Soto 摘要：隐秘问题或Googol游戏是在线选择问题的经典模型，在过去五十年中受到了极大的关注。我们考虑问题的变体并探索其与数据驱动的在线选择的关系。...具体来说，我们给出了双面都写有任意非负数的标记。这些卡被随机地放置在桌子上的不连续位置上，并且对于每张卡片，也可以随机选择可见侧面。玩家看到所有牌的可见面并想要选择具有最大隐藏值的牌。...在第一个中，如在秘书问题中，玩家想要最大化选择最大隐藏值的概率。我们证明这可以用至少0.45292的概率来完成。在第二个中，类似于先知不等式，玩家最大化所选隐藏值的期望。...我们相对于预期的最大隐藏值保证至少为0.63518。 我们的算法结合了三种基本策略。一种是当我们看到一个大于初始不可见数字的值时停止。第二个是第一次停止最后翻转的卡的值是表中当前不可见数字的最大值。...第三个类似于后者，但它还要求最后一个翻转值大于其卡片另一侧的值。 我们将结果应用于具有未知分布的先知秘书问题，但可以访问每个分布中的单个样本。
人工智能聊天机器人能否像人一样？SYZYGY的调查显示，近80%的美国人不这么认为。...并且，很多人倡导新的“Blade Runner规则”，即人工智能社交媒体机器人、聊天机器人和虚拟助手等AI应用不合法。 9/10的美国人认为，在营销中使用人工智能应当受到法律和法规的约束和监管。...当SYZYGY调查人们对人工智能的看法时，45%的受访者选择“感兴趣”，其次是“关心”（41%）、“怀疑”（40%）、“不确定”（39%）和“怀疑”（30%）。...此外，大多数美国人预计AI会带来更多好处，例如节省时间（40%）、提高安全性（15%）和物尽其用（13%）。 而美国人对AI的最大恐惧是侵占工作岗位导致的失业（30%）。...透明性是品牌使用AI的关键，79%的受访者不反对品牌用AI来提供个性化服务。 SYZYGY总结品牌在营销中使用AI的四条准则：无害、建立信任、透明度和提供帮助。
在批量打印过程中，不可避免的是没法控制单个文件的打印设置，只能对其批量控制，若打印的文档不是太常规性的，非常有必要作进一步地打印设置之后再进行打印操作。...最后也一并增加一个估计使用场景已不多的Excel双面打印功能，代码不复杂，但直接使用也是很不错，省得还要到处找代码。操作步骤也简单，直接打开工作薄，激活要打印的工作表，然后点击按钮即可。 ?...数据透视表自动设置 第10波-快速排列工作表图形对象 第11波-快速批量插入图片 第12波-快速生成、读取、导出条形码二维码 第13波-一键生成自由报表 第14波-一键生成零售购物篮分析 第15波-接入AI人工智能...空行空列批量插入和删除 第33波-报表形式数据结构转标准数据源 第34波-提取中国身份证信息、农历日期转换相关功能 第35波-Excel版最全单位换算，从此不用到处百度找答案 第36波-新增序列函数用于生成规律性的循环重复或间隔序列...Excel催化剂插件承诺个人用户永久性免费使用！
人工智能（AI）的发展带来了巨大的变革，但也引发了一系列的伦理和社会问题。在人工智能应用的过程中，我们需要思考如何确保其责任、公平性和可解释性，以保障社会的发展和稳定。...2.人工智能的公平性人工智能系统在决策过程中可能存在偏见和歧视，导致对特定群体或个人产生不公平的结果。因此，确保人工智能系统的公平性变得至关重要。...监督和审查机制：建立监督和审查机制，监督人工智能系统的运行和决策过程，确保其公平性和合理性。3.人工智能的可解释性人工智能系统的决策过程往往是黑盒子，缺乏解释性，这给用户和社会带来了不确定性和担忧。...因此，提高人工智能系统的可解释性是解决这一问题的关键。具体做法包括：透明度和可追溯性：确保人工智能系统的决策过程透明、可追溯，用户和相关利益方能够理解其决策原因和依据。...可解释性算法：研究和开发可解释性算法，使人工智能系统的决策过程更易于理解和解释。用户参与和反馈：鼓励用户参与人工智能系统的设计和评估过程，收集用户反馈，提高系统的可解释性和用户满意度。
