XiaoMi-AI文件搜索系统
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Kimberly J. WilberKimberly J. Wilber
•实施了项目指南的实时，设备上的单眼估计模型，该工具可帮助视觉障碍的跑步者独立锻炼。我的模型提高了Google的室外深度估计功能。•帮助创建了SANPO，这是一个为计算机视觉社区的3D全景视频数据集。我的角色是创建大规模的数据处理基础架构，并为3D深度数据的收集收集。•创建并重新制作了用于Remembed的内部调试工具，这是Google Web搜索的首次尝试进入NLP嵌入式网络搜索。我的工具帮助工程师演示了倾向的产品，以建立支持。•建立了一个强大的视觉传播者的声誉 - 其他人则依靠我为我的任期中撰写的论文和演示文稿制作出出版物的图形和图形。
Gen AI如何改变保险流程
生成的AI通过创建提高决策质量，生产力和效率的摘要报告来改善知识工作者决策和索赔来改变保险业。它通过通过自然语言处理来分析客户数据来支持泛型个性化，以改善参与度，推动收入，客户满意度和减少的流失。此外，它通过处理非结构化内容来完善风险选择并索赔损失估算来推进数据科学和分析。生成的AI还简化了诸如费率归档和产品批准之类的操作任务，并具有生成合成数据的能力。它通过内容摘要进一步增强了文档处理，以更好地理解并汇总为客户的政策，并为营销策略提供竞争情报。最后，它通过增强聊天机器人和对话性AI来增强自助服务，从而实现更个性化和有效的客户互动。
迈向未来的技术全景奇点
摘要：本研究关注的是读心术机器将如何连接起来，最初是通过弱人工智能，然后是与强人工智能相结合，这一方面将不再像现在这样具有简单的医疗作用，而是监视和监控个人——这一方面正引领我们走向未来的技术全景奇点。因此，本文的总体目标是提出人性的本体论稳定性问题，在读心术机器的技术奇点范围内，这会导致自主性的丧失和人类思想自由度的降低。在这个范式中，未来技术奇点时代的假设被预示为各种因素的累积，其中人工智能在人类监督的技术全景系统中以权力表现/施加的新世界秩序的形式相对于人类主体占据主导地位——即“单例”。理论目标分析了福柯全景机制（Foucault，1995、2003、2006、2008）的“去领土化”现象（Deleuze & Guattari，2000、2005）——该机制基于“生物权力”的“生命政治”体系——及其在技术全景奇点“领土”中的“再领土化”，其中强人工智能“单例”场景（Bostrom，2004、2006）代表了存在向硬技术决定论的异化。
视频流的测试时间培训
先前的工作已建立了测试时间培训（TTT）作为一般框架，以进一步改善训练有素的模型。在对每个测试实例进行预测之前，模型首先是在同一实例上使用自我监督的任务（例如重建）进行训练。我们将TTT扩展到流设置，其中多个测试实例（我们的情况下的视频帧）以时间顺序到达。我们的扩展名是在线ttt：当前模型是从上一个模型初始化的，然后在当前框架和一个小框架上进行了训练。在线TTT在三个现实世界数据集上显着优于四个任务的固定模型基线。改进超过2.2×和1.5倍，例如全盘分段。令人惊讶的是，在线TTT还胜过其offline变体，该变体严格访问更多信息，对整个测试视频中的所有帧进行培训，而不管时间顺序如何。此发现，使用合成视频挑战了先前的工作中的挑战。我们将当地的概念形式化为在线优于offl ttt的优势，并通过消融和基于偏见 - 差异交易的理论分析其作用。
一种用于人类感知和多个视觉任务的统一图像压缩方法
摘要。端到端图像压缩的最新进展可能会超过传统的编解码器，以超越率延伸性能。但是，当前的方法要么优先考虑人类概念质量，要么仅针对一个或几个预定的下游任务优化，从而忽略了涉及各种不可预见的机器视觉任务的更常见的情况。在本文中，我们提出了一个基于扩散的多任务统一图像压缩框架，旨在通过在开放设定的场景中纳入Hu-Man感知和多个视觉任务来扩展传统图像压缩的边界。我们提出的方法包括多任务协作嵌入模块和基于扩散的不变知识学习模块。以前的模块有助于完成多个任务的协作嵌入，而后一个模块通过将不变知识从可见的视觉任务中提炼出来，从而提高了对不可预见的任务的概括。实验表明，所提出的方法提取了用于Human和Machine Vision协作压缩的紧凑和多功能嵌入，从而带来了出色的性能。Specifically, our method outperforms the state-of-the-art by 52.25%/51.68%/48.87%/48.07%/6.29% BD-rate reduction in terms of mAP/mAP/aAcc/PQ-all/accuracy on the MS-COCO for object de- tection/instance segmentation/semantic segmentation/panoptic segmen- tation and video question answering tasks, 分别。
数据和人工智能的政治哲学
我们越来越受制于依赖大数据和人工智能的技术系统的力量。这些系统正在重塑福利国家和刑事司法管理。它们被用来监管逃税行为、追捕虐待儿童者，并模拟疫情蔓延。它们还被用来通过面部识别技术将庞大的监控网络武器化。但算法的力量远远超出了国家：我们花越来越多的时间在数字平台上工作、社交和消费。我们的体验受算法的支配，算法不断监控和塑造我们的行为和注意力，自动选择我们看什么和不看什么。这些在线体验对线下产生了影响，其中包括对全球民主进程的前所未有的挑战。其他学科中关于大数据和人工智能的法律和政治影响的文献蓬勃发展，哲学中关于人工智能伦理问题的文献也在迅速增长。然而，迄今为止，从政治哲学的角度来看，研究工作相对较少。本期特刊的诞生源于这样一种认识：政治哲学在关于人工智能如何重塑我们共同的政治、社会和经济生活的讨论中发挥着至关重要的作用。人工智能的广泛部署再次引起了人们对政治哲学中长期存在的基本问题的关注，并产生了真正具有政治意义的新哲学问题。现有的哲学问题以前所未有的规模重新浮出水面，例如某些基于规则的决策程序（无论该程序是由官僚和行政官员还是算法系统实施）是否公正合法，或者基于统计概括做出判断是否以及何时在道德上是允许的。其他例子包括道德和法律哲学中关于歧视为何错误的长期争论；政治哲学中关于政治平等的经典争论（鉴于不平等的政治影响力）；政治哲学和经济哲学中关于工作和异化的争论；以及关于理想化和抽象化的更广泛争论，这些争论贯穿政治和道德哲学以及科学哲学。新的哲学问题也随之出现：例如，我们不能简单地借鉴最初为小规模窃听场景或全景监狱的物理环境而设计的隐私理论，并将它们拖放到一个庞大、分散的相互监视的世界——在这个世界里，人们的数字足迹可以推断出最私密的秘密，从而形成“黑暗模式”，促使消费者和选民做出特定的选择。我们不能总是援引现有的合法性和政治义务概念，将政治权威牢牢地定位在理想民族国家所拥有的权力垄断中，这些国家由民主授权的公职人员统治，而忽略技术变革已经创造了由不受监管和未经民主授权的公司控制的重大权力和财富寡头垄断的事实。我们无法充分阐述政治权力的理论，