歐盟人工智能法案：四種AI系統(tǒng)風(fēng)險類型的劃分及監(jiān)管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區(qū)塊鏈日報該法案采用風(fēng)險分級的規(guī)制路徑，將人工智能系統(tǒng)的風(fēng)險劃分成不可接受的風(fēng)險、高風(fēng)險、有限風(fēng)險和輕微風(fēng)險四種類型，并針對不同類型施加了不同
10 月 12 日消息，科技媒體 The Decoder 昨日（10 月 11 日）發(fā)布博文，報道稱 OpenAI 公司推出 MLE-bench 新基準(zhǔn)，旨在評估 AI 智能體在開發(fā)機器學(xué)習(xí)解決方案方面的能力。
該基準(zhǔn)包括 75 個 Kaggle 競賽，旨在衡量自主 AI 系統(tǒng)在機器學(xué)習(xí)工程中的進展。這些競賽涵蓋了多個領(lǐng)域，包括自然語言處理、計算機視覺和信號處理等等。
注：Kaggle 是一個非常受歡迎的平臺，專注于數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)的在線比賽。Kaggle 提供各種類型的比賽，包括數(shù)據(jù)預(yù)測、圖像分類、自然語言處理等，適合不同技能水平的參與者。
在 Kaggle 的進階系統(tǒng)中，“Novice”（新手）、“Contributor”（貢獻者）、“Expert”（專家）、“Master”（大師）和 "Grandmaster"（特級大師）是不同的績效層級，用于衡量和識別數(shù)據(jù)科學(xué)家在 Kaggle 平臺上的技能水平和成就。
許多任務(wù)具有現(xiàn)實世界的應(yīng)用，例如預(yù)測 COVID-19 mRNA 疫苗降解或解碼古代卷軸等。
MLE-bench 專注于兩個關(guān)鍵領(lǐng)域：
選擇具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)：這些任務(wù)代表了當(dāng)前機器學(xué)習(xí)的發(fā)展水平。
比較 AI 與人類的表現(xiàn)：通過對比，評估 AI 在特定任務(wù)中的能力。
OpenAI 在 MLE-bench 上測試了多個 AI 模型和智能體框架，使用 AIDE 框架的 o1-preview 模型表現(xiàn)最佳，在 16.9% 的比賽中至少獲得了一枚銅牌，該結(jié)果超越了 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet。
獲得 5金即可評上 "Grandmaster" 特級大師，而 o1-preview 模型在MLE-bench測試中獲得了 7枚金牌。
OpenAI 承認 MLE-bench 也有局限性，并未涵蓋 AI 研究與開發(fā)的所有方面，主要集中在具有明確問題和簡單評估指標(biāo)的任務(wù)上。
MLE-bench 基準(zhǔn)現(xiàn)已在 GitHub 上發(fā)布，OpenAI 希望通過這一工具，推動 AI 在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進一步發(fā)展。
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