随着人工智能工具的出现和持续采用，比如Copilot、Code Whisperer等，人类处理、分析和关联数十亿个不同的事件来理解他们编写的代码是否按预期运行，这实际上成为一个无法解决的问题。...迎接人工智能可观测性时代 在微服务和人工智能生成代码的现代可观测性时代，可观测性不必过于复杂或昂贵，是的——日益增长的人工智能应用提供了巨大的希望。...驱动人工智能驱动代码的大语言模型(LLM)为可观测性提供了一种新的方法。 这是如何工作的？...通过这种方式，LLM能够使可观测性更简单、更经济高效。 与此同时，尽管人工智能在可观测性方面正在变得日益强大，但未来还有更有趣、更具颠覆性的机会。...在Logz.io，我们已经开始与LLM集成，现在正在平台上努力开发令人兴奋的新功能，目的是利用这些新兴的人工智能能力。我们相信，这是为面临大数据挑战的寻求必要可观测性的组织提供下一波关键创新的手段。
ChatGPT：人工智能语言模型的革命性进步 摘要： 本文深入探讨了ChatGPT作为人工智能语言模型的革命性进步。...在这一领域，GPT系列模型一直引领着潮流，而ChatGPT作为其中最新的版本，更是在语言生成方面带来了革命性的突破。本文将深入探讨ChatGPT作为人工智能语言模型的重要性和潜力。...随着GPT系列模型的不断推进，我们目睹了人工智能语言处理领域的革命性进步。在这其中，ChatGPT作为最新版本的代表，展现了无限的潜力，为人工智能与人类交互打开了全新的可能性。...其在自然语言处理领域的突破性进展为人工智能技术的发展开辟了新的方向，也为人与机器之间的交互提供了更加先进和便捷的方式。...然而，我们也要认真考虑人工智能与人类合作的伦理问题，确保其在发展过程中符合道德准则和社会价值观。 总的来说，ChatGPT作为人工智能语言模型的革命性进步，展现了巨大的潜力和应用价值。
当你尝试找到最有效的方法时，即使像乘法矩阵（二维数字表）这样抽象的东西也会感觉像玩一场游戏。这有点像尝试用尽可能少的步骤解开魔方——具有挑战性，但也很诱人。...2022 年 10 月，人工智能公司 DeepMind 的一个团队展示了如何从一个新的方向解决这个问题，在《Nature》杂志的一篇论文中报告说，他们已经成功地训练了一个神经网络来发现新的快速矩阵乘法算法...哥伦比亚大学计算机科学家 Josh Alman 说，但他和其他矩阵乘法专家也强调，这种人工智能辅助将补充而不是取代现有方法——至少在短期内是这样。「这就像对可能成为突破的事物的概念验证。」...论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0024379571900097 不幸的是，可能性的数量是巨大的。...最后的转折 相对于成熟的计算机搜索方法，AlphaTensor 的最大优势也是它最大的弱点：它不受人类直觉的约束，无法判断好的算法是什么样子的，因此它无法解释自己的选择。
在数字化时代，内容的创造和消费方式正在经历前所未有的变革。其中，人工智能生成内容（AIGC）技术正逐渐成为推动这一变革的关键力量。AIGC不仅重塑了内容创作的过程，还为各行各业带来了新的机遇和挑战。...然而，它也存在一些局限性，比如有时会产生不准确的信息或缺乏深度的分析。对于图像生成工具如DALL-E，用户可以输入描述性的文字，AI便能创作出相应的图片。...这类工具在创意设计和视觉艺术领域展现出巨大潜力，但生成的图片质量仍受限于模型的训练数据和算法的复杂性。AIGC的底层技术AIGC的核心是机器学习，尤其是深度学习技术。...同时，随着AIGC技术的普及，相关的伦理和法律问题也将成为行业关注的焦点。如何确保AI生成的内容的原创性和版权归属，以及如何避免潜在的滥用行为，将是行业发展的关键挑战。...AIGC作为人工智能领域的一颗新星，正在以前所未有的速度改变着内容创作的方式。它不仅为创作者提供了强大的工具，还为消费者带来了更加丰富和个性化的内容体验。
