我一直对计算机感兴趣因为它们

ditihekhatun16

能够帮助人们更好地了解周围的世界。在过去的十年中谷歌所做的大部分研究都在追求类似的愿景——帮助人们更好地了解周围的世界并完成工作。我们希望建造功能更强大的机器与人们合作完成各种各样的任务。各种任务。复杂的信息搜寻任务。创造性任务例如创作音乐绘制新图片或创建视频。分析和综合任务例如根据几句话的指导来制作新文档或电子邮件或者与人们合作共同编写软件。我们想要解决复杂的数学或科学问题。转变模式或将世界信息翻译成任何语言。诊断复杂的疾病或了解物理世界。在虚拟软件世界和机器人物理世界中完成复杂的多步骤操作。

我们已经在研究成果中展示了其中一些功能的早期版本并且我们与的许多团队合作在影响数十亿用户生活的产品中提供了其中一些功能。但这次旅程中最激动人心的部分还在后面通  格鲁吉亚电话号码列表 过这篇文章我开启了一个系列的研究人员将在其中重点介绍我们在年取得的一些令人兴奋的进展并展示我们对年及以后的愿景。我将首先讨论语言计算机视觉多模态模型和生成机器学习模型。在接下来的几周内我们将讨论从负责任的人工智能到算法和计算机系统再到科学健康和机器人技术等研究主题的新进展。让我们开始吧语言模型 计算机视觉 多式联运模型生成模型 负责任的人工智能 机器学习与计算机系统高效的深度学习 算法进步 机器人技术自然科学 健康 社区参与语言模型更大更强大的语言模型的进展一直是过去十年机器学习研究最令人兴奋的领域之一。





一路上的重要进展包括序列到序列学习等新方法以及我们开发的模型这是过去几年该领域大部分进展的基础。尽管语言模型的训练目标非常简单例如在给定前面的标记的情况下预测文本序列中的下一个标记但当大型模型在足够大且多样化的文本语料库上进行训练时模型可以生成连贯的上下文相关的听起来自然的语言响应可用于广泛的任务例如生成创意内容语言之间的翻译帮助完成编码任务以及以有用且信息丰富的方式回答问题。我们正在进行的工作探讨了如何使用这些模型进行安全基础和高质量的对话以实现上下文多轮对话。自然对话显然是人们与计算机交互的一种重要且新兴的方