12月2日,国家工业信息安全发展研究中心发布《人工智能中国专利技术分析报告》,百度、腾讯、微软、浪潮位居前四。
人工智能申请人专利申请数量排名(来源:《人工智能中国专利技术分析报告》)
报告针对人工智能下基础技术、语音识别、图像识别、云计算、自然语言处理、智能驾驶、智能机器人七个关键技术分支作了全面的专利态势分析。报告显示,我国人工智能领域专利在2010年后增长速度明显加快,近两年的增长令人瞩目。2018年专利申请量为94539件,达到2010年申请量的10倍。人工智能各技术分支从理论研究向产业应用转化的成熟度不同,企业偏向商业价值较高的领域进行专利布局,而高等院校、科研机构则偏重于底层技术研发成果的专利布局,互联网企业正在人工智能、传统制造等产业广泛渗透,为传统制造行业升级注入活力。
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OpenAI研究科学家Alexander Wei宣布,公司一个未发布的实验模型在国际数学奥林匹克竞赛中解决了六道题目中的五道,获得42分中的35分,达到金牌水平。该模型展现出类似人类数学家的推理能力,能够构建复杂严密的论证。这标志着AI在创造性问题解决方面的重要突破,不过该技术预计数月内不会公开发布。
约翰霍普金斯大学与StepFun公司联合研究,成功让AI学会"边看边思考"的视觉推理能力。通过两阶段训练方法,先让AI在文字推理中掌握认知行为,再迁移到视觉任务中。开发的OVR模型在多项测试中创造新纪录,为AI教育助手、医疗诊断、科研分析等应用奠定基础。
本文探讨了判断AI是否达到通用人工智能(AGI)和人工超级智能(ASI)水平所需的问题数量。目前缺乏确定的测试方法来评估是否达到顶级AI水平。基于图灵测试的分析,作者提出仅通过少量问题难以全面评估智能水平。参考美国国会图书馆主题标引(LCSH)的40万个主题领域,如果每个领域提出1万个问题,将需要40亿个问题来全面测试AGI。这种大规模测试虽然在逻辑上合理,但在实际操作中面临巨大挑战。
阿姆斯特丹大学研究团队开发出"缓存驾驶"技术,通过修改AI模型的键值缓存而非重新训练,让小型语言模型瞬间获得大模型的推理能力。该技术仅需一次调整就能让模型展现逐步推理行为,计算开销几乎为零,在多个推理基准测试中表现优异,还能实现推理风格迁移。