生成式人工智能对创作和审美的影响日益显著。创作者在使用AI时面临隐瞒和审美趋同的问题,AI生成的内容往往模糊和平均化,导致创作变成“平均数生成比赛”。这种现象被称为“生成式审美反刍”,即创作者吸收AI的信息,影响审美。尽管AI无法真正理解世界,创作者仍需保持独立思考和真实体验。
设计师Sendi Jia在中英两地工作,利用AI生成器为客户制作背景图像。AI技术影响了设计师的工作价值,客户期望更低的成本和更快的交付,导致设计质量下降。设计师们认为AI更像玩具而非工具,且AI的普及使客户对设计师的工作负荷产生误解。
近期讨论大型语言模型(LLM)是否能实现人工通用智能(AGI)。当前的LLM如GPT系列在某些任务上超越人类,但仍有局限性。尽管技术进步迅速,AGI仍然遥远,未来可能会出现更多开源模型和特定应用的LLM。
我们提出了一种新的 Q 学习变体,称为 2RA Q 学习,以有原则的方式解决现有 Q 学习方法的一些弱点。我们对最大期望值项提出了鲁棒分布估计器,从而可以精确控制引入的估计偏差水平。分布鲁棒估计器具备闭合解,因此所提出的算法每次迭代的计算成本与 Watkins 的 Q 学习可比。对于表格情况,我们证明 2RA Q...
该研究对联邦学习框架下的聚合策略进行了数学分析,并提出了一种新的聚合算法,可以根据客户端贡献的价值来修改模型架构。
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