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重新思考大型机数据在企业人工智能和分析中的作用
除了挑战之外，领导者对大型机数据的看法也很复杂。大型机系统本身就是一种复杂的技术，虽然它存储着关键数据，但需要付出太多努力或使用过时的技术知识才能充分挖掘其价值。尽管大多数受访者 (76%) 表示他们有指定的大型机专家，但长期以来围绕大型机数据的看法加剧了访问大型机数据的挑战。绝大多数受访者表示，他们发现访问大型机数据和上下文元数据非常困难或有些困难。在接受调查的领导者中，42% 的人表示他们认为将大型机数据与云数据源集成非常具有挑战性。这种普遍的看法使得利用这些数据对于希望快速启动 AI 计划的组织来说是一项艰巨或完全没有吸引力的任务。
Menhir AI 在 2024 年 WebSummit 上公布新愿景“会思考和行动的 AI 系统”
连接预测、可解释性和行动 与仅提供预测的传统 AI 系统不同，Menhir AI 的平台采用三步方法：预测性 AI 模型、通过 Menhir xAI 集成的可解释性，以及自动触发业务流程的基于行动的输出，例如发送短信、电子邮件或启动工作流。这个全周期系统确保组织不仅可以获得洞察，还可以立即采取行动——无论是吸引客户、管理风险还是优化运营。
利用生成式人工智能重新思考工业服务
调查参与者被要求说出他们在工业服务背景下实施生成人工智能的总体愿景。总体而言，愿景声明强调将生成人工智能融入工业服务，以提高运营效率、改善客户体验并通过战略性地使用数据来推动创新。公司不仅希望利用人工智能来简化流程和提高生产力，还希望利用人工智能来保持竞争优势并加深客户参与度。
重新思考折扣正规化：新的解释，意外后果和增强学习方案的解决方案
在计算最佳策略时使用较短的计划范围的折扣正则化是一个流行的选择，可以避免面对稀疏或嘈杂的数据时过度使用。通常将其解释为脱颖而出或忽略延迟的影响。在本文中，我们证明了折扣正则化的两种替代观点，这些观点暴露了意外后果并激发了新颖的正则化方法。在基于模型的RL中，在较低的折现因子下计划的行为就像先前的，具有更强的州行动对，并具有更多的过渡数据。从数据集中估算过过渡矩阵时，跨州行动对的数据集估算了不均匀的数据集时，这会导致性能。在无模型的RL中，折扣正则化等同于计划使用加权平均贝尔曼更新，在该计划中，代理计划似乎所有州行动对的值都比数据所暗示的更接近。我们的等价定理促使简单的方法通过在本地设置个人状态行动对而不是全球的参数来概括常规ization。我们证明了折扣正则化的失败以及如何使用我们的州行动特定方法在经验示例中使用表格和连续状态空间进行纠正。
重新思考以任务为导向的对话系统
以任务为导向的对话（TOD）系统是预先设计的，该系统由多个功能模块组成（例如，对话状态跟踪器，对话策略，自然语言生成），无论是管道还是端到端的档案。然而，这种模块化设计不仅在很大程度上依赖于大量的全通知数据，而且还遭受了许多固有的抽签，例如严重的误差积累，较差的概括能力，高定制成本和低容错率。In this paper, we rethink the architecture of the task-oriented di- alogue systems and propose a novel fully zero- shot autonomous TOD agent, named AutoTOD, where all the delicate modules in traditional TOD systems are deprecated and all it needs is a general-purpose instruction-following lan- guage model (e.g.GPT-4）。 Autotod仅利用一个简单的指令模式包含了任务和外部API的描述，并且可以自主决定在每个对话时要做什么，包括询问信息，调用API，汇总API恢复，并纠正先前的错误。 更重要的是，我们提出了一个基于模拟的评估框架，以更好地验证在现实生活中的TOD模型的能力。 在多沃兹和SGD数据集上进行的实验实验表明，Autotod的卓越任务能力和灵活的语言技能。 1GPT-4）。Autotod仅利用一个简单的指令模式包含了任务和外部API的描述，并且可以自主决定在每个对话时要做什么，包括询问信息，调用API，汇总API恢复，并纠正先前的错误。更重要的是，我们提出了一个基于模拟的评估框架，以更好地验证在现实生活中的TOD模型的能力。在多沃兹和SGD数据集上进行的实验实验表明，Autotod的卓越任务能力和灵活的语言技能。1
建造与人学习和思考的机器
我们想要什么机器智能？我们设想的机器不仅是思想的工具，而且是思想中的合作伙伴：合理，有见地，知识渊博，可靠和可信赖的系统与我们一起思考。当前的人工智能（AI）系统在某些时候满足了其中一些标准。从这个角度来看，我们展示了如何将协作认知科学用于工程师系统，这些系统确实称为“思想合作伙伴”，旨在满足我们的期望并补充我们的局限性。我们制定了几种协作思想模式，其中人类和人工智能认为合作伙伴可以参与并提出Desiderata作为与人类兼容的思想伙伴关系。借鉴了计算认知科学的图案，我们激发了通过贝叶斯镜头围绕其使用的思想伙伴和生态系统设计的替代缩放路径，从而通过贝叶斯镜头来实现我们的合作伙伴，从而积极地建立和理性，而不是人类和世界的模型。
上下文化语音识别：重新思考第二...
自动语音识别（ASR）系统近年来见证了显着的进步。上下文化的ASR任务需要识别语音不是孤立的话语，而是在更广泛的情况下。常规方法经常采用第二通范式来重新排列初始转录，但它们有可能在候选假设中遇到预测错误，从而损害了识别精度。在这项研究中，我们引入了一个新颖的框架，该框架与典型的第二频繁撤退方法不同。给出了n-最佳假设，我们利用大型语言模型来提示上下文化的第二通过。除了追求更高的准确性外，我们还旨在探索性能边界，而无需实质上改变潜在的预培训的语言和语言模型。我们通过零拍的提示和战略性的低级适应调整来提高所提出的范式的有效性。在多个价值的口语阅读理解基准基准SRC上，促使模型和微调模型的表现优于1好的ASR假设，分别达到了13.6％和45.9％的明显相关性单词错误率（WER）改善。结果表明，提出的方法增强了转录准确性和上下文理解。
对支持建立新的可再生能源市场的政策的思考
太阳能和风能已成为可再生能源中的双雄。在过去 30 年的发展中，它们的增长速度无与伦比，尽管各有不同。得益于技术推动和需求拉动政策的战略组合，太阳能和风能行业的发展加速，这些政策的变革效应深远。它们激发了创新，刺激了投资，降低了成本和投资风险，并促进了可再生能源基础设施在各大洲的广泛部署。因此，太阳能和风能已从小众能源转变为全球能源格局中更主流的竞争者，为传统化石燃料能源提供了可持续的替代品。