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        讓Sora和ChatGPT更可靠!只需這個知識價值定量評估新框架

        AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 量子位
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        讓Sora和ChatGPT更可靠!只需這個知識價值定量評估新框架

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        原標(biāo)題:讓Sora和ChatGPT更可靠!只需這個知識價值定量評估新框架
        關(guān)鍵字:規(guī)則,模型,騰訊,數(shù)據(jù),知識
        文章來源:量子位
        內(nèi)容字?jǐn)?shù):5228字

        內(nèi)容摘要:


        西風(fēng) 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI為了讓AI更像科學(xué)家,他們將人類知識注入大模型…
        正如教孩子解難題,你可以讓他們自己反復(fù)試錯找到正確方法,也可以教他們一些基礎(chǔ)規(guī)則和技巧提高解題效率。
        類似地,將規(guī)則和技巧等人類知識融入到ChatGPT、Sora等基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI模型訓(xùn)練中,有可能提高模型的效率和推理能力。
        △該圖由AI模型StableDiffusionXL生成但關(guān)鍵問題是如何平衡數(shù)據(jù)和知識對模型的影響。
        為了解決這一問題,美國國家工程院院士張東曉、寧波東方理工大學(xué)(暫名)助理教授天領(lǐng)銜,提出了一個新框架——
        它首次對知識的價值進(jìn)行定量評估,從而增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測能力。
        實(shí)驗(yàn)證明,該框架可在物理、化學(xué)、工程學(xué)等不同領(lǐng)域有廣泛的實(shí)際應(yīng)用,比如使用該方法優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型來解決多變量方程、預(yù)測薄層色譜實(shí)驗(yàn)的結(jié)果優(yōu)化未來的實(shí)驗(yàn)化學(xué)條件等。
        目前,該研究已刊于Cell Press交叉學(xué)科領(lǐng)域期刊Nexus。
        此外值得一提的是,雖然Sora發(fā)布后被認(rèn)為可以理解“事物在現(xiàn)實(shí)世界中的存在方式”,但本文研究人員認(rèn)為它不能準(zhǔn)確模擬許多基本交互的物理特性:
        如果沒有對世界的基本理解


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        文章來源:量子位
        作者微信:QbitAI
        作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關(guān)注科技行業(yè)新突破

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