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  2022 年人工智能现状

  谈到人工智能，过去的一年是建设性进步的一年，而不是浮华浮华的一年。蛋白质建模、循环利用和药物发现的进展。这句话出自两位领先的风险投资家，AirStreetCapital的NathanBenaich和Plural的IanHogarth，他们发布了对AI状况的年度总结，观察到尽管人工智能风险投资在2022年下降，但新兴智能应用领域的工作令人印象深刻。例如，Alphabet的AI子公司DeepMind现在正在为新兴科学和农业研究提供大大增强的蛋白质模型。“该公司现在已经部署了该系统

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  USB：首个将视觉、语言和音频分类任务进行统一的半监督分类学习基准

  当前，半监督学习的发展如火如荼。但是现有的半监督学习基准大多局限于计算机视觉分类任务，排除了对自然语言处理、音频处理等分类任务的一致和多样化评估。此外，大部分半监督论文由大型机构发表，学术界的实验室往往由于计算资源的限制而很难参与到推动该领域的发展中。为此，微软亚洲研究院的研究员们联合西湖大学、东京工业大学、卡内基梅隆大学、马克斯-普朗克研究所等机构的科研人员提出了UnifiedSSLBenchmark（USB）：第一个将视觉、语言和音频分类任务进行统一的半监督分类学习基准。该论文不仅引入了更多样化

  720天前 视觉 任务 0

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  ChatGPT 用户已破百万，是玩具还是生产力？

  本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。上周三，OpenAI发布了对话语言模型ChatGPT，并开放了免费试用。据OpenAI的CEOSamAltman称，在短短5天的时间里，ChatGPT就有了100万用户，而之前的GPT-3花了将近24个月才达到这个用户量。在OpenAI给出的描述中，ChatGPT是一个“可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求”的对话模型。开放试用后，大量用户开始了与ChatGPT的对话，从闲聊、回答日常问题

  720天前 ChatGPT AI 0

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  人工智能如何重塑研究？

  ​人工智能(AI)在研究过程中发挥着越来越重要的作用。基于人工智能的算法被用于提高研究效率并为探索的主题提供新的视角。它们不仅在绘制不同信息之间的联系方面很有价值，而且在提出和测试新假设方面也很有价值。人工智能研究用例最近，人工智能研究取得了重大进展，一种机器学习算法能够发明出能够对抗疾病的全新蛋白质。此外，人工智能研究人员现在正在开发可以搜索科学研究论文并从中提取信息以自动更正科学论文的算法。让我们看一下人工智能在研究中的更多用例。1.自动化数据人工智能还用于优化研究实验室的资源、自动获取数据并促进复杂

  720天前 人工智能 研究 自动化数据 0

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  现有法律解决不了？AIGC版权归属难题：真正的创作者是谁

  4月4日消息，随着人工智能​技术的快速发展，很多人开始使用人工智能工具生成图像、音乐甚至视频等各种创意作品。但问题随之而来，这些作品的版权到底属于用户还是机器？去年，数字艺术家克里斯·卡什塔诺娃(KrisKashtanova)使用人工智能绘画工具创作了一本漫画书，引发了一场关于人和算法哪一个创作了这本漫画的重大争论。卡什塔诺娃使用了类似于ChatGPT的人工智能程序Midjourney，它可以根据输入提示生成各种插图。她输入了以下内容：“赞达亚离开中央公园的大门……眼前是一个空荡荡的未来纽约城，就像科幻

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  综述：自动驾驶的协同感知技术

  arXiv综述论文“CollaborativePerceptionforAutonomousDriving:CurrentStatusandFutureTrend“，2022年8月23日，上海交大。感知是自主驾驶系统的关键模块之一，然而单车的有限能力造成感知性能提高的瓶颈。为了突破单个感知的限制，提出协同感知，使车辆能够共享信息，感知视线之外和视野以外的环境。本文回顾了很有前途的协同感知技术相关工作，包括基本概念、协同模式以及关键要素和应用。最后，讨论该研究领域的开放挑战和问题，并给出进

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  帮助企业开展业务的五个主流的类似于ChatGPT的人工智能工具

  在过去几个月，几乎到处都有有关ChatGPT的新闻和报道。OpenAI公司推出的ChatGPT是一个多产的、尖端的人工智能驱动工具，它可以尽可能无缝地提高人们的生产力和效率。如今，几乎所有大品牌和业内领导者都谨慎地部署了这一人工智能工具，以实现他们的愿景和目标。几乎90%的品牌或营销人员都在以某种方式充分利用ChatGPT。生成式预训练Transformer采用人工智能技术以人类的方式对人类做出反应。它可以回答所有的问题、创造内容，创造吸引人的营销活动，并显著地将读者转化为忠实的客户。ChataGPT推出

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  从癌症早筛到病情追踪，AI是如何改变医疗影像的？

  连切口都不需要医生就可以深入人体内部，听起来是不是有点不可思议？放射学医学成像技术已经有了长足的进步，在AI的加持下它又向前跨进一大步。用AI和机器学习强大的计算力扫描人体，寻找人眼可能会忽视的细微差异，这是目前医学界正在做的事。现在的医学成像涉及到一系列复杂的技术，它分析每一个数据点，从健康中找到疾病，从噪音中找到信号。在放射学发展的最初几十年里，研究人员的主要任务是提高身体照片的分辨率，随后几十年的任务是解释数据，确保没有遗漏。最开始时成像技术的首要任务是诊断医疗状况，现在成像技术慢慢成为治疗的重要部

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  人工智能：聊聊图像数字化

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  GPT-4压根不会编程？有人让它露馅了

  在OpenAI发布GPT-4之后，一场有关「AI取代人类劳动力」的讨论正变得越来越激烈。该模型的强大能力及其可能带来的潜在社会影响引发了很多人的担忧，马斯克、Bengio等人甚至联名写了一封公开信，呼吁所有AI机构暂停训练比GPT-4更强的AI模型，为期至少6个月。但另一方面，对于GPT-4能力的质疑也是此起彼伏。前几天，图灵奖得主YannLeCun在一场辩论中直接指出，GPT家族所采用的自回归路线存在天然的缺陷，继续往前走是没有前途的。与此同时，一些研究者、从业者

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