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cover of episode Transformations in AI: why foundation models are the future

Transformations in AI: why foundation models are the future

2024/7/16
logo of podcast Smart Talks with IBM

Smart Talks with IBM
AI Deep Dive AI Chapters Transcript
People
D
David Cox
Topics
David Cox: 我在IBM有两个主要角色：MIT-IBM沃森人工智能实验室主任和人工智能模型副总裁。前者专注于人工智能的未来研究，后者负责构建IBM的基础模型，这些大型生成模型能够为AI带来各种令人兴奋的新功能。几十年来，我见证了人工智能从学术概念发展到如今的产业繁荣。我亲身参与并领导了许多人工智能领域的重大突破。在今天的讨论中，我将解释当前AI领域的几个核心概念，例如基础模型，并探讨其在商业中的实际应用以及对未来工作和设计的影响。 Jacob Goldstein: 我们讨论了AI及其应用方式。让我们更具体地谈谈。你能谈谈一些可以用自动化解决的业务挑战吗？David Cox: 实际上，可能性是无限的。这些模型擅长处理各种应用，基本上是以前我们在业务中使用AI的超集。简单的事情包括：如果我有文本和产品评论，我想判断这些评论是正面还是负面，我们可以查看所有负面评论，让专业人员检查。这是一种非常常见的商业用例，可以使用传统的基于深度学习的AI来完成。然后是以前AI难以处理的情况。例如，如果我想压缩某些内容，比如客户来电的聊天记录，新的接线员需要阅读旧记录来了解情况。如果我们可以总结一下，那不是更好吗？只需简短的一段话，例如“客户来电，他们对这件事感到不满”，而不是阅读冗长的记录。在许多情况下，总结都非常有用。例如，你有一个会议，我想自动总结会议或电子邮件的内容，以便快速了解重点。这些模型非常擅长处理这些任务。它们还擅长问答。如果我想知道我有多少假期，我现在可以用自然语言与一个系统进行交互，该系统可以访问我们的HR政策。我甚至可以进行多轮对话，就像与HR专业人员或客户服务代表进行对话一样。这很大程度上是提供了一个接口。当我们想到计算机接口时，通常会想到UI，用户界面元素，我点击菜单，有按钮等等。现在，我们可以直接用语言描述我们想要什么。你想问一个问题，你想命令系统做某事。不必学习如何点击按钮，这可能效率低下，现在我们可以直接说明。

Deep Dive

Chapters
Dr. David Cox discusses his roles at IBM and the MIT-IBM Watson AI Lab, focusing on the development of foundation models and their potential to revolutionize AI applications.

Shownotes Transcript

Major breakthroughs in artificial intelligence research often reshape the design and utility of AI in both business and society. In this special rebroadcast episode of Smart Talks with IBM, Malcolm Gladwell and Jacob Goldstein explore the conceptual underpinnings of modern AI with Dr. David Cox, VP of AI Models at IBM Research. They talk foundation models, self-supervised machine learning, and the practical applications of AI and data platforms like watsonx in business and technology.

When we first aired this episode last year, the concept of foundation models was just beginning to capture our attention. Since then, this technology has evolved and redefined the boundaries of what's possible. Businesses are becoming more savvy about selecting the right models and understanding how they can drive revenue and efficiency.

This is a paid advertisement from IBM. The conversations on this podcast don't necessarily represent IBM's positions, strategies or opinions.

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