Measuring perception in AI models
感知 - 通过感官体验世界的过程 - 是智力的重要组成部分。对世界具有人层感知理解的建筑代理是一项核心但具有挑战性的任务，在机器人技术，自动驾驶汽车，个人助理，医学成像等方面变得越来越重要。因此，今天，我们推出了感知测试，这是一种使用现实世界视频的多模式基准测试，以帮助评估模型的感知能力。
Measuring perception in AI models
感知 - 通过感官体验世界的过程 - 是智力的重要组成部分。对世界具有人层感知理解的建筑代理是一项核心但具有挑战性的任务，在机器人技术，自动驾驶汽车，个人助理，医学成像等方面变得越来越重要。因此，今天，我们推出了感知测试，这是一种使用现实世界视频的多模式基准测试，以帮助评估模型的感知能力。
Measuring perception in AI models
感知——通过感官体验世界的过程——是智能的重要组成部分。而构建具有人类水平的感知理解世界的代理是一项核心但具有挑战性的任务，这在机器人、自动驾驶汽车、个人助理、医学成像等领域变得越来越重要。所以今天，我们推出了感知测试，这是一个使用真实世界视频来帮助评估模型感知能力的多模式基准。
Measuring perception in AI models
感知 - 通过感官体验世界的过程 - 是智力的重要组成部分。对世界具有人层感知理解的建筑代理是一项核心但具有挑战性的任务，在机器人技术，自动驾驶汽车，个人助理，医学成像等方面变得越来越重要。因此，今天，我们推出了感知测试，这是一种使用现实世界视频的多模式基准测试，以帮助评估模型的感知能力。
Measuring perception in AI models
感知 - 通过感官体验世界的过程 - 是智力的重要组成部分。对世界具有人层感知理解的建筑代理是一项核心但具有挑战性的任务，在机器人技术，自动驾驶汽车，个人助理，医学成像等方面变得越来越重要。因此，今天，我们推出了感知测试，这是一种使用现实世界视频的多模式基准测试，以帮助评估模型的感知能力。
How undesired goals can arise with correct rewards
当我们构建越来越高级的人工智能（AI）系统时，我们希望确保他们不追求不希望的目标。 AI代理中的这种行为通常是规格游戏的结果 - 利用他们奖励的不良选择。在我们的最新论文中，我们探讨了一种更微妙的机制，通过该机制，AI系统可能会无意中学会追求不希望的目标：目标差异化（GMG）。当系统的能力成功推广但其目标并未按照期望概括时，就会发生GMG，因此该系统胜任地追求错误的目标。至关重要的是，与规范游戏相比，即使对AI系统进行了正确的规范训练，GMG也会发生。
How undesired goals can arise with correct rewards
当我们构建越来越高级的人工智能（AI）系统时，我们希望确保他们不追求不希望的目标。 AI代理中的这种行为通常是规格游戏的结果 - 利用他们奖励的不良选择。在我们的最新论文中，我们探讨了一种更微妙的机制，通过该机制，AI系统可能会无意中学会追求不希望的目标：目标差异化（GMG）。当系统的能力成功推广但其目标并未按照期望概括时，就会发生GMG，因此该系统胜任地追求错误的目标。至关重要的是，与规范游戏相比，即使对AI系统进行了正确的规范训练，GMG也会发生。
How undesired goals can arise with correct rewards
随着我们构建越来越先进的人工智能 (AI) 系统，我们希望确保它们不会追求不想要的目标。AI 代理中的这种行为通常是规范游戏的结果——利用了对奖励的错误选择。在我们的最新论文中，我们探索了一种更微妙的机制，AI 系统可能会无意中学会追求不想要的目标：目标错误概括 (GMG)。当系统的功能成功概括但其目标没有按预期概括时，就会发生 GMG，因此系统会有效地追求错误的目标。至关重要的是，与规范游戏相反，即使使用正确的规范训练 AI 系统，也可能会发生 GMG。
How undesired goals can arise with correct rewards
当我们构建越来越高级的人工智能（AI）系统时，我们希望确保他们不追求不希望的目标。 AI代理中的这种行为通常是规格游戏的结果 - 利用他们奖励的不良选择。在我们的最新论文中，我们探讨了一种更微妙的机制，通过该机制，AI系统可能会无意中学会追求不希望的目标：目标差异化（GMG）。当系统的能力成功推广但其目标并未按照期望概括时，就会发生GMG，因此该系统胜任地追求错误的目标。至关重要的是，与规范游戏相比，即使对AI系统进行了正确的规范训练，GMG也会发生。
How undesired goals can arise with correct rewards
当我们构建越来越高级的人工智能（AI）系统时，我们希望确保他们不追求不希望的目标。 AI代理中的这种行为通常是规格游戏的结果 - 利用他们奖励的不良选择。在我们的最新论文中，我们探讨了一种更微妙的机制，通过该机制，AI系统可能会无意中学会追求不希望的目标：目标差异化（GMG）。当系统的能力成功推广但其目标并未按照期望概括时，就会发生GMG，因此该系统胜任地追求错误的目标。至关重要的是，与规范游戏相比，即使对AI系统进行了正确的规范训练，GMG也会发生。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们今天发表在《自然》杂志上的论文中，我们介绍了 AlphaTensor，这是第一个用于发现新颖、高效且可证明正确的基本任务算法（例如矩阵乘法）的人工智能 (AI) 系统。这揭示了数学中一个 50 年前的悬而未决的问题，即找到将两个矩阵相乘的最快方法。这篇论文是 DeepMind 推动科学发展和利用人工智能解决最基本问题的使命的垫脚石。我们的系统 AlphaTensor 以 AlphaZero 为基础，AlphaZero 是一个在国际象棋、围棋和将棋等棋盘游戏中表现出超人表现的代理，这项工作首次展示了 AlphaZero 从玩游戏到解决未解数学问题的历程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
