准备引领一场变革的Saros(SAROS)为Saros Super App的推出做准备

Saros (SAROS) Prepares for a Game-Changing Launch of Saros Super App

基于区块链的平台Saros正在为其全新产品Saros Super App的激动人心的推出做准备。该平台最近完成了一轮非常成功的筹款,从Solana Ventures、Hashed、Spartan、Arche Fund等知名投资者以及其他行业领导者那里获得了375万美元的惊人资金。这笔重要的资金将在推动Saros的扩张计划和加速Saros Super App的开发方面发挥关键作用。

Saros Super App旨在通过提供便捷全面的解决方案,彻底改变全球支付和交易的方式。用户将能够访问各种服务,使它成为满足数字资产需求的一站式平台。随着最近资金的涌入,该应用程序的开发预计将加快速度,确保用户体验流畅,并推动其增长战略。

Saros Super App的一个显著特点是引入了SarosID,这是一个以用户隐私为重的分散式身份验证系统。这种创新解决方案将通过提供安全和用户友好的数字身份验证流程,增强Super App服务的采用率。有了SarosID,用户可以顺利地在Saros生态系统中进行导航,并自信地使用其服务。

筹款轮成功完成标志着Saros迈出了一个重要的里程碑,反映出该平台改变去中心化金融领域的承诺。通过吸引巨额投资并与行业领导者建立合作伙伴关系,Saros已经使自己成为数字资产领域的重要参与者。

随着Saros为2024年第一季度备受期待的推出做准备,该平台已为留下深远影响做好了准备。Saros专注于创新和包容性,致力于重新定义金融生态系统,并为全球用户开启新的可能性。令人兴奋的时刻即将到来,Saros为未来提供了一个数字资产可访问、安全和无缝融入人们日常生活的智能路径。

常见问题:

1. Saros Super App是什么?

Saros Super App是一个基于区块链的平台,旨在通过提供全面解决方案,彻底改变全球支付和交易方式,满足数字资产需求。

2. Saros在最近的筹款轮中获得了多少资金?

Saros在最近的筹款轮中获得了375万美元的巨额资金。

3. 有哪些知名投资者参与了这轮筹款?

这轮筹款的知名投资者包括Solana Ventures、Hashed、Spartan、Arche Fund等。

4. SarosID是什么?

SarosID是引入Saros Super App的分散式身份验证系统,它将用户隐私置于首位,并提供安全的数字身份验证流程。

5. Saros Super App预计何时推出?

Saros Super App预计将于2024年第一季度推出。

定义:

– 区块链:一种允许在多台计算机或节点上安全透明地记录交易的系统。
– 去中心化金融(DeFi):建立在区块链技术上的金融系统,旨在提供无需银行等中介机构的金融服务,如借贷和交易。
– 数字资产:加密货币或其他形式的数字价值表示,可以电子方式交易或转让。
– 用户体验(UX):用户与产品或服务进行交互时的整体体验,包括易用性、功能性和满意度。
– 数字身份验证:在在线或数字环境中确认个人或实体身份的过程。

相关链接:
– Saros官方网站
– Solana
– Hashed
– Spartan Ventures
– Arche Fund

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探索“猎人成为猎物”的力量

Exploring the Power of The Shadow Whose Prey the Hunter Becomes

《猎人成为猎物之影》是澳大利亚Back to Back剧团一部不拘一格的戏剧作品。Back to Back剧团致力于展示神经发育异常演员的才华,在全球巡回演出,吸引了英国、美国、日本、法国和德国等国家的观众。

现在,该剧团即将在12月19日在多伦多的伯克利街剧院首演。该60分钟的演出在一个想象的市政厅会议场所中展开,演员扮演自己,探讨人权、性别政治和人工智能的悬浮存在。这个虚构的小镇,让人联想到现实世界,为这些交织在一起的主题提供了一个发人深省的探索背景,并融入巧妙安排的喜剧元素。

尽管原文中包含了该剧的演员和编剧之一Sarah Mainwaring的一句引语,但我们可以通过突出整个团队的凝聚力和合作精神来描述她的感受。每位演员都为作品带来了独特的贡献,共同努力创造了一个真正和谐的团队。

Back to Back剧团成立近三十年来,始终致力于与被普遍认为有残疾的演员合作。通过艺术家主导的方法,既重视参与性又重视道德伦理,他们提出了一个关于残疾权利和人工智能与人类之间复杂关系的引人注目的对话。这个演出不仅仅停留在最初的设定上,演员们通过个人经历和广泛研究的结合,呈现出一种非凡而启发人的体验。

