Zhiyuan Research Institute は、TACO と呼ばれるコード生成トレーニング セットをリリースしました。これは、コード生成モデルのためのより困難なトレーニング データと評価ベンチマークを提供することを目的としています。 TACO は、大規模なトレーニングとテスト セット、多様な問題解決の回答、きめ細かいラベルなど、データのスケール、品質、評価ソリューションに利点があります。実験結果によると、現在人気があるのは
ビル・ゲイツは人工知能への期待に満ちており、人工知能が医療革新を促進すると信じています。彼は、抗生物質耐性、ハイリスク妊娠、HIV リスク評価、医療記録への迅速なアクセスとの闘いなど、世界の保健における AI の潜在的な役割について楽観的です。 OpenAIが2022年末にリリースする生成型人工知能のChatG
Apple とコーネル大学は協力して、「Ferret」と呼ばれるオープンソースのマルチモーダル機械学習モデルをリリースしました。 Ferret は、画像内の任意の場所に要素を参照して配置し、ユーザーのクエリで有用な要素を特定し、適切に応答できるシステムです。この発表は、Apple の AI への取り組みに対するよりオープンな姿勢を示しており、AI への取り組みを証明しています。
Webmaster Home は、CMU の調査により、Gemini Pro と GPT-3.5 の間に大きな差はないが、マルチタスク テストではわずかに不十分であることが示されたと報告しました。研究は多くの分野をカバーしており、GPT-3.5 は知識に関する質問への回答と一般的な推論において道をリードしています。 Gemini Pro はマルチモーダル モデルですが、GPT-3.5 はほとんどのテストで優れたパフォーマンスを維持します。
ハーバード・ビジネス・レビューの記事は、合理的思考と計算能力の点では人工知能が優勢であるが、人々が人工知能を信頼していない根本的な理由は、AIには感情が欠けており脆弱であるように見えるためであると分析した。信頼を築くには、相互の配慮、共感、責任が必要ですが、現在の AI システムにはありません。そのため、AI が特定の分野で優れているとしても、人々は依然として信頼する傾向があります。
