Penulis: Menuju Tim Editorial AI
Awalnya diterbitkan di Towards AI the World’s Leading AI and Technology News and Media Company. Jika Anda sedang membangun produk atau layanan terkait AI, kami mengundang Anda untuk mempertimbangkan untuk menjadi sponsor AI. Di Towards AI, kami membantu menskalakan AI dan startup teknologi. Biarkan kami membantu Anda melepaskan teknologi Anda kepada massa.
Apa yang terjadi minggu ini di AI
Sorotan minggu ini tentu saja chatbot baru Meta: BlenderBot 3. BlenderBot 3 dapat diakses oleh semua orang di AS untuk mengobrol guna mengumpulkan umpan balik tentang kemampuannya.
Sepertinya “chatbot AI baru Meta tidak bisa berhenti menghancurkan Facebook” dengan beberapa jawaban yang lucu dan tidak terduga. Bot memiliki beberapa jawaban yang sangat lucu yang memukul perusahaannya sendiri, dan seperti yang mereka katakan dengan jelas dalam artikel: “Jika Anda khawatir kecerdasan buatan menjadi terlalu pintar, berbicara dengan chatbot AI Meta mungkin membuat Anda merasa lebih baik.” Memang, meskipun BlenderBot 3 akan lulus tes Turing yang sangat spesifik dan diklasifikasikan sebagai “cerdas” oleh beberapa orang, itu tetap menjadi mesin interpolasi (dan tidak ekstrapolasi seperti yang dapat dilakukan manusia) dari data. Data yang dikumpulkan dari diskusi manusia di internet, termasuk bias kami, dan beberapa yang terburuk karena kecenderungan anonimitas untuk memunculkan yang terburuk pada beberapa orang.
Ini hanya salah satu contoh. Banyak pekerjaan yang harus dilakukan untuk meningkatkan “kecerdasan” dalam mesin, termasuk perubahan besar dalam cara kami melatih algoritme ini jika kami ingin mereka menjadi “generalisasi” dan, bahkan lebih baik, mesin ekstrapolasi. Ini berarti bahwa mereka tidak akan terbatas pada data pelatihan lagi dan dapat menghubungkan konsep, membuat tebakan, dan berinovasi, seperti yang dilakukan manusia. Namun, algoritme berbasis pembelajaran mesin baru-baru ini sangat kuat untuk tugas yang tepat dan terdefinisi dengan baik yang kami optimalkan. Namun, kasus kegagalan seperti itu akan terjadi ketika mencoba menggunakannya untuk tugas yang lebih kompleks seperti mensimulasikan diskusi manusia.
Berita Terpanas
Meta baru saja meluncurkan chatbot baru dan itu memukul pemiliknya!
Chatbot terbaru Meta, BlenderBot 3 dapat diakses oleh semua orang di AS untuk mengobrol guna mengumpulkan umpan balik tentang kemampuannya. Cobalah atau baca lebih lanjut jika Anda tidak berada di AS seperti saya Github untuk difusi stabil sekarang tersedia untuk umum!
Repo GitHub untuk difusi stabil, yang dijelaskan pada #2 di bawah, sekarang tersedia untuk publik dengan bobot yang telah dilatih sebelumnya dan semua yang Anda butuhkan! NVIDIA Instant NeRF Menangkan Best Paper di SIGGRAPH, Menginspirasi Gelombang Kreatif Di Tengah Puluhan Ribu Unduhan
Pelajari lebih lanjut di artikel kami atau baca koran. Dalam satu kalimat: NVIDIA Mengubah Foto menjadi Pemandangan 3D dalam Milidetik.
Makalah paling menarik minggu ini
VoLux-GAN: Model Generatif untuk Sintesis Wajah 3D dengan HDRI Relighting
Kerangka kerja generatif untuk mensintesis wajah yang sadar 3D dengan pencahayaan ulang yang meyakinkan. Sintesis Gambar Resolusi Tinggi dengan Model Difusi Laten
Model difusi teks-ke-gambar laten. Mirip dengan Google Imagen, model ini menggunakan encoder teks CLIP ViT-L/14 beku untuk mengkondisikan model pada prompt teks. DeepFaceVideoEditing: Pengeditan Dalam Berbasis Sketsa untuk Video Wajah
Kerangka kerja pengeditan video wajah berkualitas tinggi berbasis sketsa baru yang memanfaatkan StyleGAN3.
Nikmati makalah dan ringkasan berita ini? Dapatkan rekap harian di kotak masuk Anda!
Bagian komunitas Belajar AI Bersama!
Meme minggu ini!
Postingan komunitas unggulan dari Discord
kiral-carbon#3484 mengajukan pertanyaan yang sangat bagus di saluran Tanya Jawab kami dengan MineRL x Deepmind/OpenAI tentang bagaimana seseorang masuk ke perusahaan AI yang hebat. Apakah Anda memerlukan gelar PhD, atau apakah cukup Master? Apakah ini semata-mata berdasarkan pengalaman penelitian Anda dan bagaimana Anda dapat membangun latar belakang yang diperlukan?