为了确保包容性,所有演出都将配有字幕,对话内容会在舞台上方的屏幕上显示出来。加拿大舞台的伯克利剧院将在1月18日至28日连续十天举办这场特别的演出。该剧的门票价格从29美元起,可以通过提供的链接购买。

如果你正在寻找更多如此引人入胜的活动,请务必查看Now Playing Toronto提供的活动日程表。如果您自己有一场活动想要发布,请点击此处与充满活力的多伦多社区分享。

常见问题:
1. 《猎人成为猎物之影》是什么?
《猎人成为猎物之影》是澳大利亚Back to Back剧团的一部戏剧作品。

2. Back to Back剧团的作品有什么独特之处?
Back to Back剧团以展示神经发育异常演员的才华而闻名。

3. 《猎人成为猎物之影》在哪些地方演出过?
该剧已在英国、美国、日本、法国和德国等国家演出。

4. 演出的背景是什么?
该剧发生在一个想象中的市政厅会议场所中。

5. 演出讨论了哪些主题?
演员们讨论人权、性别政治和人工智能的存在。

6. 演员之间的合作是怎样的?
演员们以和谐的团队合作,每个人都带来了独特的贡献。

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OpenAI CEO Sam Altman 寻求筹集数十亿美元以建立全球芯片制造工厂网络

OpenAI CEO Sam Altman Seeks Billions to Establish Global Network of Chip Manufacturing Factories

OpenAI首席执行官Sam Altman正在与潜在投资者讨论筹集资金的事宜,以实现他雄心勃勃的计划,即建立一个芯片制造工厂(fabs)的全球网络。根据彭博社的报道,Altman打算利用这些资金来建立一个用于半导体生产的全球工厂网络,而不是从事芯片业务,以合作的方式与领先的芯片制造商合作。

芯片制造是一个代价昂贵的过程,需要大量的自然资源和巨额的财务投资。随着技术的不断进步,人工智能应用中使用的芯片的生产成本不断上升。Altman旨在通过开发一系列可以利用规模经济和优化生产流程的fabs网络来应对这些挑战。

虽然目前与各种潜在合作伙伴和投资者进行了讨论,包括总部位于阿布扎比的G42和日本的软银集团,但尚未最终确定参与方的明确名单。Altman还与Intel、台积电、三星电子和微软等知名行业巨头探讨机会,这些公司对他的远见卓识的倡议表示了兴趣。

Altman于11月重返OpenAI,为他的芯片项目注入了新的生机。在他暂时离任之前,他一直积极参与其发展。随着他的复职,他重新点燃了实现建立全球芯片制造设施网络的努力。

目前为止,尚无参与公司提供关于此事的官方评论。然而,Altman创建广泛的fabs网络的雄心勃勃的计划,标志着芯片生产的一个范式转变,为半导体行业的可访问性和创新铺平了道路。

常见问题解答:

问:Sam Altman关于芯片制造厂的计划是什么?
答:Sam Altman打算筹集资金,建立一个全球的半导体生产工厂网络,而不是从事芯片业务。

问:为什么芯片制造是一个昂贵的过程?
答:芯片制造需要大量的财务投资和大量的自然资源。

问:Altman为什么要开发一系列fabs网络?
答:Altman希望通过利用规模经济和优化生产流程来解决人工智能应用中使用芯片的成本不断上升的问题。

问:Altman正在与哪些潜在合作伙伴和投资者进行讨论?
答:Altman正在与总部位于阿布扎比的G42和日本的软银集团等潜在合作伙伴和投资者进行讨论,以及与Intel、台积电、三星电子和微软等主要行业巨头探讨机会。

问:参与方的明确名单是否已经确定?
答:没有,参与方的明确名单尚未最终确定。

问:Altman重返OpenAI对他的芯片项目有何影响?
答:Altman于11月重返OpenAI,重新点燃了他建立全球芯片制造设施网络的努力。

问:参与的公司是否发表了任何官方评论?
答:目前为止,参与的公司尚未就此事提供官方评论。

关键术语和行话:

– Fabs:即工厂制造厂,是专门用于半导体制造的工厂。

– 规模经济:指公司在大规模生产商品或提供服务时可以获得的成本优势。

– 半导体:半导体是一种介于导体和绝缘体之间的材料。它通常用于电子设备的生产。

建议的相关链接:

