 ChatGPT 和 GPT-4）的问世无疑是一个重要的里程碑。由它所驱动的人工智能应用已经展现出高度的通用性和可用性，并且能够覆盖多个场景和行业 —— 这在人工智能的历史上前所未有。
生成式人工智能（AI）主流化仅一年，一个奇妙的地平线就在我们面前延伸。我们不再搜索互联网而是通过聊天获取信息；我们不写电子邮件而是通过助手来生成；我们可以通过聊天实现代码生成、图像生成、视频剪辑等。这个新世界蕴含着巨大的希望，但也存在着巨大的担忧，即这些力量是否会为我们所有人服务。
机器之心原创 作者：Joni 编译参与：马亚雄、黄小天 2 月 16 日，星期四，我参加了在东京举办的第五届意识俱乐部 (consciousness club)。这是一个由 Araya 脑成像公司 (Araya Brain Imaging) 的 CEO Ryota Kanai 博士组织的每周活动，这次的演讲嘉宾是 Youichiro Miyake。他是一个因为在游戏人工智能（Game AI）方面的工作而闻名的设计师，曾提出在游戏人工智能和其他先进系统中创造人工意识的初始概念。 以下是 Youichiro
人工智能是一个需要持续积累和技术迭代的过程，注定是一件漫长的事。各科技巨头和创业公司在人工智能领域的不同应用场景中深耕，探索出了不同的发展路径。
陈桦 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从每天醒来的那一刻起，我们的生活就开始了一系列协商。 这样的场景包括讨论看什么电视，说服孩子们吃蔬菜，以及通过讨价还价获得更好的价格。这些都有共同之处，即需要复杂的沟通和推理能力。而对计算机来说，这些能力并不是天生的。 到目前为止，对聊天机器人的开发意味着系统可以进行简短的对话，完成简单的任务，例如预订餐厅。然而，开发能够与人类进行有意义对话的机器仍然充满挑战，因为这需要机器人有能力将会话理解与关于世界的知识结合起来，随后生成新的句子，协助它实现目标。
GPT-3 本身并没有直接的盈利模式，因为它是由 OpenAI 开发并公开发布的一个自然语言生成模型，可以免费使用。但是，GPT-3 可以作为一个关键技术与商业应用结合，从而带来盈利。以下是 GPT-3 可能的赚钱方式：
首先，数学建模在字面上可以分解成数学+建模，即运用统计学、线性代数和积分学等数学知识，构建算法模型，通过模型来解决问题。数学建模往往是没有对与错，只有“更好”（better），就好像让你评价两个苹果哪个更好吃，只有好吃、不好吃或者更好吃，没有对与错。
AIGC是现在很火的一个概念，每天都有新闻，很多人都在谈论，但昨天听机工社郭老师直播我才突然意识到，“什么是AIGC”本身反而介绍很少，有一点名可名非常名的味道。我专门找了一下，甚至很多聊AIGC的自媒体也只是一知半解，可能觉得AIGC和AI是一回事，也可能觉得和ChatGPT是一回事。
近年来，人工智能(AI)开始起步，并在科技行业取得重大进展。从挑选人们想去的餐厅开始，Siri、谷歌Assistant、微软Cortana、亚马逊Alexa等人工智能助手帮助我们日常生活。我们每天都在不知不觉中习惯了使用人工智能。例如，智能手机键盘上的自动更正功能和Facebook上的自动标签功能都是由人工智能控制的。简而言之，人工智能产业正试图让电脑模仿人类的智能，而通过神经网络，他们已经成功了一半。在神经网络中，他们试图让晶体管表现得像人类大脑的神经元。机器学习是利用人工神经网络(ANNs)来促进多层次的学习。深度学习是另一种学习模型(机器学习的一部分)，它基于数据表示而不是基于任务的算法。虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决策，但现在已经在影响着人类的决策，尤其是商业决策。在本文中，我们将讨论一些关于人工智能如何(以及将如何)改变企业决策的有趣方法。
届时，部署和采用人工智能将不再局限于试验，而是成为大多数研究与工业领域中日常业务运营的核心部分。AI热潮下，人人都想分一杯羹，但是，你的公司准备好用人工智能产生价值了吗？
工业革命迄今，人类在数百年间逐渐习惯与机器朝夕相处，从最初的惊慌失措到现在的视若无睹，而今媒介成为身体的延伸，手机成为媒介的集成，机器甚至成为人身体的一部分，除了广泛应用于医疗的机械手臂、机械腿等，赛博格（Cyborg）、“脑机结合”也正在慢慢地从科幻故事变成现实……人类与机器的关系逐渐亲密，机器不再仅是客体和死物。人类在恐惧中萌生幻想，对机器拥有智能、甚至成为伴侣/朋友的想象不绝如缕，不少人希冀机器拥有真正的智能和情感，进而拥有独立思考能力和自主性，与人类发生深层次的情感交流。
