[百合]时间有效性研究揭示了增强的人工智能聊天机器人功能

奥地利因斯布鲁克大学的研究人员发表了一篇论文，探讨了时间有效性在生成人工智能（AI）系统中的应用，指出该基准可能会给生态系统带来变化。时间有效性是指一个陈述与另一个陈述的相关性，该陈述与另一个陈述的进展有关。时间。

对于人工智能系统，该指标允许模型识别语句基于时间的价值，这是使模型与众不同的关键功能。在这篇长达 18 页的研究论文中，人工智能模型已经证明了在识别简单语句中时间有效性的持续时间方面有足够的能力。

然而，在存在额外上下文信息的情况下，生成式 AI 模型识别语句中时间有效性的能力有所不同。为了有效衡量大型语言模型 (LLM) 遵循复杂语句中时间有效性的能力，研究人员推出了一项基准测试报告中写道：“我们提出了时间有效性变化预测，这是一项自然语言处理任务，对机器学习模型的能力进行基准测试，以检测引起此类变化的上下文语句。”创建数据集后从 X 开始，研究人员在几种主流生成人工智能模型上测试了时间有效性持续时间预测。

在他们提交的材料中，OpenAI 的 ChatGPT 未能以其时间常识（TCS）能力给人留下深刻印象，研究人员指出了训练聊天机器人所采用的系统。“ChatGPT 属于性能较低的模型之一，这与 TCS 的其他研究一致理解”，报纸上写道。

“它的缺点可能是由于少样本学习方法和缺乏对数据集具体特征的了解。”该论文指出了具有先进 TCS 的人工智能模型的几个用例，包括金融市场预测和生成新闻报道中的实用程序来自社交媒体帖子。

人工智能聊天机器人的其他用例包括提高其跟踪知识的能力，而这些知识在评估新输入以确定相关性时仍然是必要的。人工智能研究达到新的高度在过去的几个月里，针对人工智能和法学硕士的突破性研究已经发表，为人工智能和法学硕士的研究找到了漏洞。前沿模型的能力。

一项研究指出，主流 AI 模型更倾向于阿谀奉承而不是事实反应，因为它们在模型训练中依赖于人类反馈的强化学习 (RLHF)。 2023 年的另一项研究发现了一个聊天机器人故障，允许可怕的行为者通过重复单个指令来访问员工的详细信息。其他研究探讨了区块链与人工智能模型的应用，以提高用户的信任、隐私和安全性。观看：

区块链和人工智能有什么共同点？

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