来源：ripe.net 日本科学家使用 AI 在纳斯卡线条中发现新的人形地画 据悉，来自日本的科学家首次使用机器学习，在秘鲁的纳斯卡线条（Nazca Lines）的古代图案中发现了一个新的人形地画...来源：cnbeta.com 亚马逊发布新工具 帮助机器学习模型识别特定物体 近日，AWS 在博客上宣布了 Amazon Rekognition 的一项新功能：自定义标签（custom labels...研究人员认为，这些算法是自动识别和减少信息偏差的起点。...研究人员称：教科书无法真正让护理人员为此类事件做好准备，但身临其境的模拟却能发挥好的作用。...，在价值模型中添加了简的启发式规则，极大增强了推荐内容的多样性。
机器学习是一个利用已知数据来训练推理模型的过程，经过训练的模型可以在前所未见的数据上作出有效预测，完成从图像识别、语音到自然语言处理等多种任务。打造领先的机器学习框架的过程正是为了做到这一点。...他们会打造出很多现在无法想象的实用功能，比如在手机上给照片智能抹除不想要内容的功能。」 机器学习也在不断发展，前沿的研究最近又为我们带来了 AlphaFold 等重大突破。...但与此同时，我们需要修复 bug，处理新的数据，保证模型输出负责任的结果。...TensorFlow Extended （TFX）让模型的持续训练成为了可能：它可以帮助你更深入地理解模型性能，你可以用 TFX 训练多端模型，随时接入 Colab。...最近一段时间，人们对于可信机器学习重视程度越来越高，当你打造负责任的机器学习模型时，模型卡片可以提供透明度，现在 TFX 也可以自动生成模型卡片了。
学术界和工业界都非常关注机器学习算法及其性能，但如果输入数据是错误的，所有这些优化工作都白费。理解和验证数据对于少量数据来说似乎是一项微不足道的任务，因为它们可以手动检查。...图4：异常报告概述了新数据和模式之间的差异 validate_statistics的输出存储在anomalies.proto中，描述数据如何偏离模式中编码的约束。...如果检测到的异常是数据的自然演变(例如，分类特征中的新的有效字符串值)，开发人员可以检查此输出并采取措施来修复其数据中的错误或更新模式。...图5：使用validate_statistics验证新到达数据的示意图 还可以使用visualize_statistics命令在视觉上比较来自不同数据集(或数据的不同天数)的统计数据。 ?...训练/服务偏斜检测 训练/服务偏斜是指用于训练模型的数据与服务系统观察到的数据之间的特征值或分布的差异。
机器学习越来越多地用于改善组织的安全状况，但机器学习模型仍然难以识别上下文。...在访谈的第三部分中，Gupta描述了Facebook如何实施机器学习以标记不适当的内容和帐户，包括检测到无法识别的登录。 Q：Facebook如何在安全方面实现机器学习？...Aanchal Gupta：我们最近使用机器学习关闭与金融骗局有关的50多万个账户。再举一个例子，我们还有一些名为登录警报的东西，我们向你发送有关无法识别登录的警报。...这就是机器学习帮助我们识别这些异常情况的地方，我们可以通知用户，似乎有一些针对你的帐户的不当登录尝试。 Q：对于安全性，如何用机器学习帮助识别你要标记的内容？...机器学习的方式是基本上模式识别。你必须训练机器学习模型以进行模式识别。例如，我在谈论一个非常基本的，一个基线的例子，如果你正在尝试识别语言滥用，你会给你的机器学习模型一个列表。
