摘要 我们正处在巨变的边缘,这是一个历史抉择和机遇的关键时刻。未来五年可能是人类历史上最好的五年,也可能是最坏的五年,因为我们拥有创造最基础的通用技术(GPT)的全部力量、技术和知识,而这项技术可能会彻底颠覆整个人类历史。最重要的通用技术是火、轮子、语言、文字、印刷机、蒸汽机、电力、信息和电信技术,而真正的人工智能技术将超越它们。我们的研究涉及为何以及如何在未来五年内设计和开发、部署和分发真正的机器智能或真正的人工智能或真正的超级智能(RSI)。RSI 的整个构思分为三个阶段,历时约三十年。跨人工智能的第一个概念模型于 1989 年发布,涵盖了所有可能的物理现象、影响和过程。 1999 年开发了更扩展的 Real AI 模型。2008 年提出了超级智能的完整理论,包括现实模型、全局知识库、NL 编程语言和主算法。RSI 项目最终于 2020 年完成,一些关键发现和发现已在欧盟人工智能联盟/Futurium 网站上发表,共计 20 多篇文章。RSI 具有统一的世界元模型(全局本体论)、通用智能框架(主算法)、标准数据类型层次结构、NL 编程语言,可通过智能处理数据(从网络数据到现实世界数据)与世界进行有效交互。基本成果包括技术规范、分类、公式、算法、设计和模式,均作为商业机密保存,并记录为《企业机密报告:如何设计人机超级智能 2025》。作为欧盟人工智能联盟的成员,作者提出了人机 RSI 平台作为跨国欧盟-俄罗斯项目的关键部分。为了塑造一个智能和可持续的未来,世界应该投资于 RSI 科学和技术,因为跨人工智能范式是通往包容、仪器化、互联和智能世界的道路。
借助 AI,您可以模拟不同的换货或流失率,并查看对收入的影响。下面是为客户演示准备的真实 AI 商品组合模拟。他们想知道商店商品组合变化(即添加新商品与删除旧的低效 SKU)的盈亏平衡点。
•漏洞优先级评级(VPR):此功能预测漏洞在28天内被利用的可能性,从而实现基于风险的优先级。可以在Tenable的产品组合中获得。
抽象的语法校正校正(GEC)工具,由先进的生成人工智能(AI)提供动力,在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是,它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏,这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言(例如孟加拉语)中对这些工具的探索有限。在这样的语言中,革命错误说明(GEE)系统不仅应正确句子,而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集,该数据集来自孟加拉语扬声器,具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记,允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预,我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略,以重新确定孟加拉语的GEC工具,并阐明了语言学习的教育方面。
定义 养老金计划是一种退休计划,要求雇主(在大多数州,还包括雇员)向为员工未来福利而设立的资金池中缴纳资金。该资金池代表员工进行投资,其收益在员工退休后产生收入。
使用这本修订的学生友好的教科书了解算法及其设计。与其他算法书籍不同,这本书很容易,其解释的方法很简单,并且提供的见解是许多且有价值的。在不通过大量正式证明的情况下进行研磨,学生将从分步方法中受益,以开发算法,有关常见陷阱的专家指南以及对更大局面的欣赏。修订和更新,第二版包括有关机器学习算法的新章节,并在每个部分的末尾简明了关键概念摘要,以供快速参考。此版本的新练习还包括150多个新练习:包括选定的解决方案,以便让学生查看他们的进度,而完整的解决方案手册则可以在线提供教师。没有其他文本清楚地解释了复杂的主题,例如循环不变式,帮助学生抽象思考并为创建自己的创新方法来解决问题做准备。
任何对曲线有敏锐眼光的人,只要对数学稍有了解,都可以设计一艘船。第一次尝试可能不会是世界一流的,但如果建造出来,应该会表现得非常好,并带来很多乐趣。大多数人第一次尝试时最困扰的是基本问题。我怎么知道它能浮多深?我应该把中心板放在哪里?舵应该在什么区域?等等。本书将尝试对这些问题给出简单的答案,到最后,设计过程应该已经足够深入,感兴趣的读者能够查看任何类型船只的已发表数据,研究它们,然后在了解发生了什么之后,以它们为基础进行自己的设计。在设计过程的早期,需要知道完成的船只的大致重量,因此需要对船只的建造方式有所了解。建造是一个庞大的话题,关于具体方法的文章很多,即便如此,仍有许多可能性尚未探索。第 6 章给出了一些通用的结构指导,但设计师应该仔细研究一下构建类型的示例。
摘要 全球范围内,新闻业和其他机构在自动新闻生成、算法分发和内容所有权方面发生冲突。人工智能政策是建立和组织这些机构层级结构的主要机制。然而,很少有研究探讨人工智能在新闻业政策制定中的规范维度,尤其是在西方以外的国家。本案例研究考察了版权法在未经审查的中国背景下对新闻编辑室人工智能创新的影响。本研究运用新制度理论和政策网络理论,调查了中国《版权法》第三修正案、有关自动新闻版权纠纷的典型法庭案件(如腾讯诉英迅和电影诉百度)和其他支持文件。研究结果显示了中国的版权法律框架如何将作者身份和所有权分开;定义人机协作中的“原创性”和“创造力”;以及优先考虑科技公司同时破坏新闻自主权。我们认为,法律对人工智能的积极支持可能会让科技公司比那些不一定有采用人工智能战略的新闻机构更具优势。此外,它更青睐国有、资源丰富的官方媒体,而不是私营部门。这种权力动态的转变意味着私营新闻媒体可能会被边缘化,从而导致国家对媒体制作和信息流的控制更加严格。
安全启动很难。Quantum-Safe安全引导甚至更难。它从选择合适的算法开始。在签名验证方面,对量子后/传统(PQ/T)混合动力的监管要求相互矛盾,意味着没有银色的账单,而在签名生成方面,主要管理挑战以及缺乏可用的终端量子安全解决方案,使决策过程更加复杂。在这次演讲中,我们在安全引导生命周期的各个阶段重点介绍了开放问题。