人工智能（AI）一词没有严格的定义。广义上说，人工智能指的是旨在模仿人类智能的计算机系统，其目标是执行人类可以完成的任何任务（图1）。人工智能通常被认为是计算机科学的一个子领域，但它与其他几个研究领域密切相关，包括数据科学和机器学习，以及统计学。人工智能在科学领域的大部分前景来自于它在大型数据集中发现（或“学习”）结构的能力，以及使用这种结构来做出预测甚至执行任务的能力。这种人工智能系统的优势可以补充人类的优势。例如，人工智能系统能够在非常高维的数据中看到模式，因此可以作为一个强大的工具来帮助而不是取代人类研究人员。几乎所有的现代人工智能系统都依赖于人工神经网络（ANN）的变化，这是受到神经系统组织的启发。
在2月13日举行的北京人工智能产业创新发展大会上，北京市经济和信息化局发布《2022年北京人工智能产业发展白皮书》。
尽管生成人工智能激发了人们对其将如何改变商业和世界的难以置信的创造性想法，但现实世界中很少有大规模的生成人工智能活动。随着我们进入2024年，我们将看到第一波生成性人工智能企业项目达到成熟水平，这将暴露出早期阶段尚未理解的生成性AI的重要维度。
在2021年世界人工智能大会的可信AI论坛上，陶大程进行了主题为《可信人工智能的前世今生》的报告。他在报告中表示，在人工智能的技术落地浪潮中，AI的可信度将成为一大关键难点，他还基于国内实践提出了人工智能是否可信的四个度量标准，并指出在可信AI的框架探索方面，我们还有很长的路要走。
人工智能伦理是负责任的产品开发、创新、公司发展和客户满意度的一个因素。然而，在快速创新的环境中评估道德标准的审查周期会在团队之间造成摩擦。公司经常错误地在客户面前展示他们最新的 AI 产品以获得早期反馈。
中兴智能视觉大数据报道：经常会看到更多人工智能在垂直领域的行业创新。比如医疗，金融，工业制造。今天的人工智能，更多的是面向消费者的人工智能。未来几年，我们会看到企业人工智能的兴起与发展。人工智能的成功需要商业成功，而人工智能的商业成功需要人工智能在行业应用的成功。
来源：微软亚洲研究院 本文约4800字，建议阅读9分钟 Kevin Scott 对人工智能未来之路的展望。 如今，从为软件开发人员生成代码到为图形设计师绘制草图，由大型语言模型驱动的人工智能系统正在改变人们的工作和创作方式。微软执行副总裁兼首席技术官 Kevin Scott 认为，未来，无论是帮助应对气候变化及儿童教育等全球挑战，还是彻底变革医疗健康、法律、材料科学甚至科幻小说等领域，这些人工智能系统的复杂度和规模都将继续增长。 近期，Kevin Scott 就人工智能对知识工作者的影响以及人工智能下一步发
人工智能开源发展对于拓展人工智能产业应用，充分发挥人工智能对产业的赋能起着重要支撑作用，这一点正在成为全球人工智能行业的共识。在海外，TensorFlow、PyTorch 等人工智能框架，在借助开源建设社区生态，吸纳全球开发者、推进人工智能创新的同时，还拓展了人工智能在产业界和学界的应用。 在中国，也有越来越多的开发者和企业意识到了人工智能开源发展的重要性，中国人工智能领域开源项目不断涌现。经 InfoQ 研究中心统计，目前人工智能领域国内开源项目已经超过 100 个，其中高度活跃开源项目占比超过 40%。
经过前五章的阅读，让我脑海中从整体上建立了三个世界的基本底层架构，之后逐渐了解到数据的概念，包括定义、形式和度量等做进一步系统和深入的探讨，还讨论关于数据的几个基本科学法则并讨论这些法则在数据科学技术中的应用。而在之后的“信息纽带”“知识升华”以及“自然智能”的章节中，从各个方面对这些主题有了更深一步的认识，例如信息的结构、含义和效用，知识的概念、判断与平衡问题，再如自然智能的概念与模型问题，以及情绪智能的相关知识。在学习的过程中，我也收获了不少与每个主题相关的知识，例如数据的编码规律遵循香农信息论的基本定理，即压缩、纠错与加密；爱因斯坦和丹麦物理学家波尔围绕量子力学的解释所展开的关于物理世界本质的争论；基于生物科学的智能模型等等。基于上一章关于自然智能的学习与探讨，一个与之相关的主题便是“人工智能”。而本次“人工智能”的上半章，从人工智能的历史、概念、算法与技术四个方面进行阐述。同时本章讨论的课题如下：