对于倒转的方程式，两者都没看出来，即使追加提问，也无法翻转图像解析阅读这个方程。...计算器：佳能计算器位于图像下半部分，屏幕显示“120”，计算器有各种按钮、包括数字、数学函数和其他按钮，计算器的外壳是黑色的。...这些物品似乎是在桌子上的个人物品。 小结 两个大模型都提到了计算器，都能说出它牌子是佳能的，但是ChatGPT注意到屏幕数字，却又说错了。...Claude 在识别骰子上更准确，ChatGPT 说有2个骰子，说错了。 两个大模型在认识硬币时候都有一定程度的错误。 两个大模型没有认出卷着的小物品，其实是网球握把。...测试3 在第三个测试，计划让两个大模型识别电子屏幕截图，这个可能会更常被用到： 这是一个数据统计屏幕长截图，图片需要放大识别；从两个大模型的识别结果来看，它们猜想、想象能力都比预期更强！
标签的创建方式是将作物行表示为单个对象，而不是单个植物，如下图所示。这种表示将帮助 U-Net 预测整个作物行，尽管存在不连续性。然后，使用来自U-Net的分割掩码来识别机器人将遵循的中央作物行。...该模型学习在五个训练时期预测作物。但是，预测只能检测图像中作物所在的区域。因此，间隔不近的作物不被识别为完整的作物系。...在 10 个周期时，模型在检测作物系方面变得更好，尽管当作物行中存在较大间隙时无法检测到该系。该模型仍然无法检测到 20 个时期作物行的不连续性。但这条线的预测变得更加狭窄和尖锐。...因此，在曲线作物行图像中，作物行近端似乎是一条直线，而作物行远端似乎是一条曲线。本研究假设一个成功的作物行检测算法应该准确地预测最近的作物行，因为这种预测对于视觉伺服控制器中机器人的即时控制很重要。...曲线作物行的地面真值线被标记为符合这一假设的直线。本研究的方法和基线的输出预测的中心作物行与作物行的近端直线段对齐，如图16所示。
Constitutional AI 构建在这一 RLHF 基线之上。但与 RLHF 不同，Constitution AI 使用模型 —— 而不是人类标注员 —— 来生成经过微调的输出的初始排名。...计算 复杂的计算是从 ChatGPT 和 Claude 所使用的大型语言模型中引出错误答案的简单方法之一。这些模型不是为精确计算而设计的，它们也不会像人类或计算器那样通过严格的程序来操作数字。...示例：一个 12 位数的立方根 如果问一个明显更难的问题，ChatGPT 和 Claude 之间的区别就出现了： 在这个例子中，Claude 似乎意识到自己无法计算 12 位数的立方根 —— 它礼貌地拒绝回答...同样值得注意的是，Claude 在其输出的末尾报告了准确的时间值 —— 显然是推测或估计的结果，但可能会产生误导，因为它们并没有被识别为只是说明性数字。...即使在编辑提示以适应 ChatGPT 的谨慎之后，测试人员也无法得到有趣的笑话 —— 这是 ChatGPT 输出的典型示例： 文本摘要 最后一个示例要求 ChatGPT 和 Claude 总结 Wikinews
MLOps最具代表性的特征可能是需要对数据和代码进行版本控制，以实现可重现的训练模型工作流。Git不适合作为控制数据版本的平台，因为它无法扩展以存储大量数据。...ML的特征存储由在线和离线数据库组成，并将来自后端系统的原始数据转换为经过设计的特征，这些特征可供在线和批处理应用程序进行推理，并可供数据科学家创建用于模型开发的训练/测试数据。...TFX和MLFlow都很麻烦，开发人员使用其组件模型（每个阶段都有明确定义的输入和输出）在每个阶段都需要重写代码，这样他们可以截取组件的输入参数，并将它们记录到元数据存储中。...由于通常无法保证输入数据的正确性，因此必须验证输入数据，并且必须处理所有丢失的值（通常通过估算或忽略它们）。...当特征存储可用时，特征流水线的输出就是缓存特征数据并存储到特征存储。理想情况下，目标数据输出需要支持版本化数据，例如Hopsworks特征存储中的Apache Hudi。
