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Inflection AI：打造最“走心”的AI对话机器人
他的论文拥有超过 18 万次引用。 他在牛津大学完成了博士学位和博士后学业，在那里设计了 VGGNet 并赢得了著名的 ImageNet 挑战赛；他的第一家公司随后被 DeepMind 收购。作为 DeepMind 的首席科学家， Karen 建立并领导了大规 模深度学习团队，开发现实世界数据的大型 AI 模型。 Reid Hoffman 也是 Inflection AI 的联合创始人，他曾经是 LinkedIn 的联合创始人和 Greylock 的合伙人。在加入
WIPO 关于人工智能的对话
但今天我想重点介绍后端，介绍模型（尤其是大型语言模型）的工作原理。模型“学习”的方式与人类学习阅读、写作和通过阅读获得技能的方式相同。为了训练模型，开发人员将训练数据输入算法。然后，算法将通过为特征分配权重来表示该数据的特征，但数据本身不会“保留”在模型中，因为模型不存储副本。模型随后会进行分类或预测接下来会发生什么，但不会进行复制。部分由于这种复杂的工作原理，训练需要很长时间，成本相当高，而且几乎是不可逆的。
对话式人工智能实用指南
系统和 AI 代理可以使用合成语音进行响应。文本是 AI 代理响应查询并生成文本回复时的内容。聊天类似于文本，但它通常代表用户和计算机之间近乎实时的大量短消息交换。当今使用的对话式 AI 系统的一些最著名的例子是数字助理，例如 Amazon Alexa、Apple Siri、Google Assistant 和 IBM Watson。
随意对话：用于衡量公平性的数据集......
本文介绍了一种新颖的“公平性”数据集，以衡量 AI 模型对不同年龄、性别、表观肤色和环境光照条件的稳健性。我们的数据集由 3,011 名受试者组成，包含 45,000 多个视频，平均每人 15 个视频。这些视频是在美国多个州录制的，参与者是不同年龄、性别和表观肤色组的成年人。一个关键特征是每个受试者都同意参与并使用他们的肖像。此外，我们的年龄和性别注释由受试者自己提供。一组训练有素的注释者使用 Fitzpatrick 皮肤类型量表标记受试者的表观肤色 [ 6 ]。此外，还提供了在低环境光下录制的视频的注释。作为衡量跨某些属性的预测稳健性的应用，我们评估了最先进的表观年龄和性别分类方法。我们的实验从公平对待来自不同背景的人的角度对这些模型进行了彻底的分析。
对话式人工智能——基于检索的聊天机器人
摘要 — 对话式人工智能可以简单地定义为通过自然对话进行的人机交互。这可以通过网站或任何社交消息应用程序上的聊天机器人、语音助手或任何其他支持交互式消息传递的界面来实现。该系统将允许人们提出疑问、获得意见或建议、执行所需的交易、寻求支持或通过对话以其他方式实现目标。聊天机器人基本上是使用自然语言的在线人机对话系统。目前，自然语言处理和机器学习机制的进步改进了聊天机器人技术。现在，越来越多的商业和社交媒体平台在其服务中使用这项技术。组织要求在聊天机器人的采用方面基于人工智能进行改进，因此它成为热门研究之一。在这项工作中，提出了一种基于任务的检索式聊天机器人，该机器人在公交车票预订领域使用深度神经网络构建。具有不同角色的多个用户提出的问题序列被作为系统的输入。因此，基于检索的系统会产生有意义的响应。生成的响应是手动评估的。结果表明，在大多数情况下，生成的答案都是有意义的。索引词——聊天机器人、基于检索的模型、神经网络、深度学习
wipo 关于知识产权 (ip) 人工智能的对话
任何对发明人只能是自然人或多人（在共同发明人的情况下）这一原则的审查都将与关于专利制度作用的政策辩论相关联，包括授予自然人专利以奖励其造福社会的发明贡献这一基本原则。这样的政策讨论需要充分考虑到这样一个事实：专利法及其对人类发明人的要求是知识产权保护体系的一部分，该体系基于全球共享的原则，并在很大程度上在国际层面上得到了协调 5 。还需要认识到，必须在分配给个人权利的更广泛背景下看待发明人问题，而不仅仅是知识产权问题。
对话式人工智能的增量式基于图的语义和推理
下一代对话式 AI 系统需要：（1）逐步处理语言，逐个标记，以提高响应速度，并能够处理对话现象，例如暂停、重新开始和自我更正；（2）逐步推理，允许建立超出所说内容的意义；（3）透明且可控，允许设计人员和系统本身轻松确定特定行为的原因并针对特定用户组或领域进行定制。在这篇短文中，我们介绍了正在进行的初步工作，将动态语法（DS） - 一种增量语义语法框架 - 与资源描述框架（RDF）相结合。这为创建增量语义解析器铺平了道路，该解析器在话语展开时逐步输出语义 RDF 图。我们还概述了如何通过 RDF 将解析器与增量推理引擎集成。我们认为，这种 DS - RDF 混合体满足了上面列出的要求，产生了可用于构建响应式、实时、可解释的会话式 AI 的语义基础设施，可以针对特定用户群体（例如痴呆症患者）快速定制。
关于减缓政策溢出效应的原因和相关性的战略对话总结报告
该报告得到了气候俱乐部联合主席（智利和德国）的支持，并得到了德国政府的资助。报告由经合组织税收政策和管理中心的 Assia Elgouacem、Clara Kögel、Anasuya Raj 和 Kurt Van Dender 以及经合组织经济部的 Ali Allibhai、Yannick Hemmerlé、Mauro Pisu 和 Jonas Teusch 撰写。撰写团队感谢 Rob Dellink（经合组织环境司）、Alain de Serres（经合组织经济部）、Luisa Dressler（经合组织税收政策和管理中心）、Yuko Ishibashi（经合组织环境司）、Kumi Kitamori（经合组织环境司）、Fabrizia Lapecorella（经合组织副秘书长）、Douglas Sutherland（经合组织经济部）和 Shunta Yamaguchi（经合组织环境司）提供的评论和见解。撰写团队还要感谢 Alberto Agnelli（经合组织秘书处）、Stephan Raes（经合组织科学、技术和创新理事会）、Joscha Rosenbusch（经合组织秘书处）和 Deger Saygin（经合组织环境理事会）的支持。在推进的各个阶段，报告的中期成果和版本已在气候俱乐部工作计划支柱 1、模块 2 下的技术会议和成员会议（本文中也称为战略对话）期间与气候俱乐部成员进行了介绍和讨论，包括在：
