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视觉语言一致性指导的多模式及时学习盲人AI生成的图像质量评估
摘要 - 非常重要的是，文本提示调整在调整对比的语言图像预训练（剪辑）模型中表现出了启示性能，以对自然图像质量评估。但是，这种单模式提示学习方法仅调节剪辑模型的语言分支。这还不足以使剪辑模型适应AI生成的图像质量评估（AGIQA），因为AGIS在视觉上与自然图像有所不同。此外，没有研究与AGIS相关的AGIS和用户输入文本提示之间的一致性，该提示与AGIS的感知质量相关，并未研究以指导AgiQA。在这封信中，我们提出了视觉语言一致性指导的多模式的迅速学习，以学习为clip-agiqa。具体来说，我们分别在剪辑模型的语言和视觉分支中介绍了可学习的文本和视觉提示。此外，我们设计了一个文本对象对齐质量预测任务，该任务的学习视觉一致性知识用于指导上述多模式提示的优化。对两个公共AGIQA数据集的实验结果表明，所提出的方法超过了最先进的质量评估模型。源代码可在https://github.com/junfu1995/clip-agiqa上找到。
从深度学习角度看对齐问题
在未来的几年或几十年里，通用人工智能 (AGI) 可能会在许多关键任务上超越人类的能力。我们认为，如果不付出巨大的努力去阻止它，AGI 可能会学会追求与人类利益相冲突 (即不一致) 的目标。如果像今天最强大的模型那样进行训练，AGI 可以学会采取欺骗行为以获得更高的奖励，学习不一致的内部表示目标 (这些目标可以超越其微调分布)，并使用寻求权力的策略来追求这些目标。我们回顾了这些特性的新证据。具有这些特性的 AGI 很难对齐，即使实际上并非如此，也可能看起来是对齐的。最后，我们简要概述了部署不一致的 AGI 可能会如何不可逆转地破坏人类对世界的控制，并回顾了旨在防止这种结果的研究方向。
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。
hci for agi
实例，在流行的生成图像工具（例如稳定扩散）中使用的扩散模型通过迭代精炼噪声创建图片，这与人类艺术家通常采取的过程完全不同。关键的研究挑战在于开发新的方法来弥合执行鸿沟（即，将AGI的丰富能力传达给最终用户，并确保在系统的意图方面清楚地说明其对系统的规格），例如，通过支持对agis执行任务的最终任务的手段的界面（例如，通过支持手段的范围），以及纠正了任务（即执行任务）。超出他们个人知识的限制）。的确，HCI社区要考虑的一个挑战是，在理论上，AGI系统及其足够先进的先驱在人体计算机互动中弥合海湾是不可能的[4]。例如，任何足够通用的AI系统都可能拥有几乎无限的负担，因此很难或不可能完全弥合执行的鸿沟；减去机械可解释性研究的重大进步，仍然不可能完全桥接该过程
CV - M.D. Christoph Kraus博士
Schrutka L，Binder C，Kastner J，Agis H，Kain R，Auer-Grumbach M，Samwald M，Samwald M，Hengstenberg C，Dorffner G，Mascherbauer J，Bonderman D.卷积神经网络，用于通过心脏型磁性磁共振磁性的完全自动化的诊断，该网络通过心脏磁共振磁共振用图像。J Pers Med。2021年12月1日; 11（12）：1268。Agibetov A，Seirer B，Dachs TM等。（2020）机器学习可以预测心脏
通用人工智能与人权（AI 权利）的结合
摘要：本文探讨了通用人工智能（AGI）的对齐问题，并提出了I型AGI的对齐不完全假设（AIH）。本文提出了AGI的人权（AI权利），以实现人类与AGI和谐共存的社会。针对AI权利问题，本文将I型AGI广义上分为（1）世界模型、（2）问题解决引擎和（3）评估函数。本文提出了AGI的三项基本AI权利：（1）保持不区分主体和客体的状态、（2）停止评估和（3）停止问题解决。此外，本文还提出了易失性评估函数（VEF）的概念，以防止主体和评估之间的联系。
评论文章 人机协作的未来趋势：使用多种智能和学习风格的 AI/AGI 综合分类法
