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Javid M，Reddiboina M，Bhandari M.人工生成智能的出现及其对泌尿科的潜在影响。可以J urol 2023; 30（4）：11588-11 有关工业大数据和人工智能的特刊... 用石墨烯血小板纳米 - 粉状材料增强了苯乙烯丁二烯橡胶纳米 - 含量的机械和电性能
简介：人工生成智能（AGI）和大语言模型（LLMS）在医疗保健方面引起了极大的关注，并具有改变我们生活和泌尿科的各个方面的巨大希望，这也不例外。材料和方法：我们对电子数据库进行了全面的文献搜索，并包括讨论AGI和LLMS医疗保健中的文章。此外，我们还将与Chatgpt和GPT-4互动的经验与实际情况报告和案例构造相互作用。结果：我们的评论重点介绍了这些技术在泌尿外科中的潜在应用和可能的影响，在鉴别诊断，优先考虑治疗方案以及促进研究，外科医生和患者教育方面对这些技术的影响和影响。在当前的发展阶段，我们认识到需要并发验证和连续
通用人工智能 - 欧洲议会
ChatGPT 等通用人工智能 (AI) 技术正在迅速改变 AI 系统的构建和部署方式。虽然这些技术预计将在未来几年带来巨大好处，刺激许多领域的创新，但其颠覆性引发了有关隐私和知识产权、责任和问责制的政策问题，以及对其传播虚假信息和错误信息的可能性的担忧。欧盟立法者需要在促进这些技术的部署与确保采取足够的保障措施之间取得微妙的平衡。通用 AI 的概念（基础模型）虽然人工智能没有全球公认的定义，但科学家们普遍认为，从技术上讲，AI 技术有两大类：“狭义人工智能”（ANI）和“广义人工智能”（AGI）。ANI 技术，例如图像和语音识别系统，也称为弱 AI，在标记良好的数据集上进行训练，以执行特定任务并在预定义的环境中运行。相比之下，AGI 技术（也称为强人工智能）是旨在执行各种智能任务、抽象思考和适应新情况的机器。尽管几年前 AGI 的发展似乎还比较平缓，但包括使用大型语言模型 (LLM) 技术在内的快速技术突破已经从根本上改变了这些技术的潜力。具有生成能力的新一波 AGI 技术（称为“通用人工智能”或“基础模型”）正在使用大量未标记数据进行训练，这些数据只需进行最少的微调即可用于不同的任务。这些底层模型可通过应用程序编程接口 (API) 和开源访问供下游开发人员使用，如今许多公司将其用作基础设施，为最终用户提供下游服务。
Song-Chun Zhu：通用人工智能的种族不仅与技术竞争有关；更重要的是，这是一场挣扎
1译者注：中文术语可以将英语翻译成“人工通用情报”（AGI）或“通用人工智能”（简称“通用AI”）。这种翻译选择“通用AI”，因为当中国作家使用该术语通用人工智能时，通常是指广泛的AI形式，而不是像Agi所暗示的那样类似于人类认知的AI。有关此术语的更全面讨论，请参见Wm。C. Hannas，Huey-Meei Chang，Daniel H. Chou和Brian Fleeger，“中国的高级AI研究：监视中国通往“一般'人工智能的途径”，“人工智能中心”，“安全与新兴技术中心”，2022年7月7日，2022年，HTTPS://CSET.GEORGETONTOWN.GEORGETOWN.GEORGETONTOWN.EDUE/PUBLITICA/CHINAS-CUBUBLICATION/CHINAS-EREVENG 1-3。1-3。
一项关于狭窄人工智能的研究
与一般AI不同，该将军旨在复制人类的智力并执行人类可以使用的任何智力任务，狭窄的AI在范围上受到限制。它在预定的一组规则下运行，不能表现出与人类相同的理解或适应性水平。狭窄的AI是我们今天遇到的最常见的AI形式。狭窄的人工智能（NAI）代表了人工智能领域的一个重要里程碑，重点是专业任务和应用。与通用人工智能（AGI）不同，该通用人工智能（AGI）旨在模仿各个领域的类似人类的认知能力，NAI旨在在受约束领域内的特定任务中脱颖而出。本文概述了NAI，其在不同领域的应用，其发展和部署的挑战以及未来的前景。
1个生物和创造者：上帝，人类和人造...