大数据文摘转载自微软亚洲研究院 如今，从为软件开发人员生成代码到为图形设计师绘制草图，由大型语言模型驱动的人工智能系统正在改变人们的工作和创作方式。微软执行副总裁兼首席技术官 Kevin Scott 认为，未来，无论是帮助应对气候变化及儿童教育等全球挑战，还是彻底变革医疗健康、法律、材料科学甚至科幻小说等领域，这些人工智能系统的复杂度和规模都将继续增长。 近期，Kevin Scott 就人工智能对知识工作者的影响以及人工智能下一步发展等话题分享了他的看法，核心观点包括： 人工智能大模型和生成式人工智能的发
📷 南加州大学计算机系名誉副教授、机器学习中心主任刘燕 文/CSDN贾维娣 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 大会第二天下午，南加州大学计算机系名誉副教授、机器学习中心主任刘燕参与了【人工智能科学与艺术】论坛的讨论，并发表了《艺术与人工智能的明天——人机信任合作》主题演讲，刘燕教授认为将来
根据Gartner《2022年人工智能技术成熟度曲线》报告，尽早采用复合型人工智能（AI）、决策智能等AI技术将给企业机构带来明显的竞争优势，缓解AI模型脆弱性引发的问题，有助于捕捉业务背景信息，推动价值实现。 已进入生产成熟期的技术，其实际效益已得到证明和认可。随着越来越多的企业机构认为风险已下降至可接受程度，AI技术的采用开始进入快速增长阶段（见图一）。 AI一直是企业、政府和社会讨论的热门话题，企业机构很难分辨哪些AI技术具有真正的业务价值。数据和分析（D&A）领导者需制定具有前瞻性的AI战略，并充分
一方面，人工智能产业相关的应用越来越丰富、创新，比如元宇宙的出现和走红，为市场创造的一个全新的业态，也为用户带来了诸多新奇的体验。
编译：机器之心 近年，从围棋到人类水平的语音识别，人工智能（AI）研究者终于在他们几十年一直努力探索的领域取得了突破。取得突破进展的关键一点是研究者们可以收集巨量的数据并“学习”这些数据，从而将错误率降低到可接受范围以内。 简而言之，大数据大为改观了人工智能的发展，将其推到一个几乎难以置信的高度。 区块链技术同样能够变革人工智能——当然以它自己的特定方式进行。部分将区块链用于人工智能方式目前还很单一，比如在人工智能模型上进行审计跟踪（audit trail）。有些应用几乎是难以置信的，比如
腾讯科技讯 2月14日消息，据外媒报道，当地时间周二，人工智能初创公司OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman），通过视频会议参加了在迪拜举行的世界政府峰会（WGS），并发表了演讲。他称人工智能将“像手机一样”改变世界，OpenAI将开源更多大模型，ChatGPT 5将变得更加智能，同时呼吁将阿联酋打造为全球监管人工智能的试验场。
今年AI大热，AIGC、大模型、AGI以及FLOPS等等让人半懂不懂的词不断在各种头条新闻中出现，想学这方面内容，该怎么入手呢？
我国早在2017年就将人工智能发展上升到国家战略层面，把人工智能定为新的重要经济增长点让人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力立志打造智能制造、智慧城市、智慧金融、智慧农业等，使得智能社会建设取得积极进展。
8月3日，首届全球数字经济大会在京召开。在人工智能产业治理论坛上，来自我国人工智能领域的顶尖科学家，围绕主题“探索创新、共举担当”展开前沿对话。
腾讯科技讯 专门在AI领域进行的风投公司Air Street Capital日前发布了《2023人工智能现状报告》。这已是这家风投公司连续第六年发布该报告，今年长达150多页的报告涵盖了人工智能研究、行业、安全和政治方面的内容，并对2024年的行业动态进行了预测。Air Street Capital去年的预测正确率约50%。
人类反馈强化学习 (RLHF) 是人工智能领域的一种前沿方法，它利用人类偏好和指导来训练和改进机器学习模型。 RLHF的核心是一种机器学习范式，它结合了强化学习和监督学习的元素，使人工智能系统能够以更加人性化的方式学习和做出决策。 RLHF的重要性在于它有可能解决人工智能中的一些基本挑战，例如需要模型来理解和尊重人类的价值观和偏好。传统的强化学习模型通过与环境交互产生的奖励来学习，而 RLHF 则不同，它引入了人类反馈作为宝贵的指导来源。这种反馈可以帮助人工智能系统导航复杂的决策空间，与人类价值观保持一致，并做出更明智和道德的选择。RLHF 已经在从自然语言处理和推荐系统到机器人和自动驾驶汽车的广泛领域中找到了应用。通过将人类反馈纳入训练过程，RLHF有能力提高模型性能，增强用户体验，并为人工智能技术的负责任发展做出贡献。
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