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OpenAI最新成果:无监督情绪神经元(水军面临失业威胁……)

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) OpenAI公布了一项最新成果:一个无监督的系统,很好的学会了表征感情。尽管这个系统目前只用亚马逊商品的顾客评价做了训练,能预测评价文本中的下一个字。 这项研究还发现一个独特的“情感神经元”,包含几乎所有的情感信号。 而且OpenAI这个模型可以用来生成文本,还能直接控制结果文字的情感……所以可能网上的人工水军们,正面临失业的威胁…… 使用这一方法的线性模型,在Stanford Sentiment Treebank上,实现了目前最强的情感分析精度:91.8%。Stanford Sentiment Treebank是一个小型数据库,但被广泛用于这列研究,其上之前最好的成绩是90.2%。这一精度可以与有监督系统匹敌,而且可以少用30-100倍的标记数据。 △为了让模型的两个变体(绿线和蓝线)能匹敌用6

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本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) “少年,我看你骨骼精奇,是个练武奇才,这里有一本《如来神掌》……” 现在,AI就能判断你是否骨骼精奇了。 而且这还不是概念或实验室技术,在浙江杭州,国内首个“儿童骨龄智能辅助诊断系统”正在成为浙江大学医学院附属儿童医院的落地产品。 背后还有一个CV领域令人熟悉的名字:依图。 骨龄检测? 顾名思义,“骨龄”是骨骼年龄的简称,是青少年儿童骨骼发育水平同骨发育标准比较而得出的发育年龄,它比年龄、身高、体重更能精确的反映出身体的成熟程度,更加准确地反映个体的生长发育水平和成熟程度。 骨龄也是儿科医生基础诊断中的重要基础信息,它是儿童生长发育和内分泌方面的关键指标。 除了能够作为判断儿童生长发育情况的主要指标,更能够通过骨龄判断儿童是否早(晚)熟,甚至根据骨龄和骨质发展情况预测未来的身高情况。同时,骨龄检测还能为运

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