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本文目录：
- 1、openai和deepmind哪个更厉害
- 2、openai和微软的关系
- 3、研究人员称 AI 仅用 30 天研发出潜在抗癌新药，并能预测患者的生存率？
- 4、谷歌教AI踢足球，真的能打造“AI版贝克汉姆”吗？
- 5、Google 子公司deepmind 发布新的AI语言模型 Gopher
openai和deepmind哪个更厉害
目前来看森者乎应对微软和OpenAI威胁:谷歌将合并两大AI研究部门DeepMind和GoogleBrain，OpenAI和DeepMind都是非常厉害应对微软和OpenAI威胁:谷歌将合并两大AI研究部门DeepMind和GoogleBrain的AI项目。但从技嫌告术上讲应对微软和OpenAI威胁:谷歌将合并两大AI研究部门DeepMind和GoogleBrain，OpenAI的研究领域更多元化应对微软和OpenAI威胁:谷歌将合并两大AI研究部门DeepMind和GoogleBrain，而DeepMind则此悉重点关注自应对微软和OpenAI威胁:谷歌将合并两大AI研究部门DeepMind和GoogleBrain我学习算法。
openai和微软的关系
合作关系。
1月23日消息，微软宣布，将扩大与OpenAI的合作关系，OpenAI是艺术和文本生成人工智能系统（如ChatGPT、DALL-E2和握游核GPT-3）背后的创业公司，其将获得微软“多年、数十亿美元”的投资，具体数额没有披露，有媒体报道称是100亿美元。OpenAI表示，新资本的注入将用于继续研究和“开发越来越安全、有用和强大的人工磨尘智能”。
微软（Microsoft）是一家美国跨国科技企业，1975年4月4日创立。2021财年微软营收为1681亿美元，净利润为613亿美元，公司总部设立在华段掘盛顿州雷德蒙德（Redmond，邻近西雅图），以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。
研究人员称 AI 仅用 30 天研发出潜在抗癌新药，并能预测患者的生存率？
近日，一则AI仅用30天就研发出新药，并能预测患者生存率的消息引起了大家的关注，也引起了相关的讨论。AI在这方面拥有哪些优势，又存在什么问题，对于这些情况，具体来说包括AI的智能化水平越来越高对于我们的帮助越来越大、AI在新品研发方面具有独特的优势，以及AI研发的新药还需要时间验证才能证明其疗效这三个方面。
1，AI的智能化水平越来越高，对我们的帮助越来越大。
随着技术的不断进步，AI在智能化水平方面的表现越来越好，其智能化程度越来越高。这样的状态对于我们的帮助会更大。具体来说，就是复杂的工作由AI来完成更加高效，创新性工作有了AI的辅助会更快取得成果。这一切都使得我们从中获得越来越大的收益。
2，AI在新品研发方面具有独特的优势，未来的发展前途广阔。
在新品研发方面，AI具有独特的优势。由于可以充分调动大数据以及高速运算能力，因此AI在新品研发过程中速度更快，而且成功的几率更高。仅用30天就研发出新药，就充分说明了这个问题。因此未来AI在这个领域的发展前途极为广阔。
3，AI研发的新药还需要侍亩时间的验证才能证明其疗效。
虽没茄然利用AI可以研发出新药，但是在确定其疗效的过程中，却并没有捷径可走。具体来说，在目前的技术条件下，要想验证一种新药枯谈察的疗效，就必须进行充分的实际验证。这需要大量的时间。因此，对于AI研发的新药，以及其所做出的相关预测，必须通过长时间的验证才能最终确定其疗效如何。
谷歌教AI踢足球，真的能打造“AI版贝克汉姆”吗？
足球人工智慧研究专案Google Research Football，早在今年6月就出现在了谷歌报告上，而更早一些时间，就在Github上以开源的形式发布了足球环境游戏的测试版代码。
科技企业也确实都极其渴盼变量出现，不过他们更青睐于做温和的“改良派”，毕竟“彻底推翻腐朽政权”还需要一个漫长的培养接班人的过程。
以谷歌Football Engine为例，就让智能体借助奖励机制来自己get动态策略，从而学会规则与踢球技能（强化学习）。
不过，要称之为“下一代AI”未免有点拔苗助长。
首先，“可玩性足球”（Gameplay Football）并没有完全摆脱深度学习的窠臼。系统根据对手的实力不同，提出了简单、终极、困难这三个版本的基准问题，其中简单级别的比赛应用单一机器算法，而困难级别则是由分布式深度学习算法来处理的。