Kami belum memiliki jawaban untuk pertanyaan-pertanyaan ini, tetapi nantikan wawancara kami dengan mereka di mana kami pasti akan bertanya kepada mereka!
Jika Anda juga ingin mengajukan pertanyaan atau jika Anda tertarik dengan kompetisi MineRL atau OpenAI/DeepMind, dan ingin belajar tentang bagaimana rasanya bekerja di sana, bergabunglah dalam percakapan dan ajukan pertanyaan Anda di saluran perselisihan kami!
Jajak pendapat AI minggu ini!
Sepertinya sudah bulat! Bergabunglah dengan diskusi di Discord dan ajukan pertanyaan Anda di saluran Q&A kami! Kami akan menyelenggarakan lebih banyak Tanya Jawab di server!
Bagian yang dikuratori TAI
Artikel minggu ini
Daftar Periksa Pembelajaran Mesin: Fungsi Biaya dan Penurunan Gradien: Bagian ini benar-benar melengkapi daftar periksa Pembelajaran Mesin. Penulis memulai dengan penjelasan sederhana tentang fungsi biaya yang mendasari matematika, diikuti dengan contoh kehidupan nyata yang luar biasa. Menyelami kode Python dari setiap fungsi biaya diikuti dengan penjelasan langkah demi langkah tentang Gradient Descent, yang paling penting dari Machine Learning dan Deep Learning.
Jika Anda tertarik untuk menerbitkan bersama kami di Towards AI, silakan mendaftar di sini, dan kami akan menerbitkan blog Anda ke jaringan kami jika memenuhi kebijakan dan standar editorial kami.
Pandangan Etis Lauren tentang BlenderBot 3
Wow, ada banyak yang harus dibongkar di sini! Tampaknya ada keseimbangan yang sulit antara biaya kemajuan dan siapa yang membayarnya. Patut dipuji bahwa dorongan di balik Blenderbot adalah untuk memperbaiki beberapa masalah dengan model bahasa yang besar, tetapi jangan menganggapnya begitu saja.
Pertama, Blenderbot melampirkan tautan untuk mendukung klaimnya, yang merupakan fitur hebat yang menambah keandalan responsnya. Namun, reputasi sumber yang dikutip masih bisa sangat bervariasi — tidak semua JSTOR.
Model statis Blenderbot diduga akan melindungi dari episode yang terbawa oleh kefanatikan (seperti yang menimpa Tay Microsoft, yang mengadopsi model pembelajaran waktu nyata), namun masih dapat mendukung teori konspirasi dan pernyataan fanatik, serta informasi yang salah. atau yang tidak masuk akal. Ini pasti terjadi karena dilatih dengan data yang tidak difilter pada tahap ini, dan mudah-mudahan akan berkurang seiring waktu seperti yang diprediksi Meta, tetapi tidak boleh diabaikan sebagai kelemahan saat ini.
Klaim Meta untuk mengumpulkan data obrolan publik demi memperbaiki model mungkin terbukti salah. Jika tujuannya adalah agar Blenderbot meniru pola percakapan manusia yang bebas dan alami, itu tidak akan tercapai oleh interaksi manusia dengan model, karena Blenderbot bukan mitra percakapan manusia normal dan manusia cukup pintar untuk tidak memperlakukannya seperti itu. . Jadi, begitu Anda dihadapkan pada percakapan yang berpotensi membingungkan dan tidak menyenangkan dan Anda ingin memberikan umpan balik atau menandai tanggapan yang tidak pantas, Meta mengharuskan Anda menyerahkan data Anda sendiri untuk melakukannya.
Apakah ini cara terbaik untuk membuat kemajuan? Jika tujuan mereka adalah untuk meningkatkan keamanan dari waktu ke waktu melalui interaksi, maka menurut standar Meta sendiri, itu tidak cukup aman sekarang. Namun, itu telah dirilis ke publik. Manfaatnya mungkin datang kemudian tetapi bahayanya dirasakan sekarang melalui bias yang disandikan BlenderBot. Bahkan dengan penyangkalan dan pengakuan masalah, lebih banyak mitigasi harus dilaksanakan oleh pihak ketiga untuk rilis skala ini untuk menghindari bahaya lebih lanjut dari bias dan informasi yang salah.
Bergabunglah dengan komunitas Belajar AI
Pekerjaan unggulan minggu ini
Insinyur Visi Komputer Senior @ Neurolabs (London & Jarak Jauh)
Insinyur Pembelajaran Mesin @ Runway (Jarak Jauh)
Senior ML Engineer — Algolia AI @ Algolia (Hybrid remote)
Senior ML Engineer — Pencarian Semantik @ Algolia (Hybrid remote)
Tertarik untuk berbagi peluang kerja di sini? Kontak [email protected] atau posting peluang di saluran #hiring kami di discord!
Buletin AI ini adalah semua yang Anda butuhkan # 8 awalnya diterbitkan di Towards AI on Medium, di mana orang-orang melanjutkan percakapan dengan menyoroti dan menanggapi cerita ini.
Diterbitkan melalui Menuju AI
