嘿~你被算法选中了!
以人工智能应用为例,其核心深度学习算法目前在可解释性、鲁棒性(即系统的健壮性,它是在异常和危险情况下系统生存的能力)、偏见与歧视等方面都存在着一定的局限性;而且对数据样本量的依赖程度也偏高,算法需要人为干预,若直接在工业领域融合应用,可能会引发安全风险。黄埔融媒:在培育新一代信息技术产业方面,黄埔区的...
AI大模型感知进阶过程中的特征融合与目标融合,你看懂了吗?
其次,在算法方面,可以对特征提取、融合算法或目标检测算法进行优化,以提高整体的性能和健壮性。总而言之,融合算法可以优化已有的特征和目标信息,但无法从根本上弥补芯片的硬件缺陷。要解决缺陷问题,需要综合考虑芯片硬件和算法优化两个方面。在实践中,如何选择合适的融合策略呢?要采用合适的融合策略,具体的应用场景和...
DDO Chain:AI与区块链结合的革命性公链
DDOChain通过这些创新技术,致力于为用户提供一个更加安全、高效、透明的AI区块链平台。结论DDOChain站在区块链和AI技术创新的最前沿,准备以其可扩展、高效和去中心化的方法重新定义格局。凭借AI-D-PoW共识算法的突破性解决方案,DDOChain将在数字世界中开启新的可能性。加入我们,让我们踏上这段由区块链技术驱...
AI幻觉难以避免,如何应对|算法|误解|伦理|人工智能|ai幻觉_网易订阅
首先,数据偏差是主要原因之一,如果AI的训练数据缺乏多样性或存在系统性偏见,那么输出的结果就可能产生幻觉。其次,当前的AI算法,尤其是基于统计学的算法,无法完美地适应新的、未曾见过的情况,从而可能导致错误的判断。再次,人类设计者的认知局限也是一大问题,设计者和训练者的主观偏见可能无意中被编码进AI系统,影响其决...
沙磊:美AI治理新动向,给我们提了个醒
我国有一些机构(比如中关村实验室)虽然也开展了一定的大模型安全相关的技术研究,并进行了初步的评估体系构建工作,但整体而言相关标准化工作还比较薄弱。这提醒我们,需要紧密关注,并加快在数据评估、模型审计、算法健壮性等领域的检测及标准研究布局。该联盟采取政府牵头,产学研多方共同参与的组织模式。除了政府相关部门外...
应用AI大模型 让每一个加油站具有独特竞争力
为提升大模型应用的可靠性,需要大规模的数据集进行训练,其中自监督学习是一种常用的方式(www.e993.com)2024年9月9日。自监督学习通过利用数据自身的特征进行标注,充分利用大规模的无标注数据集,大幅增强模型的训练效果。大模型具有数据量大、数据带宽要求高、算力要求高的计算特点,且算法相对单一。如果要提高计算效率和性价比,就应该像超算那样选...
专访四川大学生命科学学院曹洋:AI 时代的药物设计需要从理论到...
曹洋:从算法角度上讲,它的健壮性更好,能超快速度处理大规模数据。因为抗体从基因重排到体细胞超突变,其中的多样性非常大。若想在不同序列模式上进行准确界定,就需要从算法上做比较细致的优化。雷峰网:除了算法方面的研究成果,请分享一下您此前设计人工蛋白的科研过程?
万字干货!手把手教你如何训练超大规模集群下的大语言模型
作为大模型算法解决方案的提供方,我们要与算法进行联合优化,从训练和推理效率出发,提出模型结构的建议。同时,作为超算集群的使用方,我们需要根据大模型的典型通信模式和计算模式,提供组网策略和服务器选型的建议。接下来,我想介绍一个衡量训练方案好坏的指标,即MFU。MFU的计算公式是有效计算量除以训练时间再除以理论...
数学建模国赛中评委最注意啥?
在进行算法效果评估的时候,一般会通过准确率、健壮性、时间复杂度等一些方面,算法对比时,说明算法优缺点和适用场景即可。比如“遗传算法的优点是能跳出局部最优解,而算法耗时比较大,适用于离线训练的场景,相对于XXX算法更适合题目背景”。算法没有好坏之分,只有适用场景的不同,因此通过综合评价的方式去分析算法的好坏...
AI技术:提高工作效率的必备利器
开发者可以针对不同行业场景和业务需求,设计开发适用的AI解决方案。他们既要具备软件开发能力,又要对AI技术原理和应用有深入理解。同时,开发者还需要关注算法的健壮性、结果的可解释性等,确保AI系统的可靠性。可以预见,未来开发者的作用将越来越关键。他们将以企业内创新者和产品设计者的身份,把前沿技术转化为...