数据编织不仅能更持久地保存数据 , 还能利用人工智能实现数据的就地、自助分析、分类和治理 。 作为一种跨平台和业务用户的灵活、弹性数据整合方式 , 数据编织能够简化企业机构的数据整合基础设施 , 并创建一个可扩展架构 , 以此来减少大多数数据和分析团队因整合难度上升而出现的问题 。
可解释人工智能
深度思维公司最近发布了名为地鼠的新的超大型语言模型 。 地鼠可运行2800亿个参数 , 超越了OpenAI公司此前发布的能运行1750亿个参数的GPT-3 , 但逊于英伟达-微软公司发布的能运行5300亿参数的威震天-图灵 。 研究结果证实 , 威震天-图灵在一系列自然语言任务 , 包括文本预测、阅读理解、常识推理、自然语言推理、词义消歧中都获得了前所未有的准确率 。
然而 , 人工智能在克服偏见、保护隐私和获取信任方面存在挑战 , 这导致了可解释人工智能(XAI)的兴起 。 XAI是人工智能的一个新兴分支 , 用于解释人工智能所做出的每一个决策背后的逻辑 。 XAI可以改善AI模型的性能 , 因为XAI的解释有助于找到数据和特征行为中的问题 , 它也可以提供更好的决策部署 , 因为其解释为中间人提供了额外的信息 , 使其可以明智而果断地行动等 。
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