ai | BriefGPT - AI 论文速递

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选择性视觉是视觉推理的挑战：视觉论证理解的基准测试
AI 的视觉论证理解能力受限，当面临视觉论证时，模型的正确性只有 78.5%，而人类的正确性达到了 98.0%。
PDF5 days ago
AI 数据准备检核员 (AIDRIN) 用于评估数据对人工智能的准备情况
评估数据准备就绪性的 AI 数据准备度量框架 AIDRIN 可量化地评估数据的准备就绪性，并通过指标和可视化报告提高机器学习流程的效率，以便在 AI 应用中做出明智决策。
PDF5 days ago
骑士不确定性游戏
游戏作为 AI 的试验平台，在 20 世纪后期和 21 世纪初被视为 AI 的研究重点，但取得的成功并未实现通用智能，因此需要能够应对游戏规则的不确定性以实现 AGI 发展和智能机器建设。
PDF6 days ago
AI - 机器人系统在科学发现中的应用
自动化整个科学方法论需要数据归纳的自动化以及实验从设计到实施的自动化，机器人科学家是将人工智能和实验室机器人相结合，具备进行真实世界实验检验假设的能力。本章探讨了机器人科学家在科学哲学中的基本原理，并将其活动与机器学习范式相对应，认为科学方
PDF7 days ago
大型语言模型的偏见源于其规模
通过探索大型语言模型 (LLMs) 的设计，本文主要讨论偏见与 LLMs 之间的关系，并试图让读者相信有害偏见是目前 LLMs 设计不可避免的结果，因此要解决有害偏见问题，需要对以 LLMs 为驱动的人工智能进行严肃的重新考虑，回到其设计所
PDF13 days ago
探讨可解释性和人工智能素养在用户合规性中的作用
AI 逐渐在不同领域中变得越来越普遍。然而，由于复杂的基于 AI 的系统通常是黑盒的，决策逻辑不透明，用户发现很难遵守它们的建议。虽然研究人员正在调查可解释的人工智能（XAI）以增强底层机器学习模型的透明度，但有效的解释类型和其他增加遵从的
PDF14 days ago
利用估计目标框架提高人工智能 / 机器学习评估的有效性和实用性
使用改编自国际临床试验指南的估计框架，提出一种改进评估方法的方法，用于评估 AI 或机器学习模型的有效性和实用性，以揭示其潜在问题、原因和解决方案。
PDF18 days ago
PET/CT 图像中的 AI 病变跟踪：基于 Siamese 的 CNN 管道应用于 PSMA PET/CT 扫描
通过 Siamese CNN 方法，应用于 PSMA PET/CT 扫描，成功实现了多发性病灶的追踪，该方法在预测治疗结果方面表现出潜力。
PDF19 days ago
OLMES：语言模型评估的标准
AI 领域中，评估语言模型的性能往往会因为任务评估方法的微小改变导致结果巨大的变化，由于缺乏共同的标准设置，不同模型在相同任务上的评估方法不同，对模型性能最佳的声称难以重现。本论文提出了 OLMES，一种完全记录且实用的、可以重现 LLM
PDF20 days ago
用于匿名学习图像压缩的感兴趣区域损失
在公共空间使用人工智能不断引发对隐私和敏感数据保护的担忧，本论文介绍了一种使用定制损失函数的 ROI 来实现足够去识别化的方法，通过训练端到端优化的自编码器来实现压缩和去识别化，同时考虑了压缩率、延迟和对人脸和人物检测模型的影响。
PDF23 days ago
我有了 “答案”！问答中 LLMs 隐藏状态的解释
该研究调查了大型语言模型（LLMs）在基于知识的问答环境中的可解释性和可解释性，并提出隐藏状态可以区分正确和错误的模型行为的主要假设。通过测试量化模型 LLaMA-2-7B-Chat、Mistral-7B、Vicuna-7B 和 MuSeR
PDFa month ago
揭示人工智能在纳米材料形态预测中的潜力
该研究探索了 AI 在数据可用性限制下预测纳米颗粒形态的潜力，通过建立一个双倍于类似研究的新的多模态数据集，系统评估了经典机器学习和大型语言模型在纳米材料形状和尺寸预测方面的性能，并最后用一个文本到图像系统进行了原型设计，讨论了所得到的经验
PDFa month ago
Alt4Blind：简化图表 Alt 文本创建的用户界面
从相似的图表图像中检索高质量的替代文本，以辅助用户生成准确的替代文本，并通过引入新的基准数据集、开发深度学习模型和设计用户界面来解决现有模型产生不准确或误导性信息的问题。
PDFa month ago
跨模态 3D 生成自动化人类视觉疾病诊断
利用人工智能方法将功能性磁共振成像（fMRI）解码为可视的 3D 图像，实现对 fMRI 数据的自动临床分析。
PDFa month ago
2022 ACR-NCI-NVIDIA 联邦学习挑战中自动乳腺密度分类的公平评估结果
乳房密度的正确解释对于评估乳腺癌风险很重要。利用人工智能准确预测乳房密度的能力已经得到证明，然而，由于乳房 X 光成像系统的特性差异，使用一个系统的数据构建的模型在其他系统上泛化能力不强。联邦学习已被提出作为一种提高人工智能泛化性能的方法，
PDFa month ago
数据燃起：天文成像中的扩散增强方法
天文学和人工智能的交叉领域面临着诸多挑战，本研究提出了一种名为 FLARE 的两阶段增强框架，通过特征学习和增强分辨率的方法，在图像分类中取得了显著性能提升。
PDFa month ago
StackOverflowVQA: Stack Overflow 视觉问答数据集
人们越来越倾向于使用人工智能来解决各种问题，包括软件相关的编程问题。本研究通过引入 StackOverflowVQA 数据集，并提供一种基于 GIT 模型的算法，首次关注了需要通过图像理解问题的软件相关问题，该数据集包含多个人工产生的完整句
PDFa month ago
竞争的人工智能需要计算论证
人机和 / 或机器之间的动态解释和决策过程是实现可争议人工智能的关键，需要通过计算论证进行支持。
PDFa month ago
降低支持强化学习策略的风险与扩散模型
应用强化学习和模仿学习改进辅助机器人的策略设计，以提供安全可靠的辅助护理解决方案。
PDF2 months ago
具有可靠性保证的混合卷积神经网络
在确保 AI 模型的可靠执行方面，我们提出冗余执行作为一种可靠执行 AI 模型的常见技术。我们采用协同设计方法，在非可靠执行与可靠模型执行中集成，并将额外计算开销仅限于必要的领域。本文描述了混合型 CNN 的设计、实现和一些初步结果。
PDF2 months ago