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多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型-十大科技趨勢

來源:達(dá)摩院      編輯:創(chuàng)澤      時間:2023/2/18      主題:其他   [加盟]

人工智能正在從文本、語音、視覺 等單模態(tài)智能,向著多種模態(tài)融合的通用人工智能方向發(fā)展。多模態(tài)統(tǒng)一建模, 目的是增強(qiáng)模型的跨模態(tài)語義對齊能力, 打通各個模態(tài)之間的關(guān)系,使得模型逐 步標(biāo)準(zhǔn)化。目前,技術(shù)上的突出進(jìn)展來自于 CLIP(匹配圖像和文本)和 BEiT-3 (通用多模態(tài)基礎(chǔ)模型);诙郘域知識,構(gòu)建統(tǒng)一的、跨場景、多任務(wù)的多 模態(tài)基礎(chǔ)模型已成為人工智能的重點發(fā) 展方向。未來大模型作為基礎(chǔ)設(shè)施,將 實現(xiàn)圖像、文本、音頻統(tǒng)一知識表示, 并朝著能推理、能回答問題、能總結(jié)、 做創(chuàng)作的認(rèn)知智能方向演進(jìn)。



  



中國銀行業(yè)協(xié)會團(tuán)體技術(shù)報告《人工智能模型風(fēng)險管理框架》

第一級銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級方法/流程;第二級銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)從業(yè)務(wù)和技術(shù)層面;第三級銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)明確模型分級原則方法和操作要求

《2022年中國人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)業(yè)研究報告》基層篇

受基層影像醫(yī)師學(xué)歷偏低和經(jīng)驗不足等因素影響,基層影像設(shè)備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場機(jī)遇

2022人工智能時代的算法治理報告-構(gòu)建法律、倫理、技術(shù)協(xié)同的算法治理格局

告立足于算法的技術(shù)趨勢和行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術(shù)治理三個層面梳理總結(jié)國內(nèi)外在算法治理方面的實踐做法,保障算法技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用健康

任意文本到圖像生成模型 DALLE模型 Imagen模型

OpenAI提出DALLE模型,可以根據(jù)用戶輸入的文本生成對應(yīng)的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色

視覺大模型擁有18億參數(shù) 30億的標(biāo)注圖像進(jìn)行訓(xùn)練

谷歌CVPR 2022擁有18億參數(shù),并使用30億的 標(biāo)注圖像進(jìn)行訓(xùn)練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺大模型(30億參數(shù))在廣泛視覺問題上的有效性

多模態(tài)問答的方法和挑戰(zhàn)

多模態(tài)數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性 多模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識融合困難 多模態(tài)問答大多只能處理簡單的問題 多模態(tài)知識問答推理能力弱 可解釋性差

我國新一代人工智能治理工作框架是什么樣的

我國新一代人工智能治理工作框架應(yīng)整合社會各界對AI社會技術(shù)復(fù)合體的離散性認(rèn)知,突破AI包容審慎實踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監(jiān)管“的人工智能治理工作框架

2022人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模和發(fā)展特點

高增長:未來五年全球人工智能市場規(guī)模平均增速將超過20%;高集中:軟件占比近40%硬件產(chǎn)品占比接近35%;高壁壘:滲透率還不到4%

人工智能產(chǎn)品不同階段(規(guī)劃設(shè)計,研發(fā)部署,運(yùn)營使用)的風(fēng)險挑戰(zhàn)

在規(guī)劃設(shè)計階段機(jī)器學(xué)習(xí)場景中固有的不可預(yù)測性,傳達(dá)實施偏差會進(jìn)一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運(yùn)行之后的動態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰(zhàn)

人工智能安全技術(shù)體系包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機(jī)制

構(gòu)建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術(shù)體系,推動人工智能技術(shù)可用、可靠、可信,其內(nèi)涵包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機(jī)制兩個層面工作

可持續(xù)發(fā)展人工智能治理框架:協(xié)同共治 治理實踐 企業(yè)面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能體系

企業(yè)作為落實人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產(chǎn)品全生命周期的風(fēng)險管理機(jī)制,提出了面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能治理基本框架

三大人工智能的風(fēng)險初步探析

數(shù)據(jù)不完備和濫用風(fēng)險突出而損害用戶的權(quán)益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見歧視等方面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善
 
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新聞資訊
== 資訊 ==
» 機(jī)器人的感覺順序與策略:變換,處理
» 機(jī)器人多指靈巧手的神經(jīng)控制的原理:控制系
» 機(jī)器人自適應(yīng)模糊控制: PID 模糊控制
» 機(jī)器人的進(jìn)化控制系統(tǒng):解決其學(xué)習(xí)與適應(yīng)能
» 機(jī)器人的神經(jīng)控制系統(tǒng)特性和能力:并行處理
» 機(jī)器人的學(xué)習(xí)控制系統(tǒng):搜索、識別、記憶和
» 機(jī)器人的模糊控制系統(tǒng):模糊化接口、知識庫
» “人工智能+制造”專項行動實施意見:10
» 機(jī)器人的專家控制系統(tǒng):知識庫、推理機(jī)、控
» 智能機(jī)器人的遞階控制系統(tǒng):精度隨智能降低
» 機(jī)器人的力和位置混合控制方案:主動剛性控
» 機(jī)器人的多關(guān)節(jié)位置控制器:各關(guān)節(jié)間的耦合
» 機(jī)器人的單關(guān)節(jié)位置控制器:光學(xué)編碼器與測
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» 機(jī)器人的液壓伺服控制系統(tǒng)的優(yōu)勢:結(jié)構(gòu)簡單
 
== 機(jī)器人推薦 ==
 
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服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

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