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原標題：讓Sora和ChatGPT更可靠！只需這個知識價值定量評估新框架
關(guān)鍵字：規(guī)則,模型,騰訊,數(shù)據(jù),知識
文章來源：量子位
內(nèi)容字數(shù)：5228字

內(nèi)容摘要：

西風 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI為了讓AI更像科學家，他們將人類知識注入大模型…
正如教孩子解難題，你可以讓他們自己反復試錯找到正確方法，也可以教他們一些基礎規(guī)則和技巧提高解題效率。
類似地，將規(guī)則和技巧等人類知識融入到ChatGPT、Sora等基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI模型訓練中，有可能提高模型的效率和推理能力。
△該圖由AI模型StableDiffusionXL生成但關(guān)鍵問題是如何平衡數(shù)據(jù)和知識對模型的影響。
為了解決這一問題，美國國家工程院院士張東曉、寧波東方理工大學（暫名）助理教授天領(lǐng)銜，提出了一個新框架——
它首次對知識的價值進行定量評估，從而增強深度學習模型的預測能力。
實驗證明，該框架可在物理、化學、工程學等不同領(lǐng)域有廣泛的實際應用，比如使用該方法優(yōu)化機器學習模型來解決多變量方程、預測薄層色譜實驗的結(jié)果優(yōu)化未來的實驗化學條件等。
目前，該研究已刊于Cell Press交叉學科領(lǐng)域期刊Nexus。
此外值得一提的是，雖然Sora發(fā)布后被認為可以理解“事物在現(xiàn)實世界中的存在方式”，但本文研究人員認為它不能準確模擬許多基本交互的物理特性：
如果沒有對世界的基本理解

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文章來源：量子位
作者微信：QbitAI
作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關(guān)注科技行業(yè)新突破