OpenAI的模型在评估眼疾方面几乎与医生不相上下

OpenAI的模型在评估眼疾方面几乎与医生不相上下 眼科一直是将人工智能应用于临床并解决其应用障碍的工作重点，例如模型通过虚构数据产生"幻觉"的倾向。"这项工作表明，这些大型语言模型在眼健康方面的知识和推理能力现在几乎与专家无异，"发表在《PLOS 数字健康》杂志上的一篇论文的主要作者 Arun Thirunavukarasu 说。他补充说："我们看到了回答相当复杂问题的能力。研究使用了 87 种不同的病人情况来测试 GPT-4 在非专业初级医生、见习眼科医师和专家眼科医师中的表现。论文称，该模型的表现优于初级医生，并取得了与许多专家相似的结果。研究人员说，这项研究之所以引人注目，是因为它将人工智能模型的能力与执业医生的能力进行了比较，而不是与检查结果进行比较。它还运用了生成式人工智能的广泛能力，而不是之前一些人工智能医学研究中测试的狭窄能力，如通过病人扫描诊断癌症风险。该模型在需要一阶记忆的问题和需要高阶推理的问题（如插值、解释和处理信息的能力）上表现同样出色。Thirunavukarasu 在剑桥大学临床医学院学习期间开展了这项研究，他目前在牛津大学工作，他认为可以通过扩大数据集（包括管理算法、去身份化的病人笔记和教科书）对模型进行训练，从而进一步完善模型。这就要求在扩大信息来源的数量和性质的同时，确保信息保持良好的质量，在两者之间取得"棘手的平衡"。潜在的临床用途可能是对病人进行分流，或在专业医护人员有限的情况下使用。有证据表明，人工智能有助于诊断，例如能发现可能被医生遗漏的早期乳腺癌，因此在临床环境中部署人工智能的兴趣大增。与此同时，考虑到错误诊断可能对患者造成的伤害，研究人员也在努力解决如何控制严重风险的问题。伦敦大学学院人工医学智能教授皮尔斯-基恩（Pearse Keane）说，这项最新研究"令人兴奋"，其利用人工智能为专家的表现设定基准的想法"超级有趣"。基恩也是伦敦莫菲尔德眼科医院的成员，他也认为，在将这些技术引入临床之前，还需要做更多的工作。他列举了自己去年研究中的一个例子：向一个大型语言模型询问有关眼部黄斑变性的问题，结果该模型在回答中给出了根本是"杜撰"出来的参考资料。"我们必须在对这项技术的兴奋和潜在的巨大利益之间取得平衡.....至少要有谨慎和怀疑。"他说。 ... PC版： 手机版：

Meta 新模型：SAM来了～惊人的通用性，图像内物件分割的超级利器！

Meta 新模型：SAM来了～惊人的通用性，图像内物件分割的超级利器！ Meta AI 发布了最新的图像分割模型Segment Anything(SAM)， 能够从任何照片或视频中一键分割任何对象+零样本转移到其他分割任务。 这意味着它在商品识别（制作）、机器人视觉、医学图像诊断、自动驾驶、视频剪辑、增强现实等领域发挥重要作用。 以下是它的主要特性： 1⃣ 满足图像分割的通用需求。SAM 是一个通用的、可提示的图像分割模型。它可以通过简单的交互(如点击、框选、文本等)来进行交互式分割和自动分割，表征其可控性。 2⃣ 零样本学习能力。 数据集包括超过11亿个分割masks，这些masks是在大约1100万张有执照和保护隐私的图像上收集的；Sam 已经学会了关于物体是什么的通用概念这种理解使得对不熟悉的物体和图像进行零距离的概括，而不需要额外训练。 3⃣ 高效和速度。SAM 能在50毫秒内根据任何提示实时生成一个分割，这代表其具有实时性的应用可能性。 4⃣ 丰富的多样化场景。SAM 生成多个有效的mask来处理模糊或不确定的情况。这意味着现实世界的分割任务具有灵活性，相当有意义。 5⃣组合性强。SAM有望在许多需要在任何图像中找到和分割任何对象的领域中发挥作用。SAM还可以成为更广泛的多模态世界理解系统的组件。 Meta 团队期望，像SAM这样的组合系统设计以及提示技术将启用比专门针对固定任务集训练的系统更广泛的应用范围。他们预见在像增强现实/虚拟现实、内容创作和科学领域等领域都能发挥重要作用。Segment Anything， 通用、开源！ 更多实际场景案例，以及可互动的Demo，并可亲自测试。推荐访问： Invalid media:

