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![揭开Pytorch [0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/d\db695a4f5d1332b2b02936636c4ea4260e2d5128.webp)
揭开Pytorch [0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
隐藏在简单之后的是一个事实，即计算卷积要求对输入边界的工作做出假设。虽然这些假设的后果可以在计算机视觉和图像处理中忽略，但在DL中并不容易完成分辨率层次结构的深度，并且在分辨率金字塔的顶部，每个像素可能代表底部的图像的重要片段。
![BERT和GPT语言模型的基于变压器的学习[0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/b\b1789adb5a6ebb10f058c438310417bef2bfc880.webp)
BERT和GPT语言模型的基于变压器的学习[0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
[正如我第14周讲座所述，变压器学习了输入的注意力图。忽略批处理轴，如果您在其输入中喂食[n w，m]张量，其中n w是元素的数量（令牌，补丁等）在每个元素的嵌入矢量表示的大小中，变压器的输出也将被形成[N W，M]，但有所不同。当您将学习的Q和k t张量乘以最终输出时，您将获得一个N W×N W数组，该数组是输入序列的N W元素上的注意力图。注意力图数组的元素（i，j）指示输入中的ith元素在同一输入中的j th元素中何种程度。 ]
![强化学习：将人类的偏好纳入大语言模型的微调[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/3\3ede8a909d069d2cb8a5418bd2da44f8ba58e66e.webp)
强化学习：将人类的偏好纳入大语言模型的微调[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
[请想象一个像所有LLM一样受过训练的LLM。按照我第15周的讲座的方式，想象一下该LLM的无监督培训是基于其摄入的文本序列的摄入，第二个是第一个的延续。显然取决于第一个序列的性质，LLM完全有可能为其延续而获得多种可能性 - 有些人使用亵渎和其他形式的犯规和可能的暴力语言。 ]
![第一个用于设计深网和DLSTUDIO的火炬介绍[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/3\357f0a8972ed7f16d6f5752185084fc8c126d345.webp)
第一个用于设计深网和DLSTUDIO的火炬介绍[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
对抗性学习类通过训练生成器 - 分歧仪对进行数据建模，其中生成器的作业是输出看起来像培训数据集中的数据示例，而歧视器的作业是尽力不信任生成器的输出。另一方面，GenerativeDiffusion类通过将训练图像逐渐弥补，直到被散布的Markov过渡来进行数据建模，直到它变成纯粹的噪声。此过程称为正向过程，与反向过程相互作用，该过程以纯粹的各向同性高斯噪声开头，然后逐渐降解以恢复训练图像。DeNoiser的可学习参数成为您正在寻找的概率数据模型。
SAR-Vivor Rap作曲家：MediaCorp TV S'Pore Pte Ltd
如果您咳嗽或打喷嚏，您认为每个人都想感染您的疾病？不要“ kak-pui”！到处都是我的脸上“ kak pui”。
媒体 - 娱乐与艺术 - 合法性 - 审判 -
1个低音（2023）‘萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）说，山姆·阿尔特曼（Sam Altman）将领导微软的新室内AI团队”，《时代》杂志，https://time.com/6337503/6337503/sam-altman-altman-altman-aintman-coins-microsoft-ai/-2 deffenbaugh 2 deffenbaugh（2024）'Amazon oprifit in 2.75亿美元，$ 4亿美元的投资，商务日报，https://www.investors.com/news/technology/amazon- hanthropic-inthropic-investment-iai/3 IoT Analytics研究（2023）生成AI市场报告2023-2030，2023-2030，https：// iot-sance.com.com.com.com.com/lead-ranadics.com/leading-generation-rismerife no no no no no no no no no no no kak and kak and kak and kak and kak and kake Big Tech'，MIT技术评论，https://www.technologyreview.com/2023/12/05/1084393/make-no-mistake-ias-ai-is-is-is-is-is-by-big-tech/-big- tech/5 mccabe（2024）‘联邦贸易委员会启动调查A.I。