同时，文章还讨论了数据传输中的安全性问题，提出了不依赖加密算法的数据传输安全方案目录评估人工智能生成答案准确性评估人工智能生成答案准确性在评估人工智能（AI）系统生成的答案准确性时，我们主要关注两个方面...这通常通过使用一种基于交叉编码器的度量方法来实现，如图片中提到的SASD23。加权平均分数： 答案准确性是事实相似性和语义相似性的加权平均分数。...w表示事实相关性所占的权重，用于在加权平均中调整事实相似性和语义相似性的相对重要性。...最终的答案准确性计算公式为：答案准确性 = w * 事实相似性 + (1 - w) * 语义相似性（尽管图片中的公式（7）没有直接显示(1-w)的部分，但根据加权平均的定义可以推断出这一点）。...综上所述，评估AI生成答案的准确性涉及多个方面和复杂的计算过程，包括事实相似性的F1分数计算和语义相似性的度量方法。这些评估标准共同构成了衡量AI系统回答质量的重要指标。
可解释性人工智能 PART.01 概述 1 可解释性人工智能（XAI）定义 随着机器学习和人工智能技术在各个领域中的迅速发展和应用，向用户解释算法输出的结果变得至关重要。...人工智能的可解释性是指人能够理解人工智能模型在其决策过程中所做出的选择，包括做出决策的原因，方法，以及决策的内容[1]。简单的说，可解释性就是把人工智能从黑盒变成了白盒。...2 研究的作用 可解释性是现在人工智能在实际应用方面面临的最主要的障碍之一。人们无法理解或者解释为何人工智能算法能取得这么好的表现。可解释性人工智能模型的作用主要有： 1....可解释性人工智能能增加用户的信任度：用户知道了人工智能决策的依据之后，会更加信任人工智能所做出的政策。 3 应用领域 1....可解释性人工智能才刚处于起步阶段，拥有非常广阔的研究前景。相信在不远的未来，可解释性人工智能会引领人工智能技术进行一次新的突破。
可解释的人工智能已成为一个至关重要的领域，提出了提高机器学习可解释性的解决方案，如LIME等。XAI方法遵循类似于传统数据挖掘的有序过程，包括数据集成、算法集成和以人为本的分析。...4.1.1 算法公正性 XAI对于改善机器学习模型的偏见至关重要，它可以通过Counterfactual Fairness方法证明自动化决策的公平性，并提供透明度以阐明深度神经网络的逻辑，为公平人工智能应用奠定基础...在微观贷款和教育系统中，考虑到多元化的利益相关者观点至关重要。Benbouzid等人和Shrestha等人强调了优化人工智能以拥抱科学公正性和有效集体决策的重要性。...Lima等人讨论了自主XAI应用中的问责制，强调了建立强有力的监管框架的重要性。Donia等人探讨了XAI中的规范框架，强调了确保人工智能技术满足伦理、社会和法律标准的重要性。...4.1.4 决策透明性 XAI在各个领域都取得了进步，满足了人工智能系统对透明度和信任的需求。
随着大数据发展上升为国家战略，大数据和人工智能的话题也越来越多。 “人工智能（AI）和先进的机器学习技术是被广泛关注的新兴技术，将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮。...大数据：一切进化的关键之钥 不过，有些人认为，有了人工智能，大数据技术就无关紧要了，这种观点实不可取，需要特别指出的是，人工智能是一项诞生于60年前的”古老“技术，之所以能够在今天焕发青春，主要得益于两大技术的发展...而更重要的安全也是如此，今天，安全已经成为业务的推动模式，安全、运维、开发一体的DevSecOp模式也已经呼之欲出，在这样的情况下，安全的重要性已经无需置疑。...然而，现在越来越多的不法分子正在通过各种方法寻找攻击的切入点，而大数据分析、人工智能等先进技术已经成为他们寻找攻击切入点的有效工具，面对这样的情况，企业唯有”以其人之道还施彼身“来应对，利用大数据和人工智能技术为企业建立一道无法逾越的安全长城...机器学习：与大数据分析相辅形成 而实际上，大数据和人工智能、机器学习是相辅相成、互相促进的，一方面，大数据是人工智能、机器学习的基础，反过来，人工智能也能够有效促进大数据分析更加的全面和准确。