这一群体无法预测疾病的发病，这推动了一项重大的研究努力，以确定与随后向精神病性疾患转变相关的生物学指标。图1. 应用预测模型的前景。...另一项研究使用了来自首发精神病患者的基因表达数据，确定了6个区分反应良好和反应较差的基因（AUC为0.938）。然而，本研究使用了来自同一样本的关联来选择模型的预测因子，因此AUC很可能被夸大了。...迄今为止，主要是出于后勤方面的原因，大多数关于精神病性疾患的预测研究都使用了从基线时的单一横断面评估中收集的数据。然而，来自使用纵向数据的研究的证据表明，这可以提高预测精度。...例如，脑部扫描的成本从几百欧元到几千欧元不等，这取决于技术，一些血液标记物每个样本的分析可能花费数百欧元。因此，需要这种评估的模型似乎昂贵得非常昂贵。...在每一轮数据输入后，该模型可以预测个人的结果，并根据进一步的数据细化预测。举一个顺序机器学习方法被应用于精神病性疾患预测的例子。6.7 结论总之，精准精神病学似乎提供了一种改善临床护理的方法。
近几年，随着深度学习的大热，许多研究攻克了如何从单张图片生成3D模型。从某些方面似乎再次验证了深度学习的神奇——doing almost the impossible。...研究人员将这种情况称为重建和识别： 重构意味着使用纹理、阴影和透视效果等线索对输入图像的3D结构进行推理。 识别相当于对输入图像进行分类，并从数据库中检索最合适的3D模型。...纯粹的识别方法，性能优于先进的神经网络 实验基于现代卷积网络，它可以从一张图像预测出高分辨率的3D模型。...对于来自AtlasNet的基于IoU的表面预测评估，研究人员将它们投影到深度图，并进一步融合到体积表示。 对于基于表面的评估指标，使用移动立方体算法从体积表示中提取网格。...只有一小部分模型的形状被精确构建出来，预设任务仍然远未解决。我们的检索基线方法不再具有明显的优势，进一步表明使用纯粹的识别方法很难解决这个问题。
在此研究中，谷歌使用深度学习模型根据去识别的电子病历做出大量与病人相关的预测。重要的是，谷歌能够使用原始数据，不需要人工提取、清洁、转换病历中的相关变量。...在预测之前，深度学习模型读取早期到现在所有的数据点，然后学习对预测输出有帮助的数据。由于数据点数量巨大，谷歌基于循环神经网络与前馈网络开发出了一种新型的深度学习建模方法。 ?...在谷歌提出的方法中，输入是具有一个或多个说话人的视频，其中我们需要的语音受到其他说话人和/或背景噪声的干扰。输出是将输入音频轨道分解成的干净语音轨道，其中每个语音轨道来自视频中检测到的每一个人。...这种循环网络使用谷歌自动语音识别（ASR）技术的输出作为输入，包括语音的特征、会话历史和其它会话参数。谷歌会为每一个任务独立地训练一个理解模型，但所有任务都能利用共享的语料库。...此外，谷歌还会使用 TFX 中的超参数优化方法优化模型的性能。 如下所示，输入语音将输入到 ASR 系统并获得输出，在结合 ASR 的输出与语境信息后可作为循环神经网络的输入。
不能识别这样的解剖结构增加了引入不切实际的信息的可能性。这显然会导致不可靠的合成图像，无法用于诊断或治疗目的。...卷积神经网络无法识别自然图像中物体的全局结构[9]，同样的原因，也无法识别CT扫描中的解剖结构。...基本上，自关注层通过聚合来自完整输入张量的全局信息来更新每个视觉标记。 自注意力层的输出可以表示为： 其中 是 的转置。...我们注意到，基于GAN的风格转移方法可能会在生成过程中引入视觉伪影，这在医学实践中可能会有问题。因此，我们认为将生成模型与无转移基线进行比较很重要，无转移基线只是输出未处理的输入图像。...6、人主观评价结果 虽然MAE、RMSE和SSIM指标表明我们的方法是明显的赢家，但相对于第二好模型的性能改进似乎相当小。
