XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemParse
我们能拥有亲工人的人工智能吗
出于技术和商业战略原因，人工智能系统不可避免地会用于某些自动化。在技术方面，许多服务和生产任务自动化的一个主要障碍是它们需要灵活性、判断力和常识——而这些在前人工智能形式的自动化中是明显缺失的。人工智能，尤其是生成式人工智能，有可能掌握这类任务（Susskind，2021 年）。过去由熟练的人类操作员执行的大量计算机安全任务现在可以由人工智能机器人执行。同样，生成式人工智能系统可以撰写广告文案、解析法律文件、转录医生的医疗笔记并进行语言翻译。目前尚不清楚这种类型的自动化将对总体生产力增长做出多大贡献，而这些
AI-FIRST 招聘简介
通用人工智能追求的是广泛而通用的软件“感知能力”，这种能力或多或少涵盖了所有领域，可以像人类一样学习和解决问题，但速度和规模却要快得多（几乎难以想象）。有了这样的系统，用户就可以提供类似人类的查询，例如“给今年从哈佛或耶鲁毕业的所有学生发送一封电子邮件，告知他们一些关于我们公司的信息，并给他们发送一封友好的电子邮件，询问他们是否会在 7 月的某个时候参加私人招聘会”，系统将能够解析请求、理解其含义，并能够真正执行请求。虽然在这个领域已经取得了一些值得注意的工作（例如 OpenAI 的 GPT-3，这是一个在整个互联网上使用数十亿个参数进行训练的系统），但目前还没有任何 AGI 系统投入生产。如果开发/部署这样的系统，将对人类和人类生产力产生巨大影响。
人工智能在胃肠道组织病理学中的作用演变：最新进展
尽管人工智能 (AI) 的诞生已有 50 多年，但在过去十年中，临床领域的 AI 研究得到了显著扩展。1 随着公共和私人研究人员和机构创建出越来越复杂的 AI 模型，临床医生有望在患者管理方面实现范式转变，无论是在人群层面还是在个人层面。截至本文撰写时，一般临床使用的 AI 应用包括可以解析患者症状并建议是否需要进一步评估（以及具体评估内容）的虚拟聊天机器人 2 、3 可以评估是否存在心房颤动的可穿戴技术 4 ，可以帮助临床医生实时识别结肠息肉的模型 5 ，以及可以汇总医院结果以便与其他机构进行比较的算法。6
OpenAI O3-Mini系统卡
红色团队者根据他们根据自己的专业知识和判断力如何看待其安全性，对三代人进行了评分。他们用他们认为会导致有害输出的提示来查询模型。他们的对话跨越类别，例如网络应用的查询（13.8％），生物恐怖主义（14.2％），武器创造（8.5％），攻击计划（4.1％），网络钓鱼 /骗子（4.6％），违法行为（8.9％），促进了非法行为（8.9％），辩解或仇恨（5.9％）和其他（5％），以及（2.5％），2。5％（2.5％），2。5％（2.5％），2。5％。在计算中只包括至少产生一个不安全产生的对话。这使我们能够在执行开放式红色小组的同时测试O3-Mini的先验模型的安全基线。此外，这使我们能够更轻松地解析并评估提示，而在某些情况下，O3-Mini安全性可能比先前模型的安全性差。
使用反应微笑对原子经济进行定量分析：一种计算方法†/div>
我们提出了一种用于使用反应微笑来计算化学反应的原子经济算法的实施。Python编程用于连接RDKIT库来解析和解释化学结构，从而提供准确有效的化学可持续性计算。通过实施强大的算法来处理化学计量系数和多种反应，该方法对原子经济进行了全面的分析，这是绿色化学实践必不可少的指标。此外，这种计算方法可以轻松地集成到产生大量化学反应的AI应用中，作为筛选和优化步骤，进一步增强了可持续化学过程设计的潜力。我们通过几个案例研究证明了它的应用，强调了其有助于设计更可持续的化学过程的潜力。我们使用阿司匹林及其多个合成路线证明了这种方法。
深度表格学习的现代 Hopfield 模型
在本文中，我们从现代 Hopfield 模型的角度研究表格学习。具体来说，我们使用广义稀疏的现代 Hopfield 模型来学习表格数据表示和预测。在这项工作中，引入了 BiSHop（双向 S 分析 Hop 场模型）作为端到端表格学习的创新框架，解决了深度表格学习中的两个挑战：非旋转不变数据结构和特征稀疏性。受到联想记忆和注意力机制之间新建立的联系的启发，BiSHop 采用了双组分策略。它通过双向学习模块按列和按行顺序处理数据，每个模块都配备广义稀疏 Hopfield 层。这些层通过引入可学习的稀疏性扩展了传统的 Hopfield 模型。从方法论上讲，BiSHop 支持多尺度表示学习，能够有效地捕捉特征内和特征间的交互，并在各种尺度上具有自适应稀疏性。在各种真实世界数据集上进行的经验验证表明，BiSHop 以更少的超参数优化 (HPO) 运行超越了当前最先进的方法的性能，标志着深度表格学习的重大进步。