– 彭博社新闻:彭博社是该文章的消息来源。

– OpenAI:OpenAI是文章中提到的组织,Sam Altman是其首席执行官。

– Intel:Intel是作为潜在合作伙伴之一的公司。

– 台积电:TSMC是另一个被提及为潜在合作伙伴的公司。

– 三星电子:三星电子是Altman计划中的另一家潜在合作伙伴。

– 微软:微软也被提及为Altman项目的潜在合作伙伴之一。… Read the rest

TOFU:用遗忘力量革新人工智能

TOFU:用遗忘力量革新人工智能

人工智能世界长期以来一直被机器学习的潜力所吸引,但是机器遗忘呢?虽然前者已得到广泛探索,但后者仍然是一片尚未踏足的未知领域。为了弥补这一差距,卡内基梅隆大学的一个团队创建了TOFU(TOFU – 以遗忘为中心的卓越项目),旨在为AI系统提供“忘记”特定数据的能力。

由于大型语言模型(LLMs)不断扩展的能力引发了与隐私有关的担忧,遗忘在AI领域具有重要意义。这些模型在网络上训练了大量数据,有可能无意中记忆和复制敏感或私人信息。这带来了伦理和法律上的复杂问题。TOFU努力通过有选择地擦除AI系统中的有针对性的数据,同时保留它们整体的知识库,以解决这个问题。

TOFU围绕一个独特的数据集进行开发,利用GPT-4合成的虚构作者传记。这个数据集在一个明确定义了遗忘过程的受控环境中进行LLMs的微调。TOFU数据集中的每个个人资料由20个问题-答案对组成,其中有一个特定的子集被称为“遗忘集”,需要被遗忘。

TOFU引入了一个复杂的评估框架来评估遗忘的效果。这个框架结合了概率、ROUGE分数和事实比等指标。评估涵盖各种数据集,包括遗忘集、保留集、真实作者和世界事实。最终目标是在保持对保留集的最佳性能的同时,训练AI系统忘记目标数据,确保精确、有针对性的遗忘。

虽然TOFU展示了一种创新的方法,但也揭示了机器遗忘的复杂性质。对比基准方法的评估结果表明,现有的技术并不能有效解决遗忘的挑战,这表明了改进的空间。在忘记不需要的数据和保留有价值信息之间取得合适的平衡是一个重大的挑战,TOFU通过持续的发展积极努力克服这个挑战。

总之,TOFU开创了AI遗忘领域,并为这一关键领域的未来进步奠定了基础。通过强调LLMs中的数据隐私,TOFU使技术进步与伦理标准保持一致。随着AI的不断发展,像TOFU这样的项目将在确保进步负责和优先考虑隐私问题方面发挥重要作用。

常见问题解答:

1. 什么是机器遗忘?
机器遗忘是为了让AI系统有能力“忘记”特定的数据的过程。

2. 为什么机器遗忘在AI中重要?
机器遗忘在AI中重要是因为它解决了与大型语言模型(LLMs)相关的隐私问题,这些模型有可能无意中记忆和复制敏感或私人信息。

3. 什么是TOFU?
TOFU是卡内基梅隆大学的一个创新性项目,旨在使AI系统能够有选择性地擦除特定的数据,同时保留它们整体的知识库。

4. TOFU数据集是如何创建的?
TOFU利用GPT-4合成的虚构作者传记创建了一个独特的数据集。每个个人资料由20个问题-答案对组成,其中有一个特定的子集被称为“遗忘集”。

5. TOFU如何评估遗忘的有效性?
TOFU引入了一个复杂的框架来评估遗忘的有效性。它结合了概率、ROUGE分数和事实比等指标。评估包括遗忘集、保留集、真实作者和世界事实等各种数据集。

6. 机器遗忘中存在哪些挑战?
现有的机器遗忘技术并不能有效解决忘记不需要的数据和保留有价值信息之间取得合适平衡的挑战。

7. TOFU的目标是什么?
TOFU的最终目标是训练AI系统忘记目标数据,同时在保留集上保持最佳性能,确保精确、有针对性的遗忘。

关键术语和定义:

