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AI周报(7.7-7.13)

时间:2024-07-18 22:54:04浏览次数:15  
标签:7.13 AI 生成 学习 算法 7.7 PPT 穆拉

AI应用-哈佛医学院病理学AI助手肿瘤识别率近90%,碾压GPT4.0

哈佛医学院最近开发了一款名为PathChat的多模态生成式AI助手,专门用于人类病理学研究。该系统通过自我监督学习和融合视觉与自然语言输入,能够处理复杂的医学图像,并为临床医生和医护人员提供精准和个性化的病理学指导。

PathChat的设计基于定制的多模态大语言模型(MLLM),能够理解、分析复杂的医学图像,并基于多轮文本对话进行病理案例分析。此外,PathChat在肿瘤识别方面表现出色,其准确率接近90%,显著优于目前市面上的通用AI模型和专业医疗模型

AI人物-ChatGPT背后的女人:米拉·穆拉蒂

穆拉蒂在2018年加入OpenAI,最初担任应用AI和合作伙伴副总裁,后来被任命为首席技术官。她在推动ChatGPT、DALL-E和Codex等产品的开发和商业化方面发挥了重要作用,这些产品在全球范围内取得了巨大的成功。她还负责监督公司的研究、产品和安全团队。

穆拉蒂表示:“我们还没有完全认识到这将对企业和工作产生的影响,因为它才刚刚开始。但到目前为止,我们看到的是,在很短的时间内这些 AI 系统已经作为‘协助者’的角色进入了工作场景。”

穆拉蒂表示:“大约一年半后,OpenAI将发布“博士”水平的人工智能。相较之下,GPT-3相当于幼儿的智能水平,GPT-4更像高中生的智能水平。但她强调,博士等级的AI仅适用于某些特定任务”,“这些系统在某些特定的任务中已经达到了人类水平,当然在许多其他任务中,它们还达不到。”

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    AI书籍-《终极算法》

    《终极算法》,作者佩德罗•多明戈斯Pedro Domingos,美国知名人工智能专家,华盛顿大学计算机科学教授,在机器学习与数据挖掘领域著有200多部专著和数百篇论文。

    该书详细阐述了作者在机器学习领域20年的研究经历,尤其是他提出的“终极算法”概念。 多明戈斯认为,通过整合各种机器学习算法的优点,可以找到一种能够解决所有应用问题的通用算法,即“终极算法”。这种算法将能够获取过去、现在和未来的所有知识,并可能重塑我们的世界 。

  • 经典语录:

  • 学习算法就是“媒人”:它们让生产商和顾客我到对方,克服信息过载。如果这些算法足够智能,你就能取得两全其美的结果:从宏观来讲,选择广、成本低;从微观来讲,能够了解顾客的个性化需求。
  • 如果你的学习算法检测集准确度不尽如人意,你就得诊断问题在哪里是因为无知,还是因为幻想?在机器学习中,这些的专业叫法为“偏差”和“方差”。
    • 贝叶斯定理之所以有用,是因为通常给定原因后,我们就会知道结果,但我们想知道的是已知结果,如何找出原因。
    • 就像人类的记忆,关联学习编织了一个丰富的关联网。它连接认知,诸如罗比之类的机器人可以通过聚类和维数简约来获取认知并习得技能。
    • 机器学习是“打了类固醇”的科学方法。
    • 当你有太多的假设而没有足够的数据来区分它们时,就会发生过度拟合。
    • 未来属于那些在非常深的层次上理解如何将他们独特的专业知识与算法做得最好的结合起来的人。
    • 学习是你拥有的数据量和你考虑的假设数量之间的竞赛。
    • 当下,人类科学家仍然在独立检查亚当的结果然后才会相信这些结果,但在未来,他们就会交给机器人科学家来验证彼此的假设。

标签:7.13,AI,生成,学习,算法,7.7,PPT,穆拉
From: https://blog.csdn.net/robinfang2019/article/details/140393497

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