Sora，OpenAI发布的人工智能文生视频大模型（但OpenAI并未单纯将其视为视频模型，而是作为“世界模拟器” ），于2024年2月15日（美国当地时间）正式对外发布 。...Sora对于需要制作视频的艺术家、电影制片人或学生带来无限可能，其是OpenAI“教AI理解和模拟运动中的物理世界”计划的其中一步 ，也标志着人工智能在理解真实世界场景并与之互动的能力方面实现飞跃 。...而Sora不仅体现了提示词中的全部细节，而且还很好地保持了人物的连贯性，使得该视频几乎可以“以假乱真”。...通过统一表示数据的方式，可以在比以前更广泛的视觉数据上训练扩散变压器，跨越不同的持续时间、分辨率和纵横比。 OpenAI的文生视频大模型Sora无疑具有巨大的潜力，可以在许多领域带来革命性的变革。...总的来说，OpenAI的文生视频大模型Sora有望在视频制作、内容创作、教育培训等领域带来革命性的变革，让人们更轻松地创作和学习，推动社会的进步和发展。
而如今，随着人工智能技术的蓬勃兴起，一道曙光穿透迷雾，为工业生产中的故障预测性维护照亮了前行的道路，开启了智能化、精准化维护的新时代。...人工智能凭借其强大的数据处理能力和深度的学习分析本领，能够从海量的生产数据中敏锐地捕捉到这些异常的蛛丝马迹，提前预判故障的发生，为企业争取宝贵的应对时间。数据，是人工智能实现故障预测性维护的根基所在。...除了算法和数据，工业物联网（IIoT）的发展也为人工智能驱动的故障预测性维护提供了坚实的技术支撑平台。...数据质量和安全性是首要问题，工业生产数据的准确性、完整性和可靠性直接影响着人工智能模型的预测性能，同时，保障数据在采集、传输和存储过程中的安全性，防止数据泄露和被恶意篡改，也是企业必须重视的关键环节。...而且，工业生产环境的复杂性和多样性也要求人工智能模型具备更强的适应性和灵活性，能够快速适应不同设备、不同生产工艺和不同运行条件的变化。
原文标题：Requisite Variety in Ethical Utility Functions for AI Value Alignment 摘要：价值比对是人工智能安全研究中一个重要的复杂课题...然而，尚未就促进人工智能价值调整的道德效用功能的设计达成最终共识。...考虑到找出系统解决方案的紧迫性，我们假设，从一个简单的事实开始，人工智能的效用函数不违反人类的伦理直觉，它就必须是这些直觉的模型，并反映它们的多样性，这可能是有用的。...因此，为了更好地评估人类道德的多样性，我们进行了一项跨学科的分析，将安全心态应用于这一问题，并总结了来自神经科学和心理学的各种相关背景知识。...作为一种合适的伦理框架，我们将其与增强功利主义联系起来，以此来补充这一信息。在此基础上，我们提出了第一个实用的准则来设计近似的伦理目标函数，以更好地捕捉人类道德判断的多样性。
人工智能在经过了5年突破性的发展，2015年是人工智能发展的一个里程碑。计算机已经变得更加的精巧并且学习速度比以前更快。 谷歌的高级研究员Jeff Dean说，AI领域可以说确实处于加速发展中。...为了庆祝他们的成就和制定关于人工智能领域的发展计划，这周Dean和许多其他AI领域的顶级人物聚集在蒙特利尔召开的神经信息处理系统会议。...用AI技术实现的计算机系统能够更好地浏览网站 初创公司Diffbot已经用AI技术实现了爬虫工具挖掘数据的准确性。 ?...人工智能研究的主要聚焦点在于学会自行思考，并且对于一些普遍问题能够提供临时的解决方法。...但是人工智能技术的巨大潜力已经远远超出了在谷歌利用人工智能技术开发游戏所展现出的能力。
