XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System比人
研究人员发现，人工智能在预测脑转移结果方面比人眼更好
Sadeghi-Naini 解释说：“当你看 MRI 时，你会看到肿瘤内部或周围的区域，这些区域的强度和模式不同，因此你会更多地用视觉系统关注这些部分。但人工智能算法却对此视而不见。我们在算法中融入的注意力机制可帮助这些人工智能工具了解这些图像的哪些部分更重要，并在分析和预测时更加重视这些部分。”
人工智能生成语言模型的当前状态比人类在不同的思维任务上更具创造力
公开访问的人工智能（AI）大语模型（例如ChatGpt）的出现已引起了有关AI功能含义的全球对话。对AI的新兴研究提出了这样的假设，即创造潜力是一种独特的人类特征，因此，人类的看法与AI客观上能够创造的东西之间似乎存在脱节。在这里，我们旨在评估与AI相比人类的创造潜力。在本研究中，人类参与者（n = 151）和GPT-4为替代用途任务，后果任务和不同关联任务提供了反应。我们发现，与人类同行相比，AI在每个不同的思维测量中都具有更强的创造力。具体来说，当控制响应的流利度时，AI是更原始和精心制作的。目前的发现表明，与人类受访者相比，AI语言模型的当前状态具有更高的创造力。
阿布扎比人口的癌症负担
此预印本版的版权持有人于2025年1月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.18.25320767 doi：medrxiv preprint
小型神经网络可以比人类更好地训练大型人工智能模型
新方法首先应用于计算机视觉领域——该团队成功提高了 3D 物体检测和识别的准确性。 AIRI 研究所和国立高等经济学院的科学家展示并通过实验证实了使用在高质量数据集上训练的小型生成模型进一步训练大型 AI 模型和解决 3D 检测问题的优势。该方法将适用于无人驾驶飞行器的开发，并将在未来更准确地确定物体的运动速度和方向、表面特性以及飞行器在空间中的定位。该文章已被最大的国际计算机视觉会议CVPR 2024接受。3D物体识别是预测和规划无人驾驶汽车路径的关键任务之一。为了解决这个问题，系统使用一组不同的读数来确定物体所在的区域（平行六面体）。然而，激光雷达等传感器并不总是提供有关深度的完整信息，因此也不能提供有关物体的 3D 位置的完整信息。在道路上，一个元素可能会被其他结构复杂的物体（例如一棵树或一辆行驶的汽车）完全或部分遮挡，这将对激光雷达的效率产生负面影响。俄罗斯科学家提出的方法证明，尽管激光雷达数据存在噪声且物体相互重叠，但可以更准确地确定物体的三维位置。在为期一年的研究过程中，该团队利用汽车行驶在城市街道上时获取的点云记录训练了一个小型生成模型。数据点是在三种情况下收集的：当物体完全在视野中时、当只有部分可见时、以及当物体被遗忘时。然后，使用点云配准 (PCR) 方法，即使基于一个小的可见片段，点云也可以与特定汽车和其他物体相关联。然后使用这个小而准确的模型（教师模型）来训练在具有许多复杂参数的噪声点云上运行的更大的神经网络（学生模型）。结果，神经网络显著提高了识别真实物体的准确性——该技术开始正确预测未来才能看到的周围物体的形状。 “我们开始与 OpenAI 的研究人员并行开展该项目，他们决定采用类似的方法处理文本，而我们的团队则专注于计算机视觉。有趣的是，这个想法本身和得到的结果对两个团队来说都证明了其价值，他们并没有直接互动就得出了类似的结论。我们看到了扩展计算机视觉方法的机会：例如，通过增加任务数量和每个模型的复杂性。是的，你可以教
工作组加强了禁止开发，生产和库存（生物）从拉丁美洲的角度拉丁美洲和加勒比人类安全网络（SEHLAC）-Fundación
1。在拉丁美洲，杀戮的上升趋势令人担忧。sicariato-付钱给某人杀害 - 在该地区获得了基础，并且根据犯罪的复杂性而有所不同。引入自动武器将扩大这种做法，从而使合同杀戮更加易于访问和更快。此外，实现正义几乎是不可能的，因为这些武器体系的性质使追踪肇事者的性质极为困难。2。贩毒，因为这些武器可能会受到这些武器的影响，因为这些系统将有助于监视药物生产实验室，以及出口路线的过境和保护。3。在法律之外的帮派和/或武装团体之间的战争是海地，危地马拉，萨尔瓦多，洪都拉斯，墨西哥，墨西哥，哥伦比亚，厄瓜多尔和巴西等国家的暴力事件的另一种现象。使用自动武器的便利性和成本效益将导致这种暴力传播到仍然不稳定或不存在的地区和国家，使犯罪网络能够扩大其权力和影响力。4。使用自主武器作为个人和私有财产保护，甚至作为打击农村和城市犯罪的一种手段，都可能导致大屠杀和不加区分的杀戮，因为这些武器会对任何人或被视为潜在敌人的武力使用武力。5。这反过来将鼓励有罪不罚，并进一步破坏执法机构的信心。6。使用自主武器进行国家镇压将有助于系统地侵犯反对政府的任何人的人类，民事和社会权利，因此由于该技术缺乏可追溯的责任和问责制，因此受害者更难寻求正义。应该指出的是，使用自主武器可能会增加暴力行为的差异化影响，主要是对具有不同身份的妇女，种族化的个人和土著人民等人。
引文：Huang, G., & Wang, S. (2023)。人工智能比人类更有说服力吗？一项荟萃分析。传播学杂志。https://do
1 本元分析研究中的感知是指对来源、信息和互动的感知。2 Sundar 和 Lee (2022) 的原始类型学包括四个类别：创作者、策展人、对话者和合著者。合著者类别涉及人工智能和人类作者之间的合作（例如自动完成）。本研究比较了人工智能和人类在独立履行沟通者角色时的说服力。合著者类别是
引文：Huang, G., & Wang, S. (2023)。人工智能比人类更有说服力吗？一项荟萃分析。传播学杂志。https://do
1 本元分析研究中的感知是指对来源、信息和互动的感知。2 Sundar 和 Lee (2022) 的原始类型学包括四个类别：创作者、策展人、对话者和合著者。合著者类别涉及人工智能和人类作者之间的合作（例如自动完成）。本研究比较了人工智能和人类在独立履行沟通者角色时的说服力。合著者类别是
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：