2020年人工智能状况报告是一份关于人工智能语言模型在蛋白质工程或理解DNA中非常有用，”本质上是处理一个氨基序列将蛋白质或DNA编码为另一种语言形式的酸，一种字符串形式，语言模型可以像解释拼写单词的字符一样对其进行解释。“
![](”https://zdnet4.cbstatic.com/hub/i/2020/10/12/fff374f0-59d9-4c75-8931-70212d1b7506/fda-ml.png")
美国食品和药物管理局发布了一项新提案，将人工智能系统的高度迭代性和适应性纳入他们所称的基于良好机器学习实践的“产品全生命周期”监管方法中href=“https://medium.com/inside-machine-learning/what-is-a-transformer-d07dd1fbec04“target=“_blank”rel=“noopener noreferrer nofollow”data component=“externalLink”>基于转换器的语言模型（如GPT3）也已应用于完成图像或在不同编程语言之间转换代码等任务。Benaich和Hogarth注意到变压器的泛化能力是显著的，但同时在代码示例中给出了一个警告：不需要专家知识，但也不能保证模型没有记住这些函数。
这个讨论是由一些研究人员提出的问题引发的，即机器学习成熟领域的进展是否停滞不前。我们认为，事实上https://www.zdnet.com/article/ai-and-automation-vs-the-covid-19-commodity-trading-safety-for-liberty/“target=”Βblank“>COVID19主导了2020年，这也反
2023-03-22 10:04:21
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