一起学习人工智能 — 迈向人工智能社区简报 #9

早上好，亲爱的AI爱好者们！

我真的非常喜欢本周与Jerome关于AI的动力：数据的讨论。他揭秘了与构建AI模型的数据集相关的几个主题，并对自动驾驶领域有很深入的见解。Jerome也位于蒙特利尔，并在数据领域工作了几十年。他绝对拥有丰富的知识可以分享！

我们的社区调查显示，在市场上ChatGPT Plus备受青睐，凭借其多功能性和市场占有率的优势。您是否也正在支付它或其他LLM的费用？我邀请您加入关于在不同应用中使用多个LLM进行讨论的话题。

此外，请查阅我们精选的文章，包括有关机器学习训练中的提前停止，重要的LLM论文综述，以及Google Gemini和GPT-4之间引人入胜的对比，所有这些都提供了来自伟大作者的惊人见解！

愉快阅读，祝你周末愉快！

- 路易斯-弗朗索瓦·布沙尔，Towards AI首席技术长，社区主管和联合创始人

AI每周简报是什么

在本周的“什么是AI”播客节目中，路易斯-弗朗索瓦·布夏尔德采访了Sama的机器学习主管Jerome Pasquero，他在AI领域特别是数据方面的专业知识富有洞察力且及时。他们讨论了AI与数据的一些有趣方面，以及人类判断在数据标注中的重要而常常被忽视的角色。他们还探讨了AI面临的伦理挑战。Jerome提出了他对于在推动AI创新的同时维护伦理标准的看法。他还强调了干净、良好结构化数据的重要性，这是强大的AI模型的基础。如果您对数据如何推动AI感兴趣，请在YouTube、Spotify或Apple Podcasts上收听。

学习人工智能社区板块！

来自Discord的精选社区帖子

Agungpambudi分享了一个名为“房地产销售数据”的数据集，提供有关房地产趋势的洞察。该数据集提供了有关房地产销售的信息，包括房产类型、税务关键字、地址和建筑风格。它还有助于了解各个区和社区的房地产销售动态，分析楼层数、建筑年份、房间数、平方英尺甚至售价。请在Kaggle上查看并支持社区成员。在帖子中分享您的问题和反馈！

本周AI调查！

社区的大部分成员与其他LLM相比不介意支付ChatGPT Plus的费用，我们也同意！目前，ChatGPT提供了多样的功能，使其比其他模型更加多功能。在Discord主题中分享您对使用多个LLM处理不同用例的想法！

合作机会

学习AI Together Discord社区充满了合作机会。如果您渴望深入应用AI，想找一个学习伙伴，甚至为您的激情项目找一个合作伙伴，请加入我们的合作通道！同时也要留意这个部分 - 我们每周分享一些很棒的机会！

1. Usmanyousaaf正在寻找一个学习伙伴，一起探索ANN、CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformers、预训练模型、GANs等等！如果你想深入研究这些概念背后的数学知识，并且建立项目来提升你的简历，可以在本帖中联系他们！

2. Loccu44 正在开发一款文字转动画设计的网络应用程序。他们正在寻找在机器学习/自然语言处理方面有专业知识的人士，或热衷于学习并愿意为此项目贡献自己技能的学习者。如果你对此感兴趣，请在本帖中联系我们！

3. 雷洛伊-弗朗索瓦·布尔夏（Louis-François Bouchard）曾提供了一个在Towards AI工作的绝佳机会，担任LLM的AI技术作家和开发者。这个机会仍然向该领域的人们敞开，邀请他们帮助我们构建技术和应用学习资源。这将是一项有偿机会，主要涉及基于LLM的内容创作以及教程/课程项目的撰写。请在此处了解更多信息。

本周的梗图！

由goust9981分享的梗图

TAI 精选部分

本周文章

性能暂停：使用早停技术进行ML和DL模型训练的指南，作者Shivamshinde

用早停法增强你的ML模型，在这个快速发展的领域中提升性能和平衡训练效率。早停法能避免过拟合，节省时间，并提高准确性。然而，它依赖于好的验证数据，如果停止过早可能会导致欠拟合的风险。成功需要恰到好处和敏锐的应用。

我们必读的文章

1. 由Youssef Hosni在08/01至14/01這一周评选出的最重要的LLM论文 (Note: Please provide the HTML structure for better assistance in translation)

这些论文涵盖了塑造下一代语言模型的各种主题，从模型优化和扩展到推理、基准测试和性能提升。跟进这些领域中关于新型语言模型的研究将有助于指导持续进展，使模型变得更具能力、更稳健，并与人类价值观保持一致。

2. 谷歌Gemini与GPT-4对比，作者：Tim Cvetko

Google的新款「双子座」是一种强大的语言模型，能够卓越地处理多种数据类型，包括图像、音频、视频和文本，并增强了一般和专业推理能力。双子座采用了一种多模态编码器-解码器的创新设计，可以将各种数据转换为通用格式，并在基准测试中卓越表现。任何对人工智能感兴趣的人都可以从这些见解中获得清晰的认识，揭示了塑造技术未来的发展。

如果你想在“Towards AI”上发表作品，请查阅我们的指南并注册。如果符合我们的编辑政策和标准，我们会将你的作品发布到我们的网络上。