शीर्ष: वर्कशॉप से ग्रुप शॉट “म्यूजिक के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस”। निचला: कार्यशाला में दो सर्वश्रेष्ठ पेपर अवार्ड विजेता: “एआई 4 रिसर्च: जे नॉलेज-ग्राउंड विजय। लाइफटाइम साइकिल के लिए रिसर्च”।
लेखों की सीमा में, हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AAAI 2025) पर 39 वें वार्षिक AAAI सम्मेलन में आयोजित कुछ कार्यशालाओं में से कुछ प्रमुख अधिग्रहणों के साथ एक सारांश प्रकाशित करेंगे। इस पहले राउंड-अप में, हम कार्यशाला के आयोजकों से सुनते हैं:
- AI4 अनुसंधान: जे नॉलेज-ग्राउंड विजय
- संगीत के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता
AI4 अनुसंधान: जे नॉलेज-ग्राउंड विजय
किंगुन वांग द्वारा
आयोजक: किंगुन वांग, वानपेंग यिन, लाइफू हुआंग, मे फंग, ज़िनिया डु, कार्ल एडवर्ड्स, टॉम हॉप
यह कार्यशाला संभावित “स्लीपिंग ब्यूटी” खोजने के लिए मौजूदा बाड़ों और प्रयोगात्मक डेटासेट में एआई विधियों को ग्राउंडिंग पर केंद्रित करती है।
घटना से तीन मुख्य उपाय थे:
- कार्यशाला में विभिन्न अनुप्रयोग क्षेत्रों में 20 स्वीकृत कागजात शामिल हैं, जिनमें पांच मौखिक प्रस्तुतियाँ और 15 पोस्टर शामिल हैं। अनुसंधान विषय एजेंट की चर्चा मूल्यांकन और वर्गीकरण विस्तार से परिकल्पना के लिए थे, AI4 अनुसंधान बेंचमार्क, c tion pission जनरेशन, ड्रग डिस्कवरी और वित्तीय iting डेटिंग से। इसके अलावा, प्रारंभिक कैरियर शोधकर्ताओं के लिए कार्यशाला में एक समर्पित मेंटर सत्र आयोजित किया गया था।
- कार्यशाला में शैक्षिक और उद्योग के विशेषज्ञों की छह प्रेरणादायक आमंत्रित बातचीत थी, जो अनुसंधान विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती हैं। प्रोफेसर वेई वांग (यूसीएलए) ने जूनोवेल्टेज के निष्कर्षण और संश्लेषण के लिए मल्टीमॉडल साइंटिफिक फाउंडेशन मॉडल पर काम किया। इसके बाद, प्रोफेसर मारिंका ज़ितनिक (हार्वर्ड एंड ब्रॉड इंस्टीट्यूट) ने बायोमेडिकल सर्च के लिए डिफ्यूजन मॉडल और बड़े भाषा मॉडल को लागू करने के लिए “एआई वैग। मैनीको” में अपनी नवीनतम प्रगति साझा की। प्रोफेसर डौग डाउनी (एआई 2 और नॉर्थवेस्टर्न) ने एआई 2 से उन्नत विद्वानों को पेश किया, जो एक लंबे समय के प्रश्न-उत्तरी गौण है, और भविष्य के दिशा-निर्देश संभव हैं। प्रोफेसर एवियाड लुईस (टोरंटो विश्वविद्यालय) ने खगोल विज्ञान में 3 डी इमेजिंग के लिए भौतिकी-संचालित तंत्रिका क्षेत्रों की शुरुआत की। प्रोफेसर जिन्हो चोई (एमरी) ने ए-एथिट के बारे में बात की। अंत में, डॉ। कांग लू (डीपमाइंड) ने मशीन लर्निंग डोमेन में पूर्ण स्वायत्त ओपन-एंड दुश्मन के बारे में अपने काम का वर्णन किया।
- प्रोफेसर डौग डाउन, प्रोफेसर एविड लुईस, प्रोफेसर जिन्हो चोई, और डॉ। कांग ल्यू ने एआई 4 अनुसंधान में उभरते तरीकों, चुनौतियों और नैतिक विचारों पर एक बुद्धिमान पैनल पर चर्चा की, जिसमें स्वचालित एआई सिस्टम के साथ संभावित सामाजिक प्रभाव के बारे में चर्चा भी शामिल है। पैनलिस्टों ने एलएलएम टूल्स का उपयोग करने के लिए संभावित कॉपीराइट पाइराइट मुद्दों पर भी चर्चा की, ताकि शोधकर्ताओं को नई परिकल्पनाओं, मौजूदा पीयर रिव्यू इमरजेंसी सॉल्यूशंस और मशीन लर्निंग डोमेन में कागजात की घातीय विकास में मदद मिल सके।
संगीत के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता
युंग-हसियांग लू द्वारा
आयोजक: युंग-हसियांग लू, क्रिस्टन योन-गि यूं, जॉर्ज के। तिरुवथुकल, बेंजामिन शि-हाल चाउ
इस कार्यशाला ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता और संगीत के गतिशील चौराहे का आविष्कार किया। इसमें संगीत शिक्षा और संगीतकारों के कैरियर, ए-संचालित संगीत रचना, एआई-समर्थित साउंड डिज़ाइन, एआई-जनित ऑडियो डियो और वीडियो और संगीत में एआई के कानूनी और नैतिक विचारों पर एआई के प्रभाव को शामिल किया गया है।
घटना से तीन मुख्य उपाय थे:
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टेक्नोलॉजीज को उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए। प्रौद्योगिकीविदों को संगीतकारों के साथ सहयोग करना चाहिए और उपयोगकर्ताओं की जरूरतों को समझना चाहिए।
- एआई तकनीक संगीतकारों और संगीत छात्रों को कई लाभ प्रदान कर सकती है, उदाहरण के लिए, रचना, त्रुटि खोजी, अनुकूली, प्रतिलेखन, संगीत से वीडियो उत्पन्न करना, वीडियो से संगीत का निर्माण करना।
- आगे सुधार के लिए मुख्य बाधाएं (1) प्रशिक्षण डेटा की कमी, (2) मूल्यांकन के लिए व्यापक रूप से स्वीकृत मैट्रिक्स की कमी, (3) प्रौद्योगिकी और संगीत दोनों के विशेषज्ञों को खोजने में कठिनाई।
TGS GS: AAAI, AAAI 2025
AIHUB AI के बारे में उच्च गुणवत्ता की जानकारी जारी करने के लिए समर्पित है।
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