– 大型语言模型(LLMs):在网络上训练的人工智能模型。
– 遗忘集:需要被遗忘的特定数据子集。
– 保留集:AI系统保留且不遗忘的数据部分。
– ROUGE分数:通过将生成的文本与参考文本进行比较来评估生成文本质量的评估指标。
– 事实比:用于评估生成文本准确性的指标。

相关链接:

– 卡内基梅隆大学
– 人工智能 – 维基百科
– OpenAI… Read the rest

马克·扎克伯格致力于开源AGI,引发了激烈的争议

Mark Zuckerberg Commits to Open Source AGI, Sparks Debate

人工智能通用智能(AGI)的未来在马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)宣布他的公司承诺研发AGI并将其开源之后引发了激烈的争议。AGI的概念指的是一种理论上超越或与人类能力相匹敌的智能人工智能系统。尽管扎克伯格提出的一个可访问和免费使用的AGI系统的愿景因其潜在的好处而受到赞扬,但它也引发了针对监管的担忧以及这种强大技术的可能滥用问题。

将AGI开源的决策引起了专家的批评,他们认为这是一种不负责任的举动。南安普敦大学计算机科学教授、联合国AI咨询机构成员温迪·霍尔女爵士表达了她的不安,她表示在建立健全的监管机制之前释放开源AGI可能会“真的非常可怕”。她强调了这种技术如果落入错误的手中可能造成的危害,并强调在其广泛可用之前发展监管框架的重要性。

其他人则认为,关于AGI的决策不应仅由技术公司决定,而需要国际共识。萨里大学人本导向AI研究所所长安德鲁·罗戈伊思基博士强调了这个问题的复杂性以及开源AGI的潜在后果。他表示,这样的决策应该是集体做出的,而不应该只在科技巨头的董事会上决定。

尽管Meta对开源AGI的承诺引发了争议,但一些公司,如OpenAI和Google的DeepMind也在推进AGI的研发。OpenAI将AGI定义为“比人类更聪明的AI系统”,并认为在能源供应的突破性进展之前,进一步提升人工智能的发展取决于。

尽管扎克伯格没有提供AGI研发的具体时间框架,但他提到了Meta已经构建的支持新AI系统的重要基础设施,并透露正在进行对之前AI模型“Llama 2”的续集的研发工作。

随着对AGI的争论继续进行,明确需要仔细考虑其潜在的好处和风险。在确保这种强大技术的安全和有益应用上,取得开放和负责任治理之间的平衡将至关重要。

常见问题解答:

1. 什么是人工通用智能(AGI)?
– AGI是指一种理论上具有与人类能力相等或超过的智能人工智能系统。

2. 马克·扎克伯格有关AGI的公告为什么引发了争议?
– 扎克伯格承诺研发AGI并将其开源,引起了人们对监管和潜在技术滥用的担忧。

3. 关于开源AGI有哪些担忧?
– 专家认为,在没有健全的监管机制的情况下释放开源AGI可能会带来有害后果,并强调需要建立监管框架。

4. AGI的发展是否需要国际共识的支持?
– 是的,一些人认为关于AGI的决策不应仅由技术公司决定,而需要国际共识的集体决策。

5. 还有其他公司在推进AGI的研发吗?
– 是的,OpenAI和Google的DeepMind等公司也在推进AGI的研发。

6. OpenAI如何定义AGI?
– OpenAI将AGI定义为“比人类更聪明的AI系统”。

7. 马克·扎克伯格是否提供了AGI研发的时间框架?
– 没有,他没有提供AGI研发的具体时间框架,但他提到Meta已经建立了支持新AI系统的重要基础设施。

相关链接:
– OpenAI
– Google的DeepMind
– Meta(前Facebook)… Read the rest

驾驶进入未来:自动驾驶汽车的崛起

Driving into the Future: The Rise of Autonomous Vehicles

当谈到未来的交通方式时,自动驾驶一直引起了很大的关注。无人驾驶汽车在我们的街道和高速公路上行驶的想法吸引了许多人的想象力。但这种无人驾驶未来的愿景真的正在成为新常态吗?

