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AI精选(144)-人工智能领域内的最新进展:摩根大通推出由ChatGPT制造商OpenAI支持的助手
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2024/8/11 11:49:27 | 【字体:

  最新新娘化妆造型:JPMorgan推出的AI助手名为“LLM Suite”,旨在为银行员工提供生成式人工智能工具。

  用户覆盖范围:目前已有超过6万名员工可以使用该工具,未来计划覆盖整个银行系统。

  功能:LLM Suite帮助员工撰写邮件和报告、总结长篇文档、使用Excel解决问题,并生成创意。AI模型:JPMorgan并未开发自己的AI模型,而是设计了一个门户,使用户能够访问外部大型语言模型,首批使用的是ChatGPT的模型。

  数据安全:JPMorgan对员工使用ChatGPT进行了限制,因为他们不希望外部提供商访问银行数据。LLM Suite的实现方式保证了数据的安全性。

  事件概述:怀俄明州《Cody Enterprise》报纸的记者Aaron Pelczar因涉嫌使用生成式AI(如ChatGPT)捏造引用内容而辞职。另一家媒体《Powell Tribune》的记者CJ Baker发现了这些问题,并向Cody Enterprise的编辑提供了证据。问题发现:Baker在阅读一篇关于非法猎杀麋鹿的文章时,发现其中的引用内容存在问题。经过核实后,他确认这些引用内容是捏造的,源自AI生成的文本。这些引用听起来虽合理,但从未真实发生。

  编辑回应:Cody Enterprise的编辑Chris Bacon对Baker的调查表示接受,并将这一事件称为一种“高级形式的剽窃”。该报纸已经在四篇文章中附上了更正声明。

  教授观点:印第安纳大学的阿拉伯语言和文化教授Attia Youseif认为,传统的纸质教材在未来不应该存在,因为它对学生的学习有很大限制。人工智能的应用:Youseif鼓励学生每天花30分钟与阿拉伯语聊天机器人(如ChatGPT、Google Gemini或Claude.ai)进行互动。这种方式可以帮助学生在轻松愉快的环境中学习目标语言。学习体验的改善:Youseif指出,使用AI工具可以使学生获得即时反馈,且这种学习过程更具娱乐性,学生能够从中获得更多乐趣。教育变革的推动者:哈密尔顿卢加尔全球与国际研究学院的本科教育助理院长Isak Nti Asare也认为,大型语言模型(LLM)将改变教育,使机械记忆变得更为被动和加速,从而解放课堂时间,专注于人类的创造性思维和问题解决能力。

  卫生部长的声明:荷兰卫生部长Fleur Agema表示,人工智能(AI)将在解决医疗行业的工作压力和人员短缺问题方面发挥重要作用。她认为AI将引发医疗行业的“革命”,并承诺将尽力促成这一变革。

  访问医院:Agema在参观了蒂尔堡的Elisabeth-TweeSteden医院后发表了上述言论。该医院在医疗领域,特别是行政任务中,率先使用了AI技术。

  移民政策影响:Agema指出,由于政府出台了严格的移民政策,依赖外国劳动力填补医疗行业的人员短缺已不再可行,因此只能依靠现有的本地劳动力。尽管AI的使用在医疗领域有潜力,但Agema也承认,处理敏感患者信息时,AI的使用引发了人们的担忧。她表示对这一问题持乐观态度,并提到数字化的资金仍然充足。

  合作背景:Palantir Technologies和微软宣布达成合作协议,为美国政府提供人工智能(AI)和云计算能力,特别是针对国防和情报社区。这些社区包括中央情报局(CIA)和军事情报机构。技术整合:通过这次合作,美国政府机构将能够使用微软的云服务Azure OpenAI Services及其AI模型,并结合Palantir的AI平台(AIP)。市场反应:消息公布后,Palantir的股价在盘中交易中上涨了10%,而微软的股价也有所上涨。现有合作:Palantir已经与美国政府有多项现有合同,包括与美国陆军合作的涉及AI和机器学习的合同。

  一种新的图像和视频生成方法 可以理解为“套娃扩散模型”。它的名字来源于俄罗斯套娃,因为它像套娃一样,把小的结构嵌套在大的结构里。 MDM 能够在不同清晰度下同时处理图像,比如它可以同时生成低清晰度的草图和高清晰度的细节部分。 这种方法让整个过程更快,而且生成的图像质量更高。 当前,用于生成高质量图像和视频的模型面临很大的计算和优化难题。大多数方法要么在图像的像素层面上逐步生成,要么通过先训练一个压缩图像的模型,再在低分辨率的图像上进行处理。 MDM 的创新在于它能同时处理不同分辨率的图像。就像你在画一幅画,先画小的细节,然后再画大的背景,MDM 就是这样同时处理不同层次的内容。 此外,它的训练过程是从低分辨率到高分辨率逐步进行的,这让生成高分辨率图像和视频变得更加高效。 MDM 不仅限于静态图像生成,还可以扩展到视频生成领域,生成符合文本描述的动态视频序列。 研究表明,这种方法可以生成分辨率高达 1024x1024 像素的图像,并且即使使用相对较少的数据,它也能很好地生成出符合要求的图像。

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