马斯克、OpenAI决裂背后，大模型应该开源还是闭源？

马斯克、OpenAI决裂背后，大模型应该开源还是闭源？ 此次纠纷的焦点之一是马斯克对OpenAI的开源要求。而这背后所折射出的也是AI浪潮下科学界的长期争论话题到底应该开源还是闭源？纽约大学坦登工程学院计算机科学与工程系副教授Julian Togelius在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，开源是大势所趋。“开源对于防止权力集中很重要。到目前为止，每个大型模型都在某种程度上是‘可越狱的’。”马萨诸塞大学洛厄尔分校计算机科学教授Jie Wang则对每经记者表示，“未来各主要参与者都会将其大模型的某些部分开源，但绝对不是最重要的部分，例如用于训练其大语言模型和预训练模型权重的完整数据集。这或多或少类似于Meta开源LLaMA的方式。”AI巨头的决裂2月29日，马斯克在旧金山法院对OpenAI及公司CEO阿尔特曼和总裁布罗克曼提起诉讼，震惊全球科技圈。在马斯克的起诉书中，他斥责OpenAI违背“初心”，要求OpenAI恢复开源并给予赔偿。3月5日，OpenAI曝光了马斯克与他们的大量往来邮件，称马斯克提议 OpenAI 与特斯拉合并或由他完全控制，但双方未能就盈利性实体的条款达成一致。3月6日，马斯克在Twitter上回复，“如何OpenAI改名为ClosedAI，我就撤销诉讼。”图片来源：每经制图9年前，正是在AI上志同道合，马斯克和阿尔特曼等人携手创办了非营利性AI研究实验室“OpenAI”来对抗以Google为代表的科技巨头。而如今，马斯克与阿尔特曼及其所在的OpenAI彻底决裂，双方旧日坚持的“初心”成为矛盾焦点。在OpenAI的官网主页上写着，“我们的使命是确保通用人工智能（AGI）造福全人类。”最初，OpenAI的确作为一个非营利组织坚持着这样的路线。而自GPT-2后，OpenAI采取了闭源策略，公司出售大模型API访问权限，但不再发布有关其训练数据和模型架构的详细信息。2019年，阿尔特曼还组建了一个由OpenAI非营利组织管理的营利性实体，以便从微软等外部投资者那里筹集资金。对此，OpenAI在5日发文时曾解释，这是因为“开发 AGI 所需的资源远超过最初预期”。随着OpenAI核心技术不再开源，且与微软的关系越来越密切时，马斯克的不满可想而知。马斯克在起诉书中批评称：“OpenAI已经变成了全球最大技术公司微软事实上的闭源子公司。在其新董事会的领导下，OpenAI不仅在开发，而且实际上正在完善一种AGI，以最大化微软的利润，而不是造福人类。”背后是开源闭源路线之争在双方的争端中，一个值得关注的点是，马斯克要求OpenAI恢复开源。这折射出的也是AI浪潮下的一个争议性话题到底应该开源还是闭源？在开源闭源之争上，马斯克坚定地选择了前者。《每日经济新闻》记者注意到，马斯克旗下特斯拉的核心技术就已经在全球范围内开源。根据新加坡咨询公司GreyB的统计，截至2023年末，全球范围内特斯拉共拥有专利3304项（不包含审批中专利），其中有2397项仍然有效。据媒体统计，刨除重复的情况，特斯拉共有222项开放专利。从技术类别上看，特斯拉开放的专利属于比较核心的专利。图片来源：GreyB网站马斯克旗下另一家公司SpaceX也曾公开猛禽发动机图纸。在去年12月接受外媒采访时，马斯克曾透露，“SpaceX不使用（独占）专利，完全开放。”而将视角放大到整个科技界，开源还是闭源也是一直争论不休的话题。2023年10月31日，“开源派”曾签署了一份呼吁AI研发更加开放的联名信，截至发稿，1821名专家都签下了名字。图片来源：mozilla官网“开源对于防止权力集中很重要，我们不希望未来只有少数财力雄厚的科技公司才能控制前沿模型。” 纽约大学坦登工程学院计算机科学与工程系副教授Julian Togelius在接受《每日经济新闻》记者采访时表示。