根据行业专家的说法,答案是肯定的。近年来,自动驾驶技术已经取得了长足的进展,主要的汽车制造商和技术公司正在大力投资其发展。核心事实仍然是,自动驾驶在我们的社会中变得越来越常见。

与其引用行业领导人的话,不如更加仔细地看看技术本身。自动驾驶汽车利用各种传感器、摄像头和先进算法来感知周围环境并在道路上做出决策。这项技术具有极大的潜力,可以通过减少人为错误来大大提高道路安全,而人为错误是大多数事故的原因。

此外,自动驾驶还有可能在多种方面彻底改变交通。有了自动驾驶汽车,我们可能可以减少交通拥堵、降低燃料消耗并提高交通效率。人们的通勤时间可能会更加高效,因为他们不需要专注于驾驶,可以把时间用在更有生产力的事情上。

然而,在自动驾驶成为新常态之前仍然存在重大挑战。其中一个主要障碍是确保技术的安全性和可靠性。无人驾驶汽车必须能够应对复杂和不可预测的情况,比如恶劣的天气条件或意外的道路封闭。

另一个重要的考虑因素是自动驾驶周围的法律和监管框架。世界各国的政府和立法机构正在制定自动驾驶汽车的规则和标准,涉及责任和数据隐私等问题。

总之,虽然自动驾驶正在兴起,但它还不是新常态。这项技术具有提高安全性和改变交通方式的巨大潜力,但仍然有一些障碍需要克服。随着技术的不断发展和相关法规的跟进,我们可能最终会发现自动驾驶汽车成为常态而不是例外的世界。

自动驾驶常见问题解答(FAQ)

1. 什么是自动驾驶?
自动驾驶指的是用于车辆的技术,使其能够在没有人为干预的情况下导航和操作。它利用传感器、摄像头和算法来感知环境并在道路上做出决策。

2. 自动驾驶如何提高安全性?
自动驾驶有可能通过减少人为错误来极大地提高道路安全性,而人为错误是大多数事故的原因。这项技术可以更好地感知和应对潜在危险,减少事故的发生。

3. 自动驾驶有哪些潜在好处?
自动驾驶有潜力在多个方面彻底改变交通方式。它可以减少交通拥堵、降低燃料消耗并提高交通效率。它还可以在通勤期间释放人们的时间,使其更加高效。

4. 自动驾驶的挑战是什么?
其中一个主要挑战是确保技术的安全性和可靠性。无人驾驶汽车需要能够处理复杂和不可预测的情况,例如恶劣的天气条件或意外的道路封闭。此外,还需要建立法律和监管框架来解决责任和数据隐私等问题。

5. 自动驾驶是否成为新常态?
虽然自动驾驶正变得越来越普遍,但它还不是新常态。仍然存在一些障碍,包括安全挑战和监管框架。随着技术的发展和法规的跟进,自动驾驶可能最终成为常态。

相关链接:
特斯拉 – 自动驾驶
Waymo
NVIDIA – 自动驾驶汽车… Read the rest

台积电表达强劲的人工智能需求,AMD股价飙升

AMD Stock Surges as Taiwan Semiconductor Manufacturing Signals Strong AI Demand

Advanced Micro Devices(纳斯达克:AMD)这周股价有了显著的增长。在世界领先的芯片制造商台积电(TSMC)发布积极的更新和指引后,该公司股票自上周收盘以来上涨了11%。

台积电最近的评论显示,对人工智能半导体的需求非常旺盛,这对AMD和其他行业公司来说是个好消息。作为AMD芯片设计的制造商,台积电的表现对整个半导体市场具有重要意义。

虽然台积电第四季度的业绩相对于去年持平,但超出了预期。此外,该公司的第一季度指导预计销售额将比去年增长10%。尽管由于日历循环性可能会出现季度较上一季度的轻微下降,但预计台积电将在2024年实现年销售增长。

对于AMD来说,前景充满希望。尽管Nvidia在人工智能和数据中心的先进GPU领域仍然是主导者,但AMD正在努力提升自己在这一领域的地位。通过其GPU设计的性能优势和受到重要客户的青睐,AMD有可能进一步推动股价增长。此外,作为CPU设计师,AMD的目标是继续从英特尔在个人电脑和服务器领域中获得市场份额。

长期来看,高性能半导体的需求前景,特别是在人工智能应用领域,仍然是积极的。因此,AMD成为科技行业投资组合中一个有吸引力的选择。

总之,台积电的积极信号以及其继续关注创新和市场扩张使得AMD在不断增长的人工智能半导体市场中处于有利地位。寻找科技行业投资机会的投资者应考虑将此股票加入其投资组合。

常见问题解答:

1. 为什么Advanced Micro Devices(AMD)这周股价大幅上涨?
– AMD股价上涨11%,原因是台积电(TSMC)发布了积极的更新和指引,台积电是全球领先的芯片制造商。

