详细内容或原文请订阅后点击阅览
AIhub 采访亮点 2024
在 2024 年期间，我们很高兴从世界各地的研究人员那里了解到有关一系列 AI 主题的更多信息。在这里，我们重点介绍了过去 12 个月中我们最喜欢的一些采访。请注意：我们没有包括对 AAAI/ACM SIGAI 博士生联盟参与者的采访——这些是 […]
来源:ΑΙhub在 2024 年期间，我们很高兴从世界各地的研究人员那里了解到有关一系列 AI 主题的更多信息。在这里，我们重点介绍了过去 12 个月中我们最喜欢的一些采访。
请注意：我们没有包括对 AAAI/ACM SIGAI 博士生联盟参与者的采访——这些采访在此专门的集合中突出显示。
请注意：我们没有包括对 AAAI/ACM SIGAI 博士生联盟参与者的采访——这些采访在此专门的集合中突出显示。 此专门集合Christopher Chandler 向我们介绍了模型检查及其在自主机器人系统中的使用方式，特别是研究了为差速驱动轮式机器人创建多步骤计划，以便它可以避免眼前的危险。
Bo Li 及其同事凭借其作品《DecodingTrust：GPT 模型中可信度的全面评估》在 NeurIPS 2023 上获得了杰出数据集和基准轨道奖。Bo 向我们介绍了这项研究、团队的方法和主要发现。
DecodingTrust：GPT 模型中可信度的全面评估Kshitiz 详细介绍了开发和应用计算机视觉技术和数据集的工作，这些技术和数据集专门用于对自然栖息地中的候鸟群进行非侵入性监测和分析。
AIhub 大使 Andrea Rafai 采访了 AAAI 主席 Francesca Rossi，并向她询问了有关可持续发展目标、监管、公平等方面的人工智能。
在 AAAI 2024 上展示的工作中，Rebecca Gelles、Veronica Kinoshita、Micah Musser 和 James Dunham 调查了研究人员对计算的访问及其对他们工作的影响。Rebecca 和 Ronnie 向我们讲述了他们的研究灵感、方法和一些主要发现。
大型语言模型的新兴能力是海市蜃楼吗？ 学习交互式现实世界模拟器 立场：考虑使用大规模公共预训练进行差异化隐私学习