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  联合国秘书长称支持建立全球人工智能监管机构

  6月13日消息，据路透社报道，联合国秘书长安东尼奥・古特雷斯昨日称，一些AI企业高管曾提出建立类似国际原子能机构（IAEA）的全球性AI监管机构，他对此表示支持。古特雷斯告诉记者：“最新形式的人工智能，也就是生成式AI，正发出震耳欲聋的警钟声，其中最大的声音来源是生成式AI的开发者，我们必须认真对待这些警告。”古特雷斯同时宣布，联合国计划在今年年底前设立一个高级AI咨询机构，定期审查AI治理安排，并就这些安排如何与人权、法治和共同利益保持一致提出建议。他同时补充表示：“受到国际原子能机构的启发，我认为可以

  679天前 人工智能 监管机构 0

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  微软向美国政府提供GPT的大模型，安全性如何保证？

  微软公司在6月7日发布了一篇博客，宣布将向美国政府机构提供OpenAI人工智能大模型，利用其Azure云服务的能力。这是微软首次将GPT技术引入政府机构，同时也是全球首个将以GPT代表AI大模型引入政府的案例。此举传递出一个不同寻常的信号，特别是在全球各国机构和大型企业纷纷以“安全”为由禁用GPT大模型的背景下。Azure政府客户可以使用微软AzureOpenAI服务，利用OpenAI的两个大型语言模型，分别是最新的GPT-4和早期的GPT-3大模型。微软表示，联邦、州和地方政府的客户可以通过这两个模型完

  679天前 微软 安全 人工智能 0

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  调查显示AI开始夺走人类工作岗位，5月份美国近4000人因此失业

  据美国一家人才流动咨询公司Challenger,Gray&Christmas的数据显示，人工智能在5月份导致了美国近4000个工作岗位的消失，这些岗位涉及创意、行政和文书等领域。Challenger,Gray&Christmas周四发布的报告显示，美国本土雇主在5月份裁员超过8万人，比上个月增加了20%，比去年同期增加了近四倍。其中，人工智能造成了3900人失业，约占所有失业人数的5%，成为5月份雇主提到的第七大裁员原因。裁员是由于企业不遗余力地采用先进的人工智能技术来实现一系列任务的自动化，包括写作等创

  679天前 人工智能 裁员 0

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  谷歌推出多项功能：识别皮肤病、模拟试穿衣服

  6月15日消息，谷歌近日宣布了一系列新的搜索更新，涵盖了旅游规划、服装购物、识别皮肤异常等方面。现在使用GoogleLens，用户只需将相机对准自己的皮肤拍照，或直接上传已拍摄的照片，谷歌就会找到视觉上相似的图像，帮助用户识别可能存在的皮肤病。此外谷歌解释说，此功能可用于帮助用户描述皮肤上的某些东西，例如嘴唇上的肿块或指甲上的线条。IT之家注意到，谷歌还推出了模拟试穿衣服功能，用户现在可以根据风格、颜色和图案等过滤条件在不同的零售商之间进行搜索，当用户找到想要的衣服，但不确定它在身上穿起来怎么样，可以试试

  679天前 人工智能 0

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  担心自身形象被滥用，好莱坞演员要求对 AI 分身收取报酬

  6月6日消息，据英国《金融时报》报道，作为本周与电影制片厂和娱乐公司新合同谈判的一部分，好莱坞演员工会已开始讨论人工智能时代的薪酬问题，即真人表演者应如何为其“数字替身”的工作收取报酬。一直以来，好莱坞的演职人员们都对AI颠覆性的潜力感到不安，他们担心这项技术可能会导致编剧、配音演员和其他工作岗位的减少。演员们也担心失去对自己形象的控制，因为AI技术已经被用来制作以基努・里维斯和汤姆・克鲁斯等演员的肖像为基础的“深度伪造”视频。好莱坞演员工会首席谈判代表邓肯・克拉布特里・爱尔兰（DuncanCrabtre

  679天前 人工智能 0

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  LLM+模仿学习，解决真实世界中的复杂任务：AI2提出SwiftSage

  GPT-4等大型语言模型（LLM）在许多推理任务上表现出色，然而，大部分现有研究仅关注静态环境下的任务，如回答问题或解数学题。那么，LLM能否在真实世界中完成复杂的交互式任务呢？例如，如果我们想制作一个智能体（agent），让它在物理世界里完成一些实验，比如测试一个物体是否导电，我们可以使用LLM吗？这类复杂交互式任务（complexinteractivetasks）具有很大的挑战性，因为它要求LLM不仅能理解动态变化的真实场景，还需要具备诸如长期规划（long-horionplanning）、任务分解（

  679天前 计算 0

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  使用NLPAUG 进行文本数据的扩充增强

  在机器学习中，训练数据集的质量在很大程度上决定了模型的有效性。我们往往没有足够的多样化数据，这影响了模型的准确性。这时数据增强技术就派上了用场。数据增强可以通过添加对现有数据进行略微修改的副本或从现有数据中新创建的合成数据来增加数据量。这种数据扩充的方式在CV中十分常见，因为对于图像来说可以使用很多现成的技术，在保证图像信息的情况下进行图像的扩充。但是对于文本数据，这种技术现在应用的还很少，所以在本文中我们将介绍如何使用Python的nlpag库进行文本扩充。比如说在自然语言处理(NLP)中最常见的任务之

  679天前 机器学习 数据集 0

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  智能教室：人工智能和未来教育

  人工智能正在改变世界。全世界现在都在关注生成式人工智能工具对知识和创意经济的影响。学校是知识和创意工作的中心，因此很可能是普罗大众首先看到切实变化的地方。世界各地的领导人和有识之士都在积极推动快速发展的人工智能技术的应用。人工智能技术发展的速度则是以天和周为衡量单位，而不是以月和年为衡量单位，而且发展速度只会越来越快。人工智能的能力和应用的加速发展意味着其潜在影响也在迅速增加，无论是积极的影响还是消极的影响。生成性人工智能系统在不断发展，也必将对教育系统产生广泛的影响。学校将改变运作方式，教师将改变工作方

  679天前 教育 人工智能 0

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  多模态可控图片生成统一模型来了，模型参数、推理代码全部开源

  论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.11147代码地址：https://github.com/salesforce/UniControl项目主页：https://shorturl.at/lmMX6引言：StableDiffusion表现出了强大的视觉生成能力。然而，它们在生成具有空间、结构或几何控制的图像方面常常表现不足。ControlNet[1]和T2I-adpater[2]等工作实现针对不同模态的可控图片生成，但能够在单一统一的模型中适应各种视觉条件，仍然是一个未解决的挑战

  679天前 模型 开源 0

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  Yann LeCun团队新研究成果：对自监督学习逆向工程，原来聚类是这样实现的

  自监督学习（SSL）在最近几年取得了很大的进展，在许多下游任务上几乎已经达到监督学习方法的水平。但是，由于模型的复杂性以及缺乏有标注训练数据集，我们还一直难以理解学习到的表征及其底层的工作机制。此外，自监督学习中使用的pretext任务通常与特定下游任务的直接关系不大，这就进一步增大了解释所学习到的表征的复杂性。而在监督式分类中，所学到的表征的结构往往很简单。相比于传统的分类任务（目标是准确将样本归入特定类别），现代SSL算法的目标通常是最小化包含两大成分的损失函数：一是对增强过的样本进行聚类（不变性约束

  679天前 研究 监督 0