2. 台积电最近的评论表明了什么?
– 台积电的评论显示对人工智能半导体的需求非常旺盛,这对AMD和其他行业公司是个好消息。

3. 台积电的业绩对AMD有何影响?
– AMD依赖台积电来制造其芯片设计,因此台积电的表现是对整个半导体市场的重要指示。

4. 台积电的第四季度业绩符合预期吗?
– 台积电的第四季度业绩相对于去年持平,但超出了预期。

5. 台积电的第一季度指导意味着什么?
– 台积电的第一季度指导预计销售额将比去年增长10%。

6. AMD是否正在努力提升在人工智能和数据中心市场的地位?
– 是的,尽管Nvidia在人工智能和数据中心的先进GPU领域仍然是主导者,但AMD正在努力提升在这一领域的地位。

7. AMD正瞄准哪些其他市场?
– 作为CPU设计师,AMD的目标是从英特尔在个人电脑和服务器领域中获得市场份额。

8. 高性能半导体的长期需求前景如何?
– 长期来看,高性能半导体的需求前景,特别是在人工智能应用领域,仍然是积极的。

定义:

– Advanced Micro Devices(AMD):一家设计和生产计算机处理器及相关技术的半导体公司。
– 台积电(TSMC):全球领先的芯片制造商,为包括AMD在内的各种公司制造芯片。

建议的相关链接:

– AMD官方网站
– 台积电官方网站

视频链接:… Read the rest

利用人工智能赋予弱势消费者力量

Using Artificial Intelligence to Empower Vulnerable Consumers

人工智能(AI)一直被吹捧为一种多功能的商业工具,可以帮助企业提高销售、简化运营流程,并增强客户互动。然而,来自德克萨斯州麦康姆斯商学院的一项新研究表明,AI也可以通过帮助弱势消费者来服务社会公益。

这项研究由德州麦康姆斯商学院市场营销助理教授Gizem Yalcin Williams、柏林欧洲商学院的Erik Hermann和宾夕法尼亚大学沃顿商学院的Stefano Puntoni共同撰写,提出了一个AI框架,企业可以利用该框架来识别弱势消费者,并满足他们特定的需求,减轻潜在的歧视和不平等。

通过使客户服务更易访问、互动和动态化,AI可以赋予弱势消费者更好地理解信息和做出明智决策的能力。例如,AI工具可以分析消费者的声音和反应,向客户服务代表提供实时反馈,并给出改善互动的建议。

该框架的关键概念包括将脆弱性视为一个动态状态,可能在各种时刻影响任何人,并利用AI评估客户服务代表与弱势消费者互动时的风险得分。AI也可以为代表提供定制的技巧和建议,以支持那些可能感到不知所措或难以处理信息的消费者。

投资于基于AI的客户服务在财务和声誉方面都有潜在的好处。通过识别弱势和引导消费者度过困难时期,企业可以培养更高的忠诚度,提高客户满意度,并增加利润。

这篇名为《在服务中部署人工智能以帮助弱势消费者》的研究强调了AI在推动社会公益方面的重要作用。随着机器学习和自然语言处理算法的进步,AI有独特的优势来识别和赋予弱势消费者力量,使企业更好地满足他们的需求。

利用AI来支持弱势消费者不仅是一种负责任的商业实践,也是为企业和个人带来积极成果的途径。

常见问题解答:

问:研究对于利用AI实现社会公益提出了什么建议?
答:研究表明,可以利用AI来识别和支持弱势消费者,满足他们的需求,并减少歧视和不平等。

问:AI如何赋予弱势消费者力量?
答:AI可以使客户服务更易访问、互动和动态化,帮助弱势消费者更好地理解信息和做出明智决策。它可以向客户服务代表提供实时反馈,并提供改善互动的建议。

问:该研究提出的AI框架的一些关键概念是什么?
答:关键概念包括将脆弱性视为一个动态状态,并利用AI评估客户服务代表与弱势消费者互动时的风险得分。AI还可以提供定制的技巧和建议,以支持那些感到不知所措的消费者。

问:投资于基于AI的客户服务可能带来哪些好处?
答:投资于基于AI的客户服务可以增加忠诚度、提高客户满意度,并增加企业的利润。

定义:

