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美国新闻媒体联盟发起"负责任AI"运动,要求科技巨头为AI训练内容付费。与此同时,维基百科基金会宣布与谷歌旗下Kaggle合作,发布专门优化的AI训练数据集,包含研究摘要、图像链接等结构化数据。此举旨在应对AI厂商爬虫带来的带宽压力——维基百科发现AI爬虫虽仅占访问量的35%,却消耗了65%的核心数据中心流量。通过提供机器友好的JSON格式数据,维基百科希望引导AI厂商使用规范渠道获取内容,而非无节制抓取原始网页。这反映了内容平台在AI时代面临的两难:既要维护用户体验,又难以完全阻挡技术迭代带来的数据需求。
中国游戏《黑神话:悟空》在全球范围内取得了巨大成功,不仅受到国内玩家的热烈追捧,也吸引了众多国际玩家的关注。这款游戏的成功归功于其深厚的文化底蕴、高质量的游戏体验以及国家的支持。任何试图篡改或歪曲这一文化形象的行为都是不可接受的。
在软件开发领域,代码文档一直是个大问题。即使人工智能驱动了代码完成解决方案,文档化仍然是一个难题。随着YCombinator的支持,这一创新解决方案有望成为全球程序员不可或缺的资源。
STORM是由斯坦福大学开发的创新性自动化写作工具,旨在从头开始编写具有广度和深度的长篇文章,类似于维基百科中的内容。这个工具通过互联网搜索自动搜集资料,并模拟专家与作者之间的对话来生成结构化的文章大纲,最终产生完整的、经过润色的文章。这包括去除重复信息、增加总结部分等,以提高文章的整体质量。
GlobeExplorer是一款全新的AI搜索引擎。不同于传统的搜索引擎,GlobeExplorer提供了更为丰富和个性化的搜索体验,让您轻松发现您感兴趣的内容。高质量搜索结果:平台致力于提供高质量的搜索结果,满足用户对工程、科学、艺术、学校、技术、爱好、生活方式等领域的需求。
斯坦福大学的研究人员利用维基百科数据训练了一个大模型,命名为WikiChat,通过优化和改进,成功解决了大模型的幻觉问题,并在事实准确性和其他指标上表现优秀。他们的最佳模型在新的基准测试中获得了97.3%的事实准确性,远远超过了GPT-4的66.1%。WikiChat的成功表明,维基百科数据在大模型训练中发挥了重要作用,通过检索增强生成的方法,可以有效解决大模型的幻觉问题�
维基媒体基金会周二发布的数据显示,2023年英语维基百科吸引了超过840亿次浏览最受欢迎的页面竟然是关于ChatGPT的。这款人工智能聊天机器人在仅仅一年多的时间里从未知到家喻户晓,进入学校、医疗、法律甚至宗教讲道。尽管存在对ChatGPT的担忧,人们仍然对维基百科保持浓厚的兴趣。
在最近接受EuronewsNext采访时,维基百科创始人吉米·威尔士对当前ChatGPT的性能表达了严厉的批评。该OpenAI开发的流行人工智能工具在撰写维基百科文章时效果「糟糕」,因为它经常「错漏百出,以可信的方式犯错,并且编造来源」。我们不想教机器人带有偏见,我们希望在整个事情的人类核心方面上做得正确。
在最新报道中,维基百科创始人吉米·威尔士对OpenAI的ChatGPT提出批评,称其在维基百科上的文章写作"糟糕"且"混乱"。威尔士指出,ChatGPT-4写成的维基百科文章被他形容为"糟糕",并强调了在线百科全书对于人工智能培训的重要性,需要准确和无偏见的信息。尽管ChatGPT遭到创始人的批评,但维基百科领域对于人工智能潜在作用的探索仍在继续,并且与开源AI公司的合作可能会为维基百科的未来提供新的可能性。
维基百科创始人JimmyWales在本周在里斯本举行的WebSummit上对ChatGPT作为可靠信息来源的使用表示担忧。这次峰会的讨论主题主要是人工智能。他呼吁这些开发者采取措施来应对其滥用,并表示:“这意味着他们必须走得更快一些。