由科技巨头交易，《纽约时报》，https：//www.nytimes.com/2024/01/25/technology/ftc-ai-microsoft-amazon-google.html 6参见上文。7 Hern (2024) ‘Microsoft deal with AI startup to be investigated by UK competition watchdog', The Guardian, https://www.theguardian.com/business/article/2024/jul/16/microsoft-deal-with-ai- startup-to-be-investigated-by-uk-competition-watchdog 8 McCabe (2024) ‘Federal贸易委员会将调查询问由科技巨头交易，《纽约时报》，https://www.nytimes.com/2024/01/25/technology/technology/ftc-ai-microsoft-microsoft-amazon-google.html 9 elsaadi（2024）（2024）使用Instagram和Facebook porte nowsercence of Sav a abc abc abc of instagram和Facebook save nation n sab abc abc of instagram and abc abc abc of。 https://www.abc.net.au/news/2024-06-10/instagram-facebook-train-train-train- meta-ai-tools-no-opt-no-opt-no-australia/103958308 10 tan（2024）‘当服务条款变为A.I时的服务条款时，14见上文。培训'，《纽约时报》，https：//www.nytimes.com/2024/06/06/26/technology/terms-service-aibia-ai-training.html 11 Ingram（2024）（2024） https://www.nbcnews.com/tech/tech/tech-news/doj-antitrust-chief-say-say-ai-companies-must---赔偿 - 赔偿 - 赔偿 - 劳斯特-rcna154720 12 elsaadi（2024）（2024年）‘使用Instagram和Facebook 2007年培训人工智能工具的META使用Instagram和Facebook帖子https://www.abc.net.au/news/2024-06-10/instagram-facebook-train-train- meta-ai-tools-no-opt-no-opt-ut-australia/103958308 13见上文。15新闻/媒体联盟（2022）Google如何滥用其作为强大新闻发布者和伤害新闻业的市场主导平台的地位，https://www.newsmediaalliance.org/wp- content/oploads/2022/2022/2022/09/nma-white-paper_redpaper_revise_revise_revise_revise-revise-revise-sept-20222.17 Agarwal（2023）“有声读物叙述者担心苹果用他们的声音训练AI'，有线，https://www.wired.com/story/story/paptory/apple/apple-spotify-audiobook-narrators-narrators-narrators-narrators-aii-contract/？ 4F48-B976-E7DA7A982E4D.1724031522764 18 ROTH（2024）“ Adobe的新服务条款说，它不会使用您的工作来训练AI， https://www.theverge.com/2024/6/6/18/24181001/adobe-updated-terms-of-service-wont-train-train-ai-ai-on-on-work
sicve-2024.pdf
4.3增强AAA诊断和tarreetment白色AI中的临床决策：HAL可以帮助白色宣讲或AAA生长，认可和脊髓索1116 Venkat Ayyalaaaaaaaaaaaaaaajula，Stefan P.M. Smorenburg，Direys Alblas，Patryk Rygiel，Lotte风险，Kaj O. Cap，Jelmer Wolterink，Cook Khee Yeung
让人工智能服务于每个人、造福每个人
