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基础人工智能：企业效率的未来 - Complexio
摘要 在当今快速发展的商业环境中，组织面临着众多挑战，主要集中在由于手动数据处理、低效的系统集成和先进人工智能工具采用缓慢而加剧的生产力损失。企业，尤其是航运、保险、商品和物流行业的企业，报告称由于重复性任务、碎片化系统和糟糕的数据管理而导致的严重效率低下。人工智能 (AI) 的兴起，从 1990 年代基于规则的自动化到生成人工智能 (Gen AI) 的变革能力，提供了有希望的解决方案。生成人工智能已被证明对各种业务职能都有好处，可增强客户服务、网络安全、数字助理、内容创建等。然而，尽管取得了这些进步，但在将人工智能解决方案与
将技术、人工智能与基础知识相结合
体育科学的现状 在过去 10 个月中，通过我的 (MB) 咨询、研讨会和指导，我遇到了体育科学界反复出现的问题。很明显，这个行业落后于预期。许多从业者都在走捷径，依赖最新的论文或社交媒体趋势，而没有深入了解其基本原理。例如，等长运动最近以新的名称和术语重新出现，还有课程和技术（例如用于测量它们的力板），好像它们是新概念一样。虽然这些方法变得更容易获得和理解是值得称赞的，但我们必须确保不要将重新包装的内容与长期存在的内容混淆。正如 Jos J. de Koning 和 Carl Foster (2024) 最近的著作《体育和运动生理学中的 100 篇基本论文》所强调的那样，最有影响力的论文往往要古老得多。这些都是基础论文。例如，在 100 篇重要论文中，有 37 篇发表于 50 多年前，有 63 篇发表于 1973 年之后，而且只有少数论文来自
英特尔实验室将基础多模式模型中的 AI 偏见降低了 20% 1
英特尔实验室的研究人员开发了一种创新方法，利用社会反事实来减少人工智能基础模型中的偏见。他们创建了一个合成图像数据集，其中包含各种交叉社交属性，使他们能够分离和研究每个属性的影响。使用这种方法，他们可以探测六个基础模型并将偏见减少高达 20%。1 该团队利用配备第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器和英特尔® Gaudi® 2 人工智能加速器的大型人工智能集群来训练基础多模式模型，并利用数据、文本、图像和视频的结果。这项工作是英特尔对负责任的人工智能承诺的一部分，旨在确保人工智能模型准确、基于权威来源并且没有有害偏见。此外，研究人员还开源了他们的数据集，以帮助提高整个行业的人工智能公平性。
基础研究的Devcom ARL BAA的当前研究主题
描述：智能网络物理系统在平民和军事环境中起着越来越重要的作用。除了少数例外，当前的智能系统仅限于短期任务的高度约束环境。未来系统将需要在较长时间内完成复杂，可能有争议的开放世界中的各种任务。开放世界的一个重要特征是智能系统将遇到需要它适应先前训练的算法的新上下文，活动和对象。在学习，推理，互动和保证操作方面的高级能力对于可以大大增强陆军的流动性，敏捷性，致命性和生存能力的智能系统至关重要。
AI链接和编排的基础视觉-LLM
Market Application of Rapidly Spreading Generative AI NEC Innovation Day 2023: NEC's Generative AI Initiatives Streamlining Doctors' Work by Assisting with Medical Recording and Documentation Using Video Recognition AI x LLM to Automate the Creation of Reports Understanding of Behaviors in Real World through Video Analysis and Generative AI Automated Generation of Cyber Threat Intelligence NEC Generative AI Service (NGS) Promoting Internal Use of Generative AI利用生成AI用于软件和系统开发LLM和MI，将创新带入材料开发平台，使用LLMS和图像分析
DEVCOM ARL BAA 基础研究的当前研究主题
描述：智能网络物理系统在民用和军事环境中发挥着越来越重要的作用。除少数例外，当前的智能系统仅限于高度受限的环境中执行短期任务。未来的系统将需要在复杂、可能有争议的开放世界中长时间执行各种任务。开放世界的一个重要特征是智能系统将遇到新的环境、活动和对象，这将需要它调整先前训练过的算法。学习、推理、交互和保证操作方面的高级能力对于智能系统的开发至关重要，智能系统可以大大增强陆军在未来冲突中的机动性、敏捷性、杀伤力和生存力。
可食用植物基因组的基础大型语言模型
植物基因组学领域取得了重大进展，高通量方法的使用越来越多，可以表征多个基因组范围内的分子表型。这些发现为植物性状及其潜在的遗传机制提供了宝贵的见解，特别是在模型植物物种中。尽管如此，有效地利用它们进行准确的预测是作物基因组改良的关键一步。我们提出了 AgroNT，这是一个基础性的大型语言模型，它以 48 种植物物种的基因组为训练基础，主要关注作物物种。我们表明，AgroNT 可以获得对调控注释、启动子/终止子强度、组织特异性基因表达的最新预测，并优先考虑功能性变异。我们对木薯进行了大规模的计算机饱和诱变分析，以评估超过 1000 万个突变的调控影响，并提供它们的预测效果作为变异表征的资源。最后，我们建议将此处汇编的各种数据集用作植物基因组基准 (PGB)，为植物基因组研究中基于深度学习的方法提供全面的基准。预先训练的 AgroNT 模型可在 HuggingFace 上公开获取，网址为 https://huggingface.co/InstaDeepAI/agro-nucleo-transformer-1b，以供未来研究使用。
科学基础模型的基础方法...
“计算科学可以分析过去的事件并研究未来。它可以探索成千上万场景的影响或代替实际实验的影响，并用于研究超出扩展实验科学界限的事件。” - Tinsley Oden，2013