虽然人工智能已被证明是信息革命中最具变革性的技术之一，但与机器人技术和物联网（IOE）这两个增强性领域结合使用时，它将最大限度地发挥其潜力。...1.jpg 在过去的二十年里，机器人技术已经成为制造业不可或缺的一部分，人工智能显著增强了机器人任务的精细性、复杂性和技巧性。由于复杂性和劳动限制，以前被归入人类领域的任务现在通常由机器人完成。...至于物联网，传感器的易部署性和先进功能使得人工智能在制造业得以普及。由于传感器不断收集数据，几乎可以放在任何地方，因此随着物联网在该领域的投入越来越大，制造商可以期望提高生产率、连接性和可扩展性。...预测性和预防性维护 维护的首要领域是数据驱动的维护，它使制造业的维护从被动维护转变为预防性维护，并由支持人工智能的预测能力提供支持。...案例9：像汽车制造商这样的大型设计公司正在使用基于人工智能的设计技术。飞机制造商等使创造性的机器或零件或装置设计不受人类设计师思维的限制。
它今后将朝着怎样的方向发展？ 这些问题都与人工智能系统的可解释性（Explainability）息息相关。 为什么人工智能需要可解释性？...而现有人工智能可解释性的研究成果揭示，基于数据驱动的人工智能系统决策机制，离取得人类信任这一终极目标，至少还存在机器学习决策机制的理论缺陷、机器学习的应用缺陷、人工智能系统未能满足合规要求三方面的差距。...更进一步，中国人民银行在 2021年3月发布的《人工智能算法金融应用评价规范》中明确提出，人工智能建模的可解释性主要集中于算法建模准备、建模过程、建模应用提出基本要求、评 价方法与判定准则等过程[13]...该要求考虑了在人工智能可解释性 方面的要求。...虽然对人工智能可解释性的监管要求已经在法律和规章制度层面逐步完善，但如何将这些制度层面的规则具体细化落实为可实现的技术方案，仍是可解释人工智能亟待研究和解决的挑战。
原文题目：A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Towards Medical XAI 摘要：近年来，人工智能尤其是机器学习在从图像处理到自然语言处理等多项任务中表现出了显著的效果...，尤其是随着深度学习的到来。...随着研究的进步，机器学习已经渗透到许多不同的领域和学科。其中一些问题，如医疗领域，需要高度的问责性和透明度，这意味着我们需要能够解释机器的决定、预测和证明它们的可靠性。...这需要更好的可解释性，这通常意味着我们需要理解算法背后的机制。不幸的是，深入学习的黑匣子性质仍未解决，许多机器决策仍然很难理解。...我们对不同的研究作品所建议的可解释性进行了回顾，并对它们进行了分类，目的是为将来采用可解释性标准提供更易于接受的替代视角。我们进一步探讨了可解释性在医学领域的应用，说明了可解释性问题的复杂性。
人工智能在存储优化中的革命性应用：智能存储的未来在信息技术快速发展的今天，数据存储和管理已经成为企业运维中的重要课题。...传统的存储优化方法往往依赖于人工经验和规则，随着数据量的爆炸性增长，这些方法已经无法满足需求。而人工智能（AI）的崛起，为存储优化带来了新的曙光。...作为运维领域著名的自媒体创作者，我笔名Echo_Wish，在这篇文章中，我将探讨人工智能在存储优化中的革命性应用。...数据访问速度慢：大数据量下，数据访问的效率降低，影响业务运行。存储资源利用率低：存储资源分配不合理，导致资源浪费。数据安全和可靠性问题：数据的安全性和可靠性受到威胁。...人工智能在存储优化中的应用人工智能技术的发展，为存储优化提供了新的方法和工具。通过机器学习算法，AI可以从大量数据中提取出有价值的模式和规律，优化存储策略，提高存储效率。
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