Ayah Bdeir，Ziyaad Bhorat，Jillian Bommarito，Ashley Boyd，Joel Burke，Joel Burke，Peter Cihon，Jessica Dai，Matt Davies，Lindsey Dodson，Rebecca Finlay，Maximilian GE，Andrea Hodge，Andrea Hodge，例如Kak，Divyansh Kaushik，Samuel Klein，Kevin Klyman，Kevin Klyman，Nathan Lambert，Em Lewis-Jong，Alexander MacGillivray，Vidushi Marda，Santiiago Martorana，Santiago Martorana，Catherine Miller，Catherine Miller，Deirdre K. Miia niia niia niia niia niia niia naziia nazii andraek danek danek danek danek， Deval Pandya，Nicholas，Nicholas，Nicholas，DeboroSchwäbe，Govind Shivkumar，Aviya Skowron，Derek Slater，Derek Slater，Nabiha Syed，Alek Tarkowski，Udbhav Tiwari，Sarah Vasquez，Kali Villararosa，kali villararosa，cuner Yangien angienn，yang yang yang，yang，yang，yang，yang yang yang angang angang yang yang angang angang wang wang wang wang angang wong。
p38 介导非小细胞肺癌对 FGFR 抑制的耐药性
1 波兰格但斯克大学和格但斯克医科大学跨校生物技术学院分子酶学和肿瘤学系，Debinki 1, 80-211 格但斯克；izabela.zarczynska@gumed.edu.pl (IZ)；monika.gorska@gumed.edu.pl (MG-A.)；acskla@gumed.edu.pl (ACS) 2 波兰玛丽亚居里国家肿瘤研究所格利维采分所生物统计学和生物信息学系，Wybrzeze Armii Krajowej 15, 44-102 格利维采；alexander.cortez@io.gliwice.pl (AJC) Agata.Wilk@io.gliwice.pl（AMW）3 癌症转化研究和分子生物学中心，玛丽亚居里国家肿瘤研究所，格利维采分所，Wybrzeze Armii Krajowej 15, 44-102 格利维采，波兰；Katarzyna.Kujawa@io.gliwice.pl（KAK）；Katarzyna.Lisowska@io.gliwice.pl（KML）4 西里西亚理工大学系统生物学和工程系，44-100 格利维采，波兰 5 临床开发部，Celon Pharma SA，Marymoncka 15, 05-152 Kazu´n Nowy，波兰；aleksandra.stanczak@celonpharma.com（AS）； maciej.wieczorek@celonpharma.com (MW) 6 临床前开发部，Celon Pharma SA，Marymoncka 15, 05-152 Kazu´n Nowy，波兰；monika.skupinska@celonpharma.com * 通讯地址：rafal.sadej@gumed.edu.pl (RS)；kamila.kitowska@gumed.edu.pl (KK)
是时候讨论人工智能的已知风险了
关于人工智能风险和监管，而其他社区则被排除在外。纽约市人工智能现在研究所所长 Amba Kak 表示，科技行业领袖撰写的信件“本质上是在划定谁是这场对话中的专家的界限”，该研究所专注于人工智能的社会后果。人工智能系统和工具具有许多潜在优势，从合成数据到协助医疗诊断。但它们也可能造成有据可查的危害，从有偏见的决策到消除工作。专制国家已经滥用人工智能驱动的面部识别来追踪和压迫人民。有偏见的人工智能系统可能会使用不透明的算法来拒绝向人们提供福利、医疗保健或庇护——这些技术的应用很可能对边缘化社区的人们产生最大影响。关于这些问题的辩论正陷入僵局。围绕最新生成式人工智能的最大担忧之一是它可能会助长虚假信息。这项技术使得制作更多、更令人信服的虚假文字、照片和视频变得更加容易，这些文字、照片和视频可能会影响选举，或者破坏人们信任任何信息的能力，从而可能破坏社会稳定。如果科技公司真的想避免或降低这些风险，他们必须把道德、安全和问责放在工作的核心位置。目前，他们似乎不愿意这样做。OpenAI 对其最新的生成式人工智能模型 GPT4 进行了“压力测试”，促使它产生有害内容，然后采取保护措施。但尽管该公司描述了自己所做的工作，测试的全部细节和训练模型的数据并未公开。科技公司必须制定负责任地开发人工智能系统和工具的行业标准，并在产品发布前进行严格的安全测试。他们应该将完整的数据提交给能够验证它们的独立监管机构，就像制药公司在药品上市前必须向医疗当局提交临床试验数据一样。为了实现这一点，政府必须建立适当的法律和监管框架，并适用现有的法律。本月早些时候，欧洲议会批准了《人工智能法案》，该法案将根据潜在风险对欧盟的人工智能应用进行监管——例如，禁止警察在公共场所使用实时面部识别技术。研究人员必须发挥自己的作用，从下至上建立负责任的人工智能文化。该法案在成为欧盟成员国的法律之前，还有进一步的障碍需要清除，而且有人质疑该法案缺乏关于如何执行的细节，但它可能有助于制定人工智能系统的全球标准。关于人工智能风险和监管的进一步磋商，例如即将举行的英国峰会，必须邀请各种各样的与会者，包括研究人工智能危害的研究人员，以及已经或特别有可能受到该技术伤害的社区代表。4 月，大型机器学习会议 NeurIPS（神经信息处理系统）宣布通过了会议提交的道德准则。这包括一项期望，即涉及人类参与者的研究已经