“到目前为止，每个大型模型都在某种程度上是‘可越狱的’。（开源让）我们了解其弱点，才能知道如何更好地部署模型。”（注：“越狱”指的是通过提示注入技术修改模型的行为。）马萨诸塞大学洛厄尔分校计算机科学教授Jie Wang也对每经记者称，“开源代码可以提高透明度并有助于推进技术，世界各地的相关方可以帮助识别开发团队未能发现的代码中的潜在陷阱，并提供更正。这有助于降低代码可能执行有害操作的风险。”不过，他也指出，开源并不是解决所有安全问题的灵丹妙药。而反对开源的一派认为，开源AI会被不良行为者操纵。去年10月20日，来自麻省理工学院和剑桥大学的科学家们发表了一篇论文，他们通过实验研究了持续模型权重的扩散是否会帮助恶意者利用更强大的未来模型来造成大规模伤害，结果发现，开源大模型的确可能存在风险。Jie Wang对记者表示，“不同的态度取决于不同的身份。学术研究人员希望AI技术是开源的，以便可以评估和修改代码。另一方面，企业家可能为了保护投资和业务，而不愿意开放源代码。”科技巨头与AI新贵在开源或闭源的问题上也采取了不同的路线。前者最近在互联网上免费提供了其生成式AI的代码，例如，目前开源大模型被Meta的Llama主导，许多开源模型都是基于Llama而开发；后者如OpenAI和Anthropic则出售专有AI模型的API访问权限，但不共享代码。OpenAI和Anthropic高管认为，政府应该监管最强大的AI模型，这样坏人就不能轻易利用它们。今年1月，Anthropic 公司研究人员还发表论文警告称，AI中毒可能导致开源大模型变成潜伏的间谍。图片来源：arxiv.org但在去年9月的美国参议院人工智能洞察论坛上，Meta首席执行官马克·扎克伯格等人却认为，开源模式对美国保持竞争力至关重要，科技行业可以解决对开源模式安全的担忧。若实现AGI，是否需要开源？“开源是大势所趋，我认为Meta正在引领这一趋势，其次是Mistral AI、HuggingFace等规模较小的公司。” Julian Togelius告诉《每日经济新闻》记者。尽管Mistral AI最初推出了开源模型，随着规模的扩大，其作风似乎越来越像OpenAI靠近，采取了闭源路线。对此，Togelius表示，“他们需要以某种方式赚钱，但目前还不清楚如何在这个领域最好地赚钱，但Mistral AI比 OpenAI 几乎不开源的情况要好得多。”而大型科技巨头Google近日的动作似乎也是对Togelius言论的验证。今年2月，Google罕见地改变了去年坚持的大模型闭源策略，推出了“开源”大模型Gemma。有报道认为，Gemma代表Google大模型策略的转变兼顾开源和闭源，开源主打性能最强大的小规模模型，希望战胜Meta和Mistral AI；闭源则主打规模大的效果最好的大模型，希望尽快追上OpenAI。去年5月，一份Google的内部文件曾在网上激起千层浪。文件认为，开源大模型迅猛发展，正在侵蚀OpenAI和Google的阵地。除非改变闭源的立场，否则开源替代品将最终使这两家公司黯然失色。“虽然我们的模型在质量方面仍略占优势，但（闭源和开源模型）的差距正在以惊人的速度缩小。”文件写道。“这（指的是Google的新举措）对研究和开发人员来说的确是个好消息。”Jie Wang对每经记者说道。“不过我怀疑Google是否会将一切开源。我认为未来各个主要参与者都会将其大模型的某些部分开源，以便研究人员和开发人员了解模型的架构和训练过程，但从业务角度来看绝对不是最重要的部分，例如用于训练其 LLM 和预训练模型权重的完整数据集。这或多或少类似于Meta开源LLaMA的方式。”而在对OpenAI的起诉书中，马斯克还提到了对AGI（通用人工智能）的担忧。当被问及若达到AGI，是否需要开源时，Julian Togelius表示，“我不认为AGI是一个定义特别明确或有用的概念。如果你 5 年前向某人展示 Claude 3 或... PC版： 手机版：