#機器學習
9 篇文章
人為錯誤進入機器學習的程式，「確保」有多確保？
將人的錯誤納入機器學習中：確實到什麼程度？背景研究人員正在開發一種方法，將最為人類特點之一的不確保性納入機器學習系統中。人為錯誤和不確保性是許多人工智慧系統所無法理解的概念，特別是在人提供反饋給機器學習模型的系統中。許多這些系統被設計成假設人總是確保且正確的，但現實世界中的決策往往包含偶爾的錯誤和不
機器學習的迂迴方法被證實帶來微不足道的優勢
機器學習的迂迴方法發現效益微乎其微引言人工智慧（AI）在醫療、教育、工業和金融等各個領域都有巨大的潛力，但這也意味著巨大的成本。根據 OpenAI 的執行長山姆·阿爾特曼（Sam Altman）的說法，培訓 GPT-4 共耗資 1 億美元。儘管一些聊天機器人提供免費使用，但小企業想要建立一個聊天機器
機器學習讓電腦思考更快、工作更智慧
機器學習如何使電腦思考更快、工作更智慧引言在商業和科技的快速發展中，最佳化計算效率是突破新境地的關鍵。在 7 月 23 日至 29 日於檀香山舉行的國際機器學習會議上，研究人員提出了一篇論文，探究了一種稱為 Ford-Fulkerson 的演算法，是否可以透過機器學習來更快地計算網路中的最大流量。大
機器學習：讓電腦智慧化更快速、更智慧的方法
機器學習如何使電腦更快思考、更聰明工作導言在商業與科技的快速發展中，最佳化計算效率是開拓新領域的關鍵。最近在機器學習國際會議上，研究人員提出了一篇關於「福特-福克森算法」（Ford-Fulkerson algorithm）是否能透過機器學習來加速運算的論文。大型軟體常需使用多臺機器和數百小時的運算能
人工智慧的未來是影像：快速接近中
人工智慧的未來在於影片，並且它正在迅速接近「未來的人工智慧（AI）對你來說是可怕的嗎？令人興奮嗎？還是兩者兼而有之？它是否感知像是開啟了一個既美麗又可怕的可能性世界？」如果你有以上其中一種感受，那我可以理解。我對 2024 年的選舉感到害怕。在虛假訊息和可以普遍使用且非常出色的 AI 影像的情況下，
AI 當紅，未來以影像為主將來襲！
人工智慧的未來是影像，而它以驚人的速度接近我們對於人工智慧的未來，你感到害怕嗎？興奮嗎？還是兩者兼而有之？是否覺得它正在開啟一個既光明又可怕的世界？如果是這樣，我能理解。我對 2024 年的選舉感到恐懼。在虛假新聞和 AI 影象普及且品質優良的情況下，我們面對一次特別醜陋的選舉。如果你在 Insta
如何在 TechCrunch Disrupt 2023 中建造更安全的人工智慧？
用 AI 建造更安全的未來——專訪 Anthropic 的 Dario Amodei 在 TechCrunch Disrupt 2023 由 Lauren Simonds 發表（時間：9 小時前）引人注目的標題總是預測，以誇大和歇斯底裏的方式，AI 將成為人類的救星或禍首。就像大多數高度複雜的技術一樣
打擊假新聞：研究透過機器學習和區塊鏈提供解決方案
機器學習和區塊鏈：打擊假新聞的解決方案引言近年來由於大量的更新在網路和社交媒體上傳播，時間成為關鍵，民眾渴望找到值得信賴的資訊。假訊息可能導致嚴重後果。為了提供受眾所需的重要背景訊息，新聞、社交媒體和政府組織近年來採用新戰略，加固事實核查，標記誤導性帖子。但是內容創作者如何將努力集中在可能對公眾造成
人工智慧如何徹底改變商業版圖
人工智慧的興起：勇敢迎接挑戰引言過去一年來，我們目睹了人工智慧（AI）發展上的巨大進步以及公眾對這項技術的認知出現了巨大轉變。像 OpenAI 的 ChatGPT 和 GPT-4 這樣的聊天機器人和大型語言模型，在溝通能力和廣泛的認知評估方面體現出了出色的表現。像 Nvidia 這樣對 AI 生態系
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