– 人工智能(AI):通过使用先进的算法,模拟机器的人类智能过程,能够从大量数据中学习和分析。

– 脆弱性:处于遭受伤害或歧视风险的状态,尤其是由于个人情况或特征而使某人更容易受到伤害。

– 歧视:基于种族、年龄、性别或残疾等特征,对某人或某个群体进行偏好或区别对待。

– 客户服务:公司在购买或与其产品或服务互动前、期间和之后向客户提供的帮助和支持。

建议的相关链接:

– 德州企业 – 客户服务
– 麦康姆斯商学院
– 欧洲商学院
– 宾夕法尼亚大学沃顿商学院… Read the rest

个性化强化学习在高风险环境中的进展

Advancements in Personalized Reinforcement Learning for High-Stakes Environments

个性化通过机器学习已经在推荐系统、医疗保健和金融服务等各个行业实现了革命性的变革。通过将算法量身定制到个人的独特特征上,用户体验和效果得到了显著提升。然而,在医疗保健和自动驾驶等关键领域实施个性化解决方案受到了审批流程的阻碍,这些流程确保产品的安全性和效力。

将个性化机器学习方法纳入高风险领域的一个关键挑战与数据获取或技术限制无关,而是与冗长而严格的监管审查流程有关。尽管这些流程是必要的,但它们在错误可能导致严重后果的领域中部署个性化解决方案时会造成瓶颈。

为了解决这一挑战,Technion的研究人员提出了一个名为r-MDPs(代表性马尔可夫决策过程)的新框架。该框架专注于为特定用户群体开发一组有限的定制策略。这些策略经过优化,以最大化整体社会福利,为监管审查流程提供了简化的方法,同时仍然保持了个性化的本质。通过减少需要审查和授权的策略数量,r-MDPs缓解了冗长审批流程所带来的挑战。

r-MDPs的基础方法涉及两种受经典K-means聚类原理启发而来的深度强化学习算法。这些算法通过将挑战分解为两个可管理的子问题来应对。一个是为固定分配优化策略,另一个是为设定策略优化分配。通过在模拟环境中进行实证研究,提出的算法已经在有限的策略预算约束下展示出了它们实现有意义个性化的有效性。

值得注意的是,这些算法在规模和效率方面表现出伸缩性,可以有效适应更大的策略预算和多样化的环境。实证结果展示了它们在模拟场景下(如资源收集和机器人控制任务)相对于现有基准方法的优越性,表明其在真实世界应用中的潜力。此外,所提出的方法通过直接优化学习分配来优化社会福利,与现有文献中常见的启发式方法有所区别。

在策略预算约束下个性化强化学习的研究代表了机器学习领域的显著进展。通过引入r-MDP框架及其相应的算法,该研究弥合了在安全性和合规性至关重要的领域部署个性化解决方案之间的差距。研究结果为未来的研究和实际应用提供了宝贵的见解,特别是在需要个性化决策过程和符合监管标准的高风险环境中。这种微妙的平衡在依赖个性化决策过程的复杂领域中至关重要。

随着领域的不断发展,这项研究的潜在影响不容小觑。它指导了开发既有效又符合监管标准的个性化解决方案。未来,这些进展将为关键行业的发展做出贡献,为整个社会带来积极变革。

个性化通过机器学习是指使用根据个人的独特特征和偏好进行调整和量身定制的算法来提供推荐或解决方案。这种方法已在包括推荐系统、医疗保健和金融服务在内的各个行业中得到应用,以增强用户体验和效果。

推荐系统是一种个性化机器学习应用,根据用户的偏好、行为或过去的互动,向用户推荐相关的物品或内容。

在医疗保健和自动驾驶等关键领域实施个性化解决方案受到审批流程的阻碍。这些流程是为了确保产品的安全性和效力,但它们可能会在错误可能导致严重后果的领域中创建障碍和延迟,以部署个性化解决方案。

所提出的r-MDPs框架旨在解决在高风险领域部署个性化解决方案的挑战。它专注于开发一组有限的定制策略,以优化整体社会福利,并简化监管审查流程。通过减少需要审查和授权的策略数量,r-MDPs缓解了冗长审批流程所带来的挑战。

该框架利用了两种受K-means聚类原理启发的深度强化学习算法。这些算法优化固定分配下的策略和设定策略下的分配。它们在模拟场景中展示出了伸缩性和效率,并优于现有基准方法。