来自web应用程序或物联网设备的流数据。 ML管道中的第一步是从相关数据源获取正确的数据，然后为应用程序清理或修改数据。...IO和Compute—根据用例，训练时间可以是IO(输入/输出)界限、Compute界限，或者两者都有!计算边界意味着需要更多的CPU/GPU/TPU资源来减少训练时间。...TensorFlow Extended (TFX)——TFX是是用于部署生产ML管道的端到端平台。TensorFlow服务和Kubernetes可以用来创建一个可扩展的模型服务系统。...TFX还有其他组件，如TFX转换和TFX数据验证。TFX使用气流作为任务的有向非循环图(DAGs)来创建工作流。TFX使用Apache Beam运行批处理和流数据处理任务。...与TFX相比，Kubeflow的优势在于，由于Kubeflow是构建在Kubernetes之上的，所以您不必担心伸缩性等问题。 结论 这些只是在构建生产ML系统时需要担心的一些事情。
用于手部跟踪和手势识别 ML管道手部跟踪解决方案使用由多个模型组成的ML管道： 掌上探测器模型（称为BlazePalm），对整个图像进行操作并返回定向手边界框。...通过上述技术，在手掌检测中实现了95.7％的平均精度。使用规则的交叉熵损失并且没有解码器给出仅86.22％的基线。...Mediapipe附带了一组可扩展的计算器，可以解决各种设备和平台上的模型推理，媒体处理算法和数据转换等任务。单独的计算器，如裁剪，渲染和神经网络计算，可以专门在GPU上执行。...为了获得稳健性，手动跟踪器模型输出一个额外的标量，捕获手在输入裁剪中存在并合理对齐的置信度。只有当置信度低于某个阈值时，手检测模型才会重新应用于整个帧。 ?...手部界标模型的输出（REJECT_HAND_FLAG）控制何时触发手部检测模型。这种行为是通过MediaPipe强大的同步构建块实现的，从而实现ML管道的高性能和最佳吞吐量。
但他们之前的强化学习基线库都是在 TensorFlow 上部署的。基线提供了高质量强化学习算法的实现，因此 TensorFlow 可能还是强化学习从业者的最佳选择。...SpeechBrain 能够完成自动语音识别（ASR）、说话人识别、验证和分类等任务。...TensorFlow 的长期目标是在 Hub 上提供来自 Model Garden 的模型的预训练版本，并使 Hub 上的预训练模型在 Model Garden 中具有可用的源代码。...Extended（TFX）： TensorFlow Extended 是 TensorFlow 用于模型部署的端到端平台。...Coral 还提供用于图像分割、姿态估计、语音识别等任务的预编译模型，为希望创建本地 AI 系统的开发人员提供支持。创建模型的基本步骤如下面的流程图所示。
UCSD研究团队通过实证研究，人类无法将GPT-4与人类进行区分。而且，有54%的情况下，它被判定为人类。 GPT-4可以通过图灵测试吗？...当一个足以强大的模型诞生之后，人们往往会用图灵测试去衡量这一LLM的智能程度。 最近，来自UCSD的认知科学系研究人员发现： 在图灵测试中，人们根本无法区分GPT-4与人类！...这似乎反映出志愿者们的一个潜在假设——社会智能才是AI最无法模仿的人类特征。 图灵测试，过了 如何判断系统何时通过了图灵测试？...其实，50%的基线更加合理，因为它更能证明人类审查者，在识别AI方面并不比偶然性更强。 这一定义，与发现用户是否可以在在线互动中，可靠地识别其他人类这一目标尤为相关。...在研究者的预公开的分析中，通过使用ELIZA基线作为操作检查来解决这个问题。 只有当分析表明ELIZA的通过率低于概率，而GPT-4的通过率不低于概率的情况下，才能判定模型通过了测试。
