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World File Search System经过训练
“同理心是内在的，但也经过训练，所以我们需要成为...
forepad是可穿戴的触摸板，由用户的嘴控制。它的创作者将其称为一种“口服”，因为它是口腔内部戴的界面，类似于使用头饰或腕带。的口感像牙齿固定器一样穿着，戴在口腔屋顶上，它使用一系列传感器将用户的动作转化为信号。例如，它包括一条触控板，该触控板位于用户口的口感上，用户可以移动他或她的舌头以控制光标。其他传感器允许用户将其按在口感上的左键单击，然后sip（即可吸吮或增加嘴巴的压力），以右键单击。它还具有其他互动方式（例如头运动输入）的功能。每种运动类型对应于对连接孔的系统的影响。
使用经过训练以模仿大脑统计特性的神经网络来提高物体识别能力
目前最先进的物体识别算法——深度卷积神经网络 (DCNN)，灵感来自哺乳动物视觉系统的架构，在许多任务上能够达到人类水平的表现。在对 DCNN 进行物体识别任务训练时，已证明 DCNN 能够开发出与哺乳动物视觉系统中观察到的隐藏表征相似的隐藏表征 (Razavi 和 Kriegeskorte，2014 年；Yamins 和 Dicarlo，2016 年；Gu 和 van Gerven，2015 年；Mcclure 和 Kriegeskorte，2016 年)。此外，在物体识别任务上训练的 DCNN 是目前我们拥有的哺乳动物视觉系统的最佳模型之一。这让我们假设，教导 DCNN 实现更像大脑的表征可以提高其性能。为了测试这一点，我们在一个复合任务上训练了 DCNN，其中网络被训练为：(a) 对物体图像进行分类；同时 (b) 具有与猴子视觉皮层神经记录中观察到的中间表征相似的中间表征。与纯粹为对象分类而训练的 DCNN 相比，在复合任务上训练的 DCNN 具有更好的对象识别性能，并且对标签损坏的鲁棒性更强。有趣的是，我们发现这个过程不需要神经数据，但具有与神经数据相同统计特性的随机数据也会提高性能。虽然我们在复合任务上训练时观察到的性能提升与“纯”对象识别任务相比并不大，但它们非常稳健。值得注意的是，我们在研究的所有网络变体中都观察到了这些性能提升，包括：较小（CORNet-Z）与较大（VGG-16）架构；优化器的变化（Adam 与梯度下降）；激活函数的变化（ReLU 与 ELU）；以及网络初始化的变化。我们的结果证明了一种训练对象识别网络的新方法的潜在效用，使用大脑（或至少是其激活模式的统计特性）作为训练 DCNN 的教师信号的策略。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
人工智能正在彻底改变出版业......
判别式人工智能（大多数在线工具，例如 Grammarly）是经过训练以区分类别（例如语法正确或不正确）的模型。另一方面，GenAI 经过训练能够生成新内容（文本、音频或视觉内容）。由于这一更高级的功能，它不仅可用于检查语法，而且还可以帮助处理结构和内容。人们经常错误地认为 ChatGPT 和 Grammarly 是相同的。它们不是，它们是具有显着差异的不同工具。最受欢迎的 GenAI 模型是 OpenAI 的 Cha-tGPT（https://chatgpt.com/ 或免费版本 https://chatgpt.com/）、Google 的 Gemini（https://gemini.google.com）和 Anthropic 的 Claude（https://www.an-thropic.com/claude）
颅内脑电图和深度神经网络揭示面部身份和表情表征的共同基础
根据面部感知的经典观点（ Bruce and Young, 1986 ; Haxby et al., 2000 ），面部身份和面部表情识别由不同的神经基质（分别为腹侧和外侧颞叶面部选择区域）执行。然而，最近的研究挑战了这一观点，表明表达效价也可以从腹侧区域解码（ Skerry and Saxe, 2014 ; Li et al., 2019 ），身份也可以从外侧区域解码（ Anzellotti and Caramazza, 2017 ）。如果专门负责一项任务（身份或表情）的区域包含另一项任务的少量信息（从而实现高于机会的解码），则这些发现可以与经典观点相一致。在这种情况下，我们预计侧面区域的表征与经过训练以识别面部表情的深度卷积神经网络 (DCNN) 中的表征更相似，而不是经过训练以识别面部身份的 DCNN 中的表征（对于腹侧区域，情况应该相反）。我们通过分析对不同身份和表情的面部的神经反应来检验这一假设。将从人类颅内记录（n = 11 名成年人；7 名女性）计算得出的表征相异矩阵 (RDM) 与经过训练以标记身份或表情的 DCNN 的 RDM 进行了比较。我们发现，在所有测试区域中，经过训练以识别身份的 DCNN 的 RDM 与颅内记录的相关性更强——即使在传统上假设专门用于表情的区域也是如此。这些结果偏离了传统观点，表明面部选择性腹侧和侧面区域有助于身份和表情的表征。
Turnitin 的 AI 写作检测功能（2023 年 5 月 12 日）
Turnitin 的 AI 写作检测模型经过训练，可以检测来自生成式预训练 Transformer GPT-3 和 GPT-3.5 语言模型（包括 ChatGPT）的内容。请注意，在此版本中，AI 检测仅适用于以英语提交的内容。
Corti - 用于紧急服务的人工智能
Corti 机器学习模型的一个例子是院外心脏骤停检测模型。该模型经过训练，可以识别旁观者向接线员描述心脏骤停时的声音，并理解音频中的关键决定性标记。事实证明，该模型可以缩短心脏骤停的检测时间，并增加检测到的心脏骤停数量。
生成人工智能 (GENAI) 概述
生成对抗网络 (GAN) 是成对的深度学习算法，称为神经网络，它们同时进行训练。其中一个是生成器，经过训练可根据标签（例如“狗”、“棕色”、“友好”）产生新的输出，而第二个是鉴别器，它尝试将示例分类为真实的（来自域）或假的（由生成器生成），直到鉴别器定期被生成器“欺骗”。GAN 可以输出音频、视频和 3D 模型以及图像。