May, 2024

开放数据与生成型人工智能的场景谱系探索

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TL;DR开放数据和生成式人工智能的关系及其可能带来的创新潜力是尚未完全探索的领域，本文提出了一种新的开放数据第四波的情景框架，其中列举了开放数据与生成式人工智能可能相交的一些情景并探讨了实现这些情景所需的数据质量和出处方面的要求，同时指出为了充分利用生成式人工智能从开放数据中获得更多的见解，并改善开放数据获取与使用，数据持有者首先必须在五个关键领域取得进展：增加透明度与文档化、维护质量与完整性、促进互操作性和标准化、提高可访问性与易用性、解决伦理考虑。
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发现论文，激发创造
  • 开源生成式人工智能的近中期风险与机遇

    近年来，生成型人工智能的应用预计将在多个领域引起革命性的改变，领域范围涵盖科学、医学和教育等。这种巨大变革的潜力引发了有关潜在风险的激烈辩论，并引起了一些主导 AI 开发的科技巨头呼吁加强监管的声音。然而，这种监管可能会对开源的生成型 AI 领域产生不利影响。我们主张在即将到来以及中期的时段内进行负责任的开源生成型 AI 模型。为了设定背景，我们首先引入了一个 AI 开放性分类系统，并将其应用于 40 个当前的大型语言模型。然后我们总结了开放源代码和封闭源代码 AI 的不同益处和风险，并提出了从最佳实践到技术和科学贡献的潜在风险缓解措施。我们希望本报告能为当前关于近中期 AI 安全和其他社会影响的公共讨论添加一些急需的声音。

    Apr, 2024

  • 开源生成型人工智能的风险与机遇

    开源生成性人工智能（Gen AI）的应用在许多不同领域中具有革命性的潜力，可能引发对技术潜在风险的热烈讨论和对更严格监管的呼声。本研究使用三阶段框架对开源生成性人工智能模型的风险和机遇进行分析，并认为开源 Gen AI 的好处超过了风险，因此鼓励开源模型、训练和评估数据，并提供一系列管理与开源生成性人工智能相关风险的建议和最佳实践。

    May, 2024

  • 由生成式闭环人工智能主导的基础科学的未来

    探索和研究 AI 驱动的自动闭环科学发现方法，包括自我驱动的假设生成和假设空间的无限自主探索。将自动化纳入科学实践将缓解当前问题，包括发现的复制、数据的系统化生产以及最终的科学过程民主化，具有开创性的视野将释放 AI 在我们的世界基本结构搜索和发现方面的潜力，好过自动化当前工作流程，并打开技术创新的大门，解决人类面临的最大挑战之一。

    Jul, 2023

  • 探究生成人工智能和互联网相互作用

    本文研究探讨了生成 AI 技术中，AI 加入真实数据之后可能会产生回馈循环并导致未来模型的降级和多样性降低的情况，从而产生社会影响。同时，对于如何缓解这种回馈循环以及降低未来技术模型降级的影响也提出了相关问题。

    Jun, 2023

  • 在生成类人工智能时代的黎明：关于 6G 无线智能的新前沿的教程与综述

    通过对 6G 网络研究中的数据驱动的无线研究、生成式人工智能、生成模型、GMs 和 6G 网络研究等关键词进行分析，本文介绍了生成模型的教程和调查，并对无线研究领域的核心问题进行了回顾和分析，提出了 GMs 在 6G 网络研究的重要作用，并针对未来可能面临的挑战提供了潜在的策略和有希望的解决办法。

    Feb, 2024

  • 生成人工智能的挑战与机遇

    我们旨在识别现代生成 AI 范例中尚未解决的主要挑战，以进一步增强其能力、多样性和可靠性，并为研究人员提供有价值的见解，以探索更有成效的研究方向，从而促进更强大和可访问的生成 AI 解决方案的发展。

    Feb, 2024

  • 生成人工智能用于合成数据生成：方法、挑战与未来

    该论文探讨利用巨大的大语言模型生成特定任务训练数据的先进技术，介绍了方法论、评估技术和实际应用，并讨论了当前的限制和未来研究的潜在路径。

    Mar, 2024

  • 人工智能生成的图像作为数据源：合成时代的黎明

    通过利用生成人工智能（AI）产生的图像作为新的数据源，重新塑造了视觉智能中的传统模型范式，本文探讨了这一创新概念，从训练机器学习模型到模拟场景进行计算建模、测试和验证等一系列应用中探索了生成数据的潜力，并深入讨论了支持这种突破性使用生成 AI 的技术基础以及伴随的伦理、法律和实践考虑。

    Oct, 2023

  • 利用生成智能技术为智慧城市数字孪生加强：关于数据、场景、三维城市模型和城市设计自主生成的调查

    通过集成先进的信息、通信和计算技术对现代城市进行数字化转型，标志着数据驱动的智能城市应用迈入了一个新时代，以实现高效和可持续的城市管理。本综述旨在探讨生成式人工智能技术与城市数字孪生的创新整合，以解决智慧城市领域中的挑战，如交通与流动性管理、能源系统运营、建筑和基础设施管理以及城市设计。综述从介绍热门生成式人工智能模型及其应用领域开始，然后系统回顾现有的利用生成式人工智能技术自治能力促进城市监测和预测分析的城市科学应用，包括数据增强、合成数据和场景生成、自动化 3D 城市建模以及生成式城市设计和优化。在回顾的基础上，本综述讨论了将生成式人工智能模型融入下一代城市数字孪生中以实现更可靠、可扩展和自动化管理智慧城市的潜在机会和技术策略。

    May, 2024

  • 应对生成式人工智能数据生命周期中的隐私和版权挑战

    生成式人工智能在模拟真实图像、文本和数据模式方面展示了令人瞩目的能力，然而，大规模数据集的使用引发了对数据隐私和版权侵权的担忧，传统方法只能提供问题的局部解决方案。我们的论文对数据生命周期内的隐私和版权保护面临的多层面挑战进行了深入研究，并主张综合技术创新与伦理思考来综合性地解决这些问题，以生命周期的视角开展调查和设计解决方案，旨在激发更广泛的讨论，并在生成式人工智能中积极推动数据隐私和版权完整性的共同努力。

    Nov, 2023