然后，我们讨论了在临床上实施这些模型的前景，以及将来自证据综述、标准化心理测量评估和生物数据的数据整合到电子病历中的潜在附加价值。...本文概述了 4 个不同的用例，选择这些用例是为了最好地说明基于电子病历的严重精神障碍临床预测模型在护理路径不同步骤中的一系列潜在作用。这些用例在外部验证中表现良好，似乎适合在现有临床环境中实施。...2.2 方法南伦敦和莫兹利 NHS 基金会利用电子病历开发了一个跨诊断的精神病风险计算器，用于识别在普通二级精神健康服务机构就诊的患者中精神病风险增加的个体。...此外，由于服务配置的差异，该模型可能无法推广到国际环境中。4. ...不过，这项研究没有记录实际的自杀数据，因此无法将这一估计值与真实发生率进行比较，预计会出现乐观偏差。最近的一项系统综述报告称，非结构化临床方法对未来自杀行为的敏感度为 31%，这意味着存在大量假阴性。
而在这些公司中，深度学习的开发平台也是五花八门，其中包括来自Facebook的PyTorch和Caffe2，来自Microsoft的CNTK，来自Apple的Core ML以及来自Amazon的MXNet...（https://research.google.com/pubs/pub43146.html) 机器学习系统通过将所有系统输入紧密耦合，模糊了模型边界和抽象：理想的行为不变性不是来自软件逻辑，而是来自于驱动它们的特定外部数据...Pipeline jungles（乱七八糟的流水线），它会随时间有机地演变，数据准备系统“可能会变成由scape，join和sampling步骤组成的一团乱麻，通常还伴随着中间文件的输出”； 3....解决这些问题的一个可能方案是TFX，它是一个Google内部研发的平台，用来在生产中分布和供应机器学习模型： 创造和管理一个可用于可靠地生产和部署机器学习模型的平台，需要在很多部件之间进行细致编排——这些部件包括基于训练数据生成模型的学习器...TFX标准化了这些过程和部件，并把它们整合到单个平台上，从而简化了平台编译的过程，在确保平台可靠性、减少服务崩溃的基础上，将制作的时间从数月减少到了数周。 ? 未来十年，硬件会变成什么样？
这是因为ML模型的使用者通常出于以下原因而希望能够解释图像的哪些部分导致了算法的预测结果： 1. 机器学习调试模型,开发人员可以分析解释识别偏差和预测模型是否可能推广到新的图像 2....在实践中，LOO的一个巨大优势是它不需要任何访问模型内部的功能，甚至可以处理除识别之外的其他计算机视觉任务，从而使它成为一个灵活的通用工具。 那有什么缺点呢？首先，它很慢。...从本质上讲，当输出为负时，该方法就会阻止来自神经元的梯度反向流动，仅保留那些导致输出增加的梯度，从而最终减少噪声。 ? 在此图像中，我们显示了一个给定图层的反向传播梯度（左），其输出显示在右侧。...（图来自Springenberg等人） 引导式反向传播的工作速度几乎与梯度上升一样快，因为它只需要通过网络一次，但通常会产生更清晰的输出，尤其是在物体边缘附近。...尽管这看起来似乎是微小的差异，但作者认为这种选择在理论上更为合理，因为模糊图像不会像选择基线图像那样在解释中引入新的伪影。 ?
Toolformer 是 Meta 开源的新模型，能够解决需要利用 API 的问题，如计算器、维基百科搜索、字典查找等。...Toolformer 是一个大型语言模型，它能够通过 API 调用使用不同的工具。每个 API 调用的输入和输出需要格式化为文本/对话序列，以便在会话中自然流动。...应用示例 Toolformer在LAMA、数学数据集、问题解答和时间数据集等任务中的性能优于基线模型和GPT-3，但在多语言问答中表现不如其他模型。...3.1 LAMA 任务是完成一个缺少事实的陈述语句。Toolformer 的性能优于基线模型，甚至更大的模型，如 GPT-3。...在几乎所有情况下，模型都决定向计算器工具寻求帮助。
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