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Lee Rainie
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网络研讨会讨论图书馆与AI韧性议程
定于11月13日上午9点（太平洋标准时间）举行的网络研讨会将重点关注图书馆如何为建立韧性议程做出贡献。本次活动是千兆图书馆网络的一部分，将由Lee Rainie和Alan Inouye讨论一份关于人工智能时代人类韧性基础设施的新报告。他们将探讨对图书馆的影响以及针对新国会可能采取的行动。
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AI生成的菜单因数据集优化而出现同质化问题
AI生成的菜单在餐饮行业日益普及，但它们存在“同质化问题”。经过针对“令人愉悦”美学优化的数据集训练的模型，往往会产生同质化的结果，缺乏独特的个性。这种同质化发生的原因是，AI为了追求普遍不冒犯的输出而削去了独特的棱角，导致菜单设计令人不适地相似。
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人工智能生成的菜单因模型训练面临“千篇一律”问题
生成式人工智能模型正在生成餐馆菜单，其风格统一、过于完美，令顾客觉得倒胃口。这种“千篇一律”的问题源于人工智能模型在现有、通常是同质化的数据集上进行训练，导致输出模仿一种狭窄、令人愉悦的风格。专家认为，这种融合——人工智能生成的内容可能会反馈到训练数据中——有损未来人工智能输出的质量和原创性，创造出“洛夫克拉夫特式的食物恐怖”或过于流畅、通用的图像。