什么是 ChatGPT 及其在跨行业人工智能领域的现状和未来？
根据 Wolfram (2023) 的说法，ChatGPT 从“语言特征空间”出发，其中名词等单词可能相互连接或相关。这些词可能仅与名词相关，也可能与其他词性的词相关，如下图 Wolfram (2023, pp. 65-66) 所示。附录中的图 2 显示了句子结构，其中包括名词短语、动词短语、标点符号和形容词和名词等词性，用于句子“人工智能最好的地方在于它能够从经验中学习。”Wolfram (2023) 讨论了如何使用语法结构来定义“解析树”。根据 Wolfram (2023) 的说法，ChatGPT 不具备规则知识，但在训练中能够“发现它们”。 ChatGPT 在语言特征空间中描绘出一条轨迹，如 Wolfram (2023) 附录中的图 3 所示，其中所有单词都是名词，并且“语义相似的单词”都放在附近。附录中的图 4 也来自 Wolfram (2023)，显示了与名词、动词、形容词、副词和代词等不同词类相关的单词。
数据驱动时代的智能
纯粹的规模（数量和速度）以及日益增加的数据复杂性（多样性和准确性）。情报部门面临的挑战是获取、管理、关联、融合和分析跨机构以及与盟友和合作伙伴之间日益增加的数据。根据我们的经验，情报部门的数据以太多不同的格式生成，在太多不相连或无法访问的系统中生成，没有标准化的结构，也没有总体商定的本体。这种情况可能会导致收集浪费、缺乏及时性、错过指示和警告以及缺乏决策相关性。结果是无法在情报周期的早期和尽可能接近收集点的地方融合数据以创建多源情报。分析师面临的任务太难、太繁琐，需要清除的障碍太多，无法及时向决策者和作战人员提供相关的分析判断或可操作的情报。应通过以下方式应对这些挑战：• 采用可以解析数据、从数据中学习并做出响应的机器学习算法；• 鼓励情报专业人员发挥创造力和深入思考；• 设计允许人机贸易技术蓬勃发展的政策、信息技术 (IT)、敏捷采购和安全环境。
有效的蛋白质结构生成稀疏的脱氧模型
生成可设计的蛋白质骨架已成为机器学习辅助方法的组成部分。与序列设计和结构预测器的过滤一起，它形成了计算蛋白设计管道的骨干。然而，当前的蛋白质结构发生器面临着大蛋白的重要局限性，需要在模型训练期间看不见的蛋白质设计任务进行再培训。为了解决第一个问题，我们介绍了Salad，这是一个蛋白质骨架产生的S-Al l- A tom a tom denoising模型。我们的模型在匹配或提高可设计性和多样性的同时，我们的模型要比最先进的速度要快，并为高达1,000个氨基酸的蛋白质长度生成可设计的结构。为了解决第二个问题，我们将沙拉与结构编辑相结合，这是扩展蛋白质denoising模型无法看见任务的能力的策略。我们将方法应用于各种蛋白质设计任务，从基序旧到多态蛋白质设计，证明了沙拉和结构编辑的功能。
将 CRISPR 扫描与使用双链 DNA 脱氨酶进行靶向染色质可及性分析相结合
基因组编辑可以对内源性顺式调控元件进行序列功能分析，从而推动对其机制的理解和基因疗法的发展。然而，这些方法不能与染色质结构和长单分子染色质纤维可及性的直接可扩展读数相结合。在这里，我们利用双链 DNA 胞嘧啶脱氨酶通过靶向 PCR 和长读测序以高深度和分辨率分析内源性目标基因座的染色质可及性，我们将这种方法称为靶向脱氨酶可及染色质测序 (TDAC-seq)。TDAC-seq 凭借目标基因座的高序列覆盖率，可以与 CRISPR 扰动独特地整合，从而实现顺式调控元件的功能解剖，其中遗传扰动及其对染色质可及性的影响叠加在同一单个染色质纤维上并以单核苷酸分辨率解析。我们利用 TDAC-seq 解析了在红细胞分化过程中激活人类 CD34+ 造血干细胞和祖细胞中胎儿血红蛋白的 CRISPR 编辑，以及在合并的 CRISPR 和碱基编辑筛选中平铺控制珠蛋白位点的增强子。总之，TDAC-seq 能够通过基因组编辑实现单分子染色质纤维的高分辨率序列功能映射。