从内容节制到野生动植物保护,需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上,开发用于此类概念的分类器需要在数小时,天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动,但仍需要用户花费30分钟或更多的单调,重复的数据标签,以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论,我们提出了一个新框架,通过用自然语言相互作用代替人类标签,从而减少了由自然语言相互作用,从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力:从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展,以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是,我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外,我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中,我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型,例如Align,clip,cupl,Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
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人工智能 (AI) 是指计算机或机器执行通常需要人类智能才能完成的任务的能力,例如学习、解决问题、决策等。构建 AI 系统有几种不同的方法,包括机器学习(系统在数据集上进行训练,可以随着时间的推移提高其性能)和基于规则的系统(系统遵循一组预定的规则来做出决策)。
摘要:社会企业包含不同的逻辑,因此寻找能够调和经济和社会目标冲突的商业模式非常复杂。我们认为数字技术可以帮助社会企业家克服这一困难。事实上,本文旨在通过对这些不同研究流派进行系统的文献综述,全面介绍(1)商业模式创新、(2)社会企业和(3)基于人工智能的创造力支持工具的文献现状。我们的目的不是对这三种文献进行全面回顾,而是确定将它们联系起来的主要主题和子主题。在此基础上,我们提出了一种新的观点,即复杂的商业模式创新(例如处理社会企业混合模式的创新)如何通过基于人工智能的创造力支持工具得到推动,并制定了扩大对这一有希望的联系的研究议程。
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
有医疗原因不应接种疫苗。●ADHS网站上最新的表格是育儿父母或学龄前儿童的唯一可接受的豁免形式,他们陈述了疫苗接种违反其宗教信仰。父母可能不会以任何方式创建自己的豁免表或更改ADH豁免表。父母应填写表格的所有区域,签名表格,并将其提供给托儿所,学龄前或启动设施。●如果父母说出无法接种疫苗的医疗原因,请向父母提供最新版本的ADHS医疗豁免表。●所有医疗豁免表必须由医疗保健提供者(医师或护士从业人员)签署并填写,然后再接受父母。●对于由于疾病史而导致的医疗豁免,必须将实验室血清学附加到麻疹,风疹和水痘的豁免形式上。对于所有其他疾病历史,医师/护士从业者疾病史或实验室血清学的声明是可以接受的。
生成式预训练 Transformer 大型语言模型的最新进展强调了在学术环境中不公平使用人工智能 (AI) 生成内容的潜在风险,并加大了寻找检测此类内容的解决方案的力度。本文研究了人工智能生成文本检测工具的一般功能,并根据准确性和错误类型分析对其进行了评估。具体来说,该研究试图回答以下研究问题:现有检测工具是否能够可靠地区分人类书写的文本和 ChatGPT 生成的文本,以及机器翻译和内容混淆技术是否会影响对人工智能生成文本的检测。该研究涵盖了 12 种公开可用的工具和两种在学术环境中广泛使用的商业系统(Turnitin 和 PlagiarismCheck)。研究人员得出结论,现有的检测工具既不准确也不可靠,主要偏向于将输出归类为人类书写的文本,而不是检测人工智能生成的文本。此外,内容混淆技术会显著降低工具的性能。该研究做出了几项重要贡献。首先,它总结了该领域最新的类似科学和非科学成果。其次,它展示了迄今为止最全面的测试之一的结果,该测试基于严格的研究方法、原始文档集和广泛的工具覆盖范围。第三,它讨论了在学术环境中使用检测工具检测人工智能生成的文本的含义和缺点。
作者:AB Calvo · 2001 · 被引用 4 次 — 美国显示器联盟 (USDC) 已采取... 该模型已广泛应用于军事采购计划,作为决策支持工具。