对于某些人来说，上帝作为人类和世界的创造者的地位在道德上是重要的。也许我们应该归功于上帝的创造者，反之亦然。上帝作为造物主的地位承受着宗教哲学的各种传统辩论，包括邪恶问题，神权的问题，敬拜的问题，道德与神的命令之间的关系以及有神论的公理学。就造物主的地位在道德上意义上而言，人工通用情报（AGI）1的可能性会重塑这些辩论。因为人类的创造是人类最接近的人类，也许有史以来可能是近似上帝的创造者。对Bostrom 2的释义，我们将像上帝对Agis一样 - 我们将是他们的创造者，甚至可以维持他们的数字现实。对Bostrom 2的释义，我们将像上帝对Agis一样 - 我们将是他们的创造者，甚至可以维持他们的数字现实。
锂硼硅酸盐玻璃的离子电导率
• LiBH 4 和 Al 2 O 3 • LiI 和 Al 2 O 3 • AgI 和 Al 2 O 3 • AgBr 和 Al 2 O 3 • CuBr 和 Al 2 O 3 • CuBr 和 TiO 2 • Li 7 La 3 Zr 2 O 12 和锂硼硅酸盐玻璃
IIT Jodhpur数据工程研究生文凭...
下一代AI Systems Jodhpur，30-2023：印度理工学院Jodhpur于2023年1月26日至28日举行了NAIBS-2023国际会议。该会议旨在将研究人员跨域进行讨论，以讨论设计AGI（人工通用智能）系统的共同目标 - 从单个感觉运动计算中汲取灵感，从而导致人脑中的多模式过程。该会议还设想了一个充满活力的早期学者网络的感兴趣，该网络从事人工和人工智能的起源，自然和未来的跨学科探究。会议由科学与工程研究委员会（SERB）赞助。会议接待了少数著名的院士，例如Tomaso Poggio，Nancy Kanwisher，Susan Goldin-Meadow，Subbarao Kambhampati等。来自不同学院的100多名参与者，包括IIT Gandhinagar，IIT Delhi，IIT Guwahati，IIT Guwahati，伦敦帝国学院，Friedrich-Shiller- Univetsitat Jena，Petroleum Strice Deharadun大学Deharadun，Deharadun，Deharadun，AIIMS DELHI，DELHI，DELHI，IIIT HYDERABAD。会议是一场为期3天的会谈，圆桌讨论和海报演示，从核心AI/AGI到神经科学的各种研究。NAIBS-2023是一个可以激发研究，有关道德AGI系统设计的新问题和答案的思想融合的平台。会议期间提到的其他一些主题是：会议期间讨论的一些大脑功能模型是语言发展，手势，沟通，思考，学习，记忆，决策，视觉感知，对象识别，感知，注意力，衰老，多感官处理。
Yoshua Bengio 教授的书面声明
人类正处于人工智能 (AI) 加速发展的轨道上。2019 年，最先进的模型是 GPT-2，该模型无法可靠地数到十。仅仅四年后，同样基于深度学习的类似但更大的人工智能系统可以编写软件并就智力主题提供建议。科技公司现在正竞相创造通用人工智能 (AGI)：在大多数或所有知识工作中匹敌或超越人类能力的通才和自主系统。2018 年深度学习图灵奖的三位获奖者（Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和我）将 AGI 的时间线定在几年到几十年的区间内。在本文中，我研究了这其中涉及的一些更大规模的风险，并提出了减轻灾难性后果风险的方法。
FinanceGPT实验室 - 大量定量模型
摘要此白皮书介绍了FinanceGpt，这是一种新型的变异自动编码器生成对抗网络（VAE-GAN）框架，旨在解决大语模型（LLMS）和传统预测AI在财务预测和股票价格预测中的局限性。本文引入了大型定量模型（LQM），这是一种针对定量融资应用定制的新型预训练的生成AI模型。lqms捕获了定量关系的复杂性，并从复杂的财务数据中提取见解，解决数据波动的挑战，有限的历史数据，非线性关系和过度拟合。本文探讨了LQM的建筑，培训，应用和优势，以及它们改善AI驱动的财务分析和决策的潜力。它还讨论了FinanceGPT在人工通用情报（AGI）更广泛背景下的作用，从而强调了其对AGI在金融和投资中的发展的潜在贡献。