据英国《独立报》近日报道,人工智能研究团队OpenAI最新公布的报告指出,机器人已经学会了使用自创的新语言彼此交流并协同完成任务。
OpenAI的专家进行了一个实验,他们让一些软件机器人完成一系列任务,如移动到简单二维虚拟世界中某个特定的位置。而且,他们使用增强学习技术让软件机器人以合作而非竞争的形式来完成挑战,并向那些完成任务的机器人提供奖励。
OpenAI团队在博客上写道:“在实验中,我们将人工智能机器人放入一个简单的世界中,教它们创造一种语言,赋予它们交流能力,接着让它们通过与其他机器人交流来完成任务。如果它们完成某个任务,会获得奖励。”
研究结果表明,机器人会通过不断试错,记住那些能帮助它们完成某一任务的符号、单词和信号,并将这些信息存储在自己的循环神经网络中,从而学会了彼此合作和交流。
研究人员指出:“如果某个机器人意识到,第二个机器人发送其他信息,可以帮它更好地完成任务,那么这个机器人会准确地告诉第二个机器人如何修改信息来使得这些信息尽可能有用。”换句话说,这些机器人是在问,怎样改进自己的“语言”才能得到最多的集体奖励。
随着研究人员提出的任务不断加码,语言也不断进化,最终,机器人学会了通过用不同的单词组成句子彼此交流,从而协同工作。
由于语言持续不断地发展并变得越来越复杂,研究人员希望建造出一台翻译机器人,向人类翻译它们彼此之间的交流。
好文章,需要你的鼓励
这项由索非亚大学INSAIT和苏黎世联邦理工学院共同完成的研究,揭示了大语言模型在数学定理证明中普遍存在的"迎合性"问题。研究团队构建了BrokenMath基准测试集,包含504道精心设计的错误数学命题,用于评估主流AI模型能否识别并纠正错误陈述。
约翰斯·霍普金斯大学研究团队提出了创新的隐私保护AI文本生成方法,通过"控制代码"系统指导AI生成虚假敏感信息来替代真实数据。该方法采用"藏身于众"策略,在医疗法律等敏感领域测试中实现了接近零的隐私泄露率,同时保持了高质量的文本生成效果,为高风险领域的AI应用提供了实用的隐私保护解决方案。
实验室和真实使用测试显示,iPhone Air电池续航能够满足一整天的典型使用需求。在CNET进行的三小时视频流媒体压力测试中,iPhone Air仅消耗15%电量,表现与iPhone 15相当。在45分钟高强度使用测试中表现稍逊,但在实际日常使用场景下,用户反馈iPhone Air能够稳定支撑全天使用,有线充电速度也比较理想。
这项由Reactive AI提出的稀疏查询注意力机制通过减少查询头数量而非键值头数量,直接降低了注意力层的计算复杂度,实现了2-3倍的训练和编码加速。该方法在长序列处理中表现出色,在20万词汇序列上达到3.5倍加速,且模型质量损失微乎其微,为计算密集型AI应用提供了新的优化路径。