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12-20
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研究人員開發(fā)出能識(shí)別運(yùn)動(dòng)員情緒的人工智能
德國卡爾斯魯厄理工學(xué)院和杜伊斯堡-埃森大學(xué)的研究人員利用計(jì)算機(jī)輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功識(shí)別出網(wǎng)球比賽中運(yùn)動(dòng)員的情緒狀態(tài)。這項(xiàng)研究首次使用實(shí)際比賽數(shù)據(jù)對(duì)基于人工智能的模型進(jìn)行訓(xùn)練。鑒于將來這種技術(shù)在實(shí)踐中的應(yīng)用，提前明確倫理和法律問題至關(guān)重要。
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研究人員使用AI技術(shù)鑒別eBay上的藝術(shù)品 發(fā)現(xiàn)多達(dá)40件贗品
據(jù)一位藝術(shù)品鑒定專家的研究發(fā)現(xiàn)，有多達(dá)40幅假作品正在eBay上出售，其中包括幅被標(biāo)榜為莫奈的作品和一幅被標(biāo)榜為雷諾阿的作品。這位專家卡琳娜?波維奇博士利用先進(jìn)的人工智能技術(shù)對(duì)這些在該在線平臺(tái)上出售的畫作進(jìn)行鑒別震驚地發(fā)現(xiàn)其中許多作品有“很高的可能性”是“不真實(shí)的”。我認(rèn)為人們應(yīng)該受到警告。
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研究人員發(fā)現(xiàn)了針對(duì)云托管AI模型的“LLM劫持”計(jì)劃
他們發(fā)現(xiàn)了一種新穎的攻擊方式，利用竊取的云憑證針對(duì)云托管的大型語言模型服務(wù)，目的是向其他威脅行為者出售訪問權(quán)限。該攻擊技術(shù)被Sysdig威脅研究團(tuán)隊(duì)命名為LLMjacking?！苯ㄗh組織啟用詳細(xì)日志記錄，并監(jiān)視云日志以發(fā)現(xiàn)可疑或未經(jīng)授權(quán)的活動(dòng)，同時(shí)保建立有效的漏洞管理流程以防止初始訪問。
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微軟研究人員指出，并非所有token都符合需求
微軟研究人員挑戰(zhàn)了語言模型預(yù)訓(xùn)練的傳統(tǒng)方法，該方法在訓(xùn)練語料庫中的所有token上均勻應(yīng)用下一個(gè)token預(yù)測(cè)損失。他們提出了一種新的語言模型稱為RHO-1，該模型利用選擇性語言建模。SLM可以擴(kuò)展到監(jiān)督微調(diào)，以解決數(shù)據(jù)集中的噪聲和分布不匹配，并通過訓(xùn)練一個(gè)強(qiáng)調(diào)幫助性、真實(shí)性和無害性的參考模型來獲得在預(yù)訓(xùn)練期間獲得本地對(duì)齊的基本模型。
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?谷歌AI研究人員提出噪聲感知訓(xùn)練方法（NAT）用于布局感知語言模型
在文檔處理中，特別是在視覺豐富的文檔中，高效信息提取的需求變得越來越關(guān)鍵。VRDs，如發(fā)票、水電費(fèi)單和保險(xiǎn)報(bào)價(jià)，在業(yè)務(wù)工作流中隨處可見，通常以不同的布局和格式呈現(xiàn)類似信息。他們的研究為使普通用戶能夠訪問先進(jìn)的文檔處理功能鋪平了道路，標(biāo)志著該領(lǐng)域邁出了重要的一步。
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研究人員推新AI框架CyberDemo:通過視覺觀察讓機(jī)器人模仿學(xué)習(xí)
加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校和南加利福尼亞大學(xué)的研究人員最近推出了一種名為CyberDemo的新型人工智能框架，旨在通過視覺觀察進(jìn)行機(jī)器人模仿學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)的模仿學(xué)習(xí)方法通常需要大量高質(zhì)量的示范數(shù)據(jù)來教導(dǎo)機(jī)器人完成復(fù)雜任務(wù)，特別是對(duì)于需要高度靈巧的任務(wù)來說。雖然為每個(gè)任務(wù)設(shè)計(jì)模擬環(huán)境需要額外的工作，但減少了數(shù)據(jù)收集的人為干預(yù)，并避免了復(fù)雜的獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)?
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研究人員展示了一種能操縱人工智能的新型計(jì)算機(jī)蠕蟲病毒
一組來自康奈爾科技大學(xué)、Intuit和以色列理工學(xué)院的研究人員創(chuàng)建了一種名為"MorrisII"的新型計(jì)算機(jī)蠕蟲，能夠利用和操縱生成式人工智能系統(tǒng)執(zhí)行惡意任務(wù)。MorrisII是一種精心設(shè)計(jì)的輸入，在被AI模型處理時(shí)會(huì)自我復(fù)制并進(jìn)行如發(fā)送垃圾郵件、竊取敏感數(shù)據(jù)等違規(guī)行為。研究人員警告，隨著AI系統(tǒng)在智能手機(jī)和汽車等領(lǐng)域的集成，此類攻擊的潛在影響將更加嚴(yán)重。
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太機(jī)靈！Anthropics的Claude3能察覺研究人員在測(cè)試中的行為
舊金山初創(chuàng)公司Anthropic，由前OpenAI工程師創(chuàng)立并由一對(duì)兄妹領(lǐng)導(dǎo)，于今日宣布推出迄今為止最強(qiáng)大的面向消費(fèi)者的大型語言模型系列之一，名為Claude3。亞馬遜迅速將其中一款模型，Claude3Sonnet——在智能和成本方面屬于中檔的模型，添加到其AmazonBedrock托管服務(wù)中，用于在AWS云中開發(fā)AI服務(wù)和應(yīng)用。VentureBeat的使命是成為技術(shù)決策者獲取有關(guān)變革性企業(yè)技術(shù)的知識(shí)并進(jìn)行交易的數(shù)字城市廣場(chǎng)。
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研究人員推一款開源Python庫DataDreamer:可通過編寫簡(jiǎn)單代碼簡(jiǎn)化和管理LLM工作流程
賓夕法尼亞大學(xué)、多倫多大學(xué)和Vector研究所的研究人員推出了一款名為DataDreamer的新工具。DataDreamer是一款綜合解決方案，旨在簡(jiǎn)化和管理各種任務(wù)中的大語言模型的集成和利用。有了DataDreamer，研究人員有了一個(gè)強(qiáng)大的盟友，可以解決大語言模型的復(fù)雜性，開啟新的可能性。
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蘋果研究人員提出MAD-Bench基準(zhǔn)，克服多模態(tài)大語言模型中幻覺和誤導(dǎo)性提示
在人工智能領(lǐng)域，多模式大語言模型在推動(dòng)進(jìn)步方面發(fā)揮了巨大作用，但它們面臨處理誤導(dǎo)性信息的挑戰(zhàn)，可能導(dǎo)致不正確或產(chǎn)生幻覺的響應(yīng)。這種脆弱性引發(fā)了對(duì)MLLM在需要準(zhǔn)確解釋文本和視覺數(shù)據(jù)的應(yīng)用中可靠性的擔(dān)憂。作為一個(gè)不斷發(fā)展的領(lǐng)域，解決這些挑戰(zhàn)對(duì)于在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中部署MLLMs至關(guān)重要。