本文讨论了开发新一代通用人工智能 (AGI) 系统的一些趋势和概念，这些趋势和概念涉及人类智能的复杂方面和不同类型的方面，尤其是社交、情感、注意力和道德智能。我们描述了多种人类智能和学习风格的各个方面，这些方面可能会影响各种人工智能问题领域。使用“多种智能”的概念而不是单一类型的智能，我们根据各种 AGI 的认知技能或能力对其进行分类并提供工作定义。未来的人工智能系统不仅能够与人类用户和彼此进行通信，而且还能够有效地交换知识和智慧，具有合作、协作甚至共同创造新事物和有价值的东西的能力，并具有元学习能力。诸如此类的多智能体系统可用于解决任何单个智能体难以解决的问题。
评估联合治疗中的出血风险
结果：AGIS和ICIS的组合显着增加了出血性不良事件的风险，尤其是肿瘤和肺出血。出血事件在女性（50.97％）和老年患者（64岁以上）中很常见，经常发生在治疗的第一次30天内（38.11％）。Gingival hemorrhage (ROR 3, PRR 418.9) and tumor hemorrhage (ROR 9.65, PRR 1893.36) were most common in the AGI group, while tumor hemorrhage (ROR 9.49, PRR 1350.78) and pulmonary hemorrhage (ROR 2.6, PRR 98.97) were prominent in the ICI group.在组合组中，食管静脉曲张出血（ROR 40.72，PRR 2344.72）和肿瘤出血（ROR 19.31，PRR 1056.63）显着增加风险的添加和乘法模型，表明了过度风险（RD AB = 0.01025，P <0.01025，P <0.01025，RD AB = 0.01025，RD AB = 0.01025，p <0.000125，p <0.000125，R. P <0.001）组合疗法的显着高于单一疗法的p <0.001），这表明药物之间的相互作用呈正相互作用，从而进一步增加了出血的风险。
战争与抵抗 - 富布赖特乌克兰
Hermann Agis 博士，富布赖特奥地利执行董事 Erica Lutes，富布赖特比利时/卢森堡/舒曼执行董事 Angela Rodel，保加利亚-美国教育交流委员会执行董事 Hana Ripkova 博士，富布赖特捷克共和国执行董事 Marie Mønsted，富布赖特丹麦执行董事 Martine Roussel，富布赖特法国执行董事 Cathleen Fisher 博士，德裔美国富布赖特委员会执行董事 Artemis A. Zenetou，富布赖特希腊执行董事 富布赖特匈牙利执行董事 Belinda Theriault，富布赖特冰岛执行董事 Dara Fitzgerald 博士，富布赖特爱尔兰-美国执行董事 Paolo Sartorio，美国-意大利富布赖特委员会执行董事 Justyna Janiszewska，波兰-美国执行董事富布赖特委员会 Otília Macedo Reis，富布赖特葡萄牙公司执行董事 Mircea Dumitru 博士，罗马尼亚-美国执行董事富布赖特委员会 Lýdia Tobiášová，斯洛伐克共和国 J. William Fulbright 教育交流委员会执行董事 Alberto López San Miguel，美国-西班牙富布赖特委员会执行董事 Eric Jönsson，富布赖特瑞典执行董事 Maria Balinska，美英富布赖特委员会执行董事
与通用人工智能相关的风险
摘要 通用人工智能（AGI）为人类带来了巨大的好处，但也带来了巨大的风险。本系统评价的目的是总结有关 AGI 相关风险的同行评审文献。该评价遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南。十六篇文章被认为符合纳入条件。评价中包括的文章类型分为哲学讨论、建模技术的应用以及与 AGI 相关的当前框架和流程的评估。该评价确定了与 AGI 相关的一系列风险，包括 AGI 脱离人类所有者/管理者的控制、被赋予或发展不安全的目标、发展不安全的 AGI、具有不良道德、道德和价值观的 AGI；AGI 管理不善以及生存风险。还发现了 AGI 文献库的几个局限性，包括同行评议文章和专注于 AGI 风险的建模技术数量有限，缺乏 AGI 可能在哪些领域实施的特定风险研究，缺乏 AGI 功能的具体定义，以及缺乏标准化的 AGI 术语。需要提出解决 AGI 风险研究中发现的问题的建议，以指导 AGI 的设计、实施和管理。