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通过...连接显式和隐式深度生成模型
深度生成模型有两种类型：显式和隐式。前者定义了一种显式密度形式，允许似然推断；而后者则针对从随机噪声到生成样本的灵活转换。虽然这两类生成模型在许多应用中都表现出强大的能力，但单独使用时，它们都有各自的局限性和缺点。为了充分利用这两种模型并实现相互补偿，我们提出了一种新颖的联合训练框架，该框架通过 Stein 差异连接显式（非规范化）密度估计器和隐式样本生成器。我们表明，我们的方法 1) 通过核 Sobolev 范数惩罚和 Moreau-Yosida 正则化引入了新颖的相互正则化，2) 稳定了训练动态。从经验上讲，我们证明，与训练单个对应方相比，所提出的方法可以促进密度估计器更准确地识别数据模式并引导生成器输出更高质量的样本。当训练样本受到污染或有限时，新方法也显示出有希望的结果。
更换式 - 击球手式 - 福特 - 菲斯特里 -
即使在今天，沿着价值链中存在各种原因的临时供应瓶颈。这种瓶颈可以在电池原材料和细胞生产中找到。BEV的生产和交付有自己的障碍可以克服。电动汽车供应链中的主要障碍是电池电池制造中的滞后。有必要增加和扩展现有的供应链。许多公司都意识到这一点，并通过例如供应商多元化，价值链中的战略行业合作，研究合作，合资企业和内部生产来应对风险，以确保能力和有利的定价。这些例子表明汽车组件供应商很容易投资于启发性解决方案的趋势；随着公司为广泛的BEV采用准备，这种趋势将持续下去。
生成式人工智能
很可能——尤其是如果你在一家大型企业工作——你的组织中有几位成员已经了解并使用人工智能。组建一支团队，由来自通信、营销、人力资源、IT、信息安全、法律、合规/政策、采购和道德（或你企业内同等团队）的代表组成，帮助指导你的组织完成人工智能之旅。考虑到这项技术的潜在影响和持续发展，请考虑任命一个全职项目管理组织 (PMO) 来推动这项工作。还可以从 DE&I 和 ESG 等企业部门引进专家，帮助确定对他们的潜在影响。确保你的团队多元化，提供各种经验和想法。如果你知道早期采用人工智能的人不一定担任正式的领导角色，请考虑将他们纳入团队或作为试金石。他们可以增加宝贵的视角——他们的参与可以作为职业发展机会。
生成式人工智能
§ 总结信息。通过快速聚合大量内容并简化搜索过程，生成式人工智能加快了人们获取想法和知识的速度，并可以帮助人们更有效地收集新信息。例如，研究人员可以根据人工智能对已知药物的分析来确定一种药物的新化学物质。§ 实现自动化。生成式人工智能可以帮助自动化各种管理或其他重复性任务。例如，它可以用来起草法律模板，然后由律师审查和完成。它还可以通过创建更细致入微的自动响应来响应客户查询，从而改善客户支持。§ 提高生产力。由于生成式人工智能能够快速自动执行各种任务，因此它有可能提高许多行业的生产力。多项研究和工作论文表明，生成式人工智能可以提高管理任务和计算机编程的速度，尽管用户可能需要编辑生成的结果。
生成式人工智能
Publicis Sapient 是一家数字业务转型公司。我们与全球组织合作，帮助他们在日益数字化的世界中创造并保持竞争优势。我们通过专业的 SPEED 能力开展运营：战略与咨询、产品、体验、工程和数据，结合我们的好奇心文化和深厚的行业知识，使我们能够通过重新构想客户真正看重的产品和体验，为客户的业务带来有意义的影响。我们敏捷、数据驱动的方法使客户的业务为变革做好准备，使数字化成为他们思维和工作的核心。Publicis Sapient 是阳狮集团的数字业务转型中心，在全球拥有 20,000 名员工和 50 多个办事处。欲了解更多信息，请访问 publicissapient.com。
生成式人工智能
摘要 为什么要发布 Rathenau 对生成式 AI 的扫描？ “生成式 AI” (GAI) 一词指的是能够根据用户要求自动创建内容的 AI 系统。例如，您可以要求这样的系统生成摘要，或者以梵高的风格创建图片。自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来，全球数百万用户一直在尝试这项技术，它已经对社会产生了影响，同时人们对它会带来什么的期望很高。本扫描概述了与 GAI 相关的可能性和风险以及潜在的政策行动。 生成式 AI 是新事物吗？ 生成式 AI 建立在现有 AI 技术的基础上，是学习型 AI 系统的一个子集。同时，生成式 AI 系统具有许多与众不同的特点： • 首先，它们在语言方面明显优于其他 AI 系统； • 其次，它们可以有效地处理不同的“模态”，例如图像、声音、视频和语音，甚至蛋白质结构和化合物等； • 第三，生成式人工智能系统接受一般训练，这为各种特定应用提供了基础。因此，GAI 系统可以执行许多不同的任务，而不像许多其他属于“狭义人工智能”类别的人工智能系统，它们只接受一项特定任务的训练。 生成式人工智能能做什么？ 在目前的扫描中，我们区分了 GAI 系统可以履行的四个角色。GAI 系统可以部署为： 1. 学习工具：例如查找信息或在做作业时充当信息来源； 2. 生产工具：系统根据用户的要求创建某些东西。许多人已经在工作场所尝试这样做了； 3. 复杂问题的解决者：例如在科学领域，GAI 系统帮助折叠蛋白质结构，例如支持开发新型药物； 4. 创造体验：一些用户发现与 GAI 系统互动很有趣或很吸引人，它可以扮演伴侣的角色。例如，有人已经创建了一个模仿已故亲人的聊天机器人。尽管存在这些可能性，但该技术也有其局限性。生成式人工智能系统基于统计数据，因此会计算出最有可能的答案。这可能会导致错误答案或歧视性内容。底层算法也非常复杂，人们只能在有限的范围内理解它们的运作方式——包括那些开发这些算法的人。因此，该技术还不足以应用于医疗诊断等重要流程。
本地生成式 AI
# 步骤 1：初始设置 from onprem import LLM llm = LLM() # 步骤 2：提取 NDAA 各部分 llm.ingest(‘./ndaa2023') # 步骤 3：提交问题 llm.ask(‘ 告诉我有关海岸警卫队人工智能的信息。 ')# AI 生成的答案 指挥官有权评估对 AI 创新的投资，测试和评估 AI 能力，并将 AI 整合到战争游戏、演习和实验中，以便海岸警卫队过渡到 AI 和机器学习的作战使用。此外，指定官员将对 AI 和机器学习政策进行管理和监督，并将召集海岸警卫队的适当官员，整合与数据、AI 和机器学习相关的职能活动。司令官还需要在法案颁布后的两年内审查人工智能和数字技术在平台、流程和操作方面的潜在应用，确定改进人工智能使用的必要资源，并向国会提交调查结果报告。生成答案所用的来源：SEC。11226.人工智能战略。SEC。11227. 人工智能应用审查和绩效确定