而且，系统所采用的训练方式（即强化学习），与OpenAI Five在游戏Dota 2中击败了世界级电子竞技队OG，deepmind在《魔兽争霸》人机对战中获胜时所采用的训练方式，并没有本质上的区别，都是让智能体在复杂的即时战略游皮指饥戏中学逗模会与环境交互，并解决复燃返杂的任务。
Google 子公司deepmind 发布新的AI语言模型 Gopher
谷歌子公司 DeepMind 发布应对微软和OpenAI威胁:谷歌将合并两大AI研究部门DeepMind和GoogleBrain了 Gopher应对微软和OpenAI威胁:谷歌将合并两大AI研究部门DeepMind和GoogleBrain，这是一个 2800 亿参数应对微软和OpenAI威胁:谷歌将合并两大AI研究部门DeepMind和GoogleBrain的人工智能自然语言处理 (NLP) 模型。基于 Transformer 架构并在名为 MassiveText 的 10.5TB 语料库上进行训练，Gopher 在 124 项评估任务中的 100 项中优于当前其它先进的技术。
作为通用 AI 研究工作的一部分，DeepMind 团队训练了 Gopher 和几个较小的模型，以探索大型语言模型 (LLM) 的优缺点。特别是，研究人员确定了增加模型规模可以提高准确性的任务，例如阅读理解和事实检查，以及那些不能提高准确性的任务，例如逻辑和数学推理。该团队在大量 NLP 基准测试中评估了 Gopher，包括 大规模多任务语言理解 (MMLU) 和 BIG-bench ，并将其性能与 GPT-3 等几个基准模型进行了比较。
我们注意到一个总体趋势，即 Gopher 在知识密集型任务上表现出持续改进，但在推理密集型任务上表现出较少。根据 DeepMind 团队的说法，Gopher 是为 DeepMind 的语言研究奠定了基础，特别是在将影响这些模型的评估和部署方式的领域……这种方法是创建服务于社会的大型语言模型的关键，进一步推动我们解决智能以推进科学的使命并造福人类。
语言模型预测下一个项目或 标记 文本序列，考虑到以前的标记应对微软和OpenAI威胁:谷歌将合并两大AI研究部门DeepMind和GoogleBrain； 当迭代使用这样的模携闭型时，将预测输出作为输入反馈，该模型称为 自回归 模型。基于 Transformer 深度学习架构的自回归语言模型在许多 NLP 任务上创造了最先进的性能记录，许多研究人员开发了非常大规模的模型。虽然 175B 参数 GPT-3 可能是最广为人知的，但已经训练了更多参数的模型，包括 178B 参数 Jurassic-1 和 530B 参数 Megatron-Turing NLG 。
收集用于训练此类模型的大型数据集是一项挑战。几个这样的数据集已经开源，例如 Pile 和 C4 ，并包含从 Wikipedia 等网站上抓取的文档。DeepMind 团队担心，简单地不分青红皂白地爬网可能会污染他们的训练数据集和测试数据集以进行基准评估，因为这些数据集在网络上可用。为了防止这种情况，DeepMind 开发了一个数据准备管道和一个名为 MassiveText 的自定义训练数据集。从 C4、Wikipedia、GitHub 和其他来源的内容开始，管道过滤掉显式内容，执行文档重复数据删除，并过滤掉测试数据。
DeepMind 训练辩纤裂了 6 个不同大小的模型，从 44M 参数到 280B 参数的 Gopher 模型。他们在一组 152 个任务上评估了模型，其中 62 个来自 BIG-bench，57 个竖腔来自 MMLU，以及语言建模、阅读理解、事实检查、问答和常识的基准任务。对于其中 124 项任务，他们将自己的表现与已知的最先进的表现进行了比较，Gopher 打破了 100 项的记录。该团队还调查了他们的模型在不同规模上的表现，得出的结论是“[m]任何学术科目，连同一般知识，看到大的改进仅来自规模”，但规模对逻辑推理、常识和数学任务有“减少的好处”。
在 Hacker News 关于 Gopher 的讨论中 ，一些评论者想知道它“挖掘”信息的能力是否激发了它的创建者给它起与前网络 Gopher 搜索系统相同的名称。其他人讨论了语言模型是否应该被视为“真正的”人工智能应对微软和OpenAI威胁:谷歌将合并两大AI研究部门DeepMind和GoogleBrain：
Gopher 在 几个 NLP 基准测试中 的排名可以在 Papers with Code 网站上找到。
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