在策略预算约束下的个性化强化学习研究填补了个性化和符合监管标准之间的差距。它为未来在需要个性化和遵守监管标准的高风险环境中的研究和实际应用提供了宝贵的见解。

相关链接:
– Technion

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人工智能的未来:释放潜力,应对挑战

The Future of Artificial Intelligence: Unlocking Potential and Navigating Challenges

人工智能(AI)的快速发展在全球引起了兴奋和关注。在世界经济论坛年会的一次最新会议上,OpenAI的首席执行官Sam Altman分享了他对人工智能未来发展轨迹及其对全球经济和社会的深远影响的见解。

Altman承认了目前人工智能的局限性和缺陷,但他强调人们可以利用这项技术获得显著的生产力提升。他强调用户要理解这项工具的局限性,并找到创新的方法使人工智能在日常生活中变得有用,从而揭示了人工智能作为一种越来越广泛使用的概念的神秘面纱。

针对对技术的信任问题,Altman表示乐观地认为人工智能系统将能够用自然语言解释其推理过程。这将促进透明度和问责制,让用户理解人工智能的决策过程。

与人工智能可能取代以人为中心的活动的担忧相反,Altman以国际象棋为例。尽管Deep Blue在1997年击败了加里·卡斯帕罗夫,但人们对国际象棋的兴趣实际上有所增加,这凸显了我们与人类成就和创造力的内在联系。Altman强调,人类拥有更好的工具来理解彼此的欲望,这表明人工智能不会取代人类情感的接触。

Altman还预测,随着人工智能的发展,工作角色将发生转变,使个人能够更多地专注于生成创意和做出高层次决策。他认为工作将在更高的抽象级别上运作,要求个人基于更广泛的能力理解协调和做出决策。

关于人工智能的价值观,Altman强调在确保不同人工智能模型之间安全性方面取得的进展。他对将人工智能价值与社会需求相一致表示乐观,并强调在做出关于这些价值观的知情决策时,收集社会的意见的重要性。

此外,Altman还讨论了人工智能的经济方面,并提出了当他们的数据被用于训练人工智能模型时,补偿内容拥有者的新模型的发展。他强调当前有关人工智能培训的对话需要转变,以确保公平补偿。

在世界经济论坛年会的这次会议中,各个领域的专家和行业领袖齐聚一堂,讨论人工智能的发展角色以及相关的影响。会议全面展示了人工智能的潜力以及所面临的挑战。随着人工智能的不断进步,平衡创新和应对社会关切至关重要,确保这个强大的工具造福整个人类。

常见问题

1. Sam Altman分享了哪些关于人工智能未来发展轨迹的见解?
OpenAI的首席执行官Sam Altman承认了人工智能的局限性和缺陷,但强调了人工智能在显著提高生产力方面的潜力。他强调用户需要理解人工智能的局限性,并找到创新的方法将其应用于日常生活中。

2. Altman如何解决对技术的信任问题?
Altman对人工智能系统将能够用自然语言解释其推理过程表示乐观。这将促进透明度和问责制,让用户理解人工智能的决策过程。

3. 人工智能会取代以人为中心的活动吗?
Altman以国际象棋为例,尽管人工智能在1997年击败了加里·卡斯帕罗夫,但人们对国际象棋的兴趣实际上有所增加。他认为,人工智能不会取代人类情感的接触,因为人类拥有更好的工具来理解彼此的欲望。

4. 人工智能将如何影响工作角色?
Altman预测,随着人工智能的发展,人们的工作角色将发生转变,使个人能够更多地专注于生成创意和做出高层次的决策。工作将需要更高层次的抽象能力,个人需要在更广泛的理解能力基础上协调和做出决策。

5. 在确保人工智能的安全方面取得了哪些进展?
Altman强调在确保不同人工智能模型之间安全性方面取得的进展。他对将人工智能的价值观与社会需求相一致表示乐观,并强调了收集社会意见以做出知情决策的重要性。

6. Altman讨论了人工智能的哪些经济方面?
Altman建议在使用数据训练人工智能模型时,开发新的模型来补偿内容所有者。他强调当前关于人工智能培训的对话需要转变,以确保公平补偿。

定义

1. 人工智能(AI):指的是在机器中进行人类智能模拟的技术,使其能够像人类一样思考和学习。

2. 世界经济论坛:一个国际组织,汇集政府、企业和学术界的领导人,通过塑造全球、区域和行业议程来改善世界状况。

3. OpenAI:一个专注于确保人工通用智能使全人类受益的人工智能研究实验室。

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