IBM 研究推进值得信赖的生成式 AI 用于数据增强

IBM 研究部门宣布开发新的理论和算法框架，旨在推动生成式人工智能的发展。IBM 研究部门表示，这些创新旨在综合现实、多样化和有针对性的数据，这对于技术进步至关重要。

增强数据增强

IBM Research 最新努力的主要重点是促进可信机器学习的数据增强。通过创建高质量的合成数据，这些框架旨在加强机器学习模型的训练和验证过程。这在获取大量现实世界数据具有挑战性或不切实际的情况下尤为重要。

加速药物和材料研发

除了机器学习之外，新的生成式人工智能方法还将加速药物和材料发现领域的创新设计。通过生成多样化和有针对性的数据，研究人员可以在更短的时间内探索更多的可能性，从而有可能在制药和材料科学领域取得突破性发现。

对技术创新的影响

数据仍然是技术创新的基石，而 IBM Research 在生成 AI 方面的进步标志着重大飞跃。这些框架不仅增强了现有技术的能力，还为研发开辟了新途径。生成与现实世界条件密切相关的合成数据的能力可以带来更强大、更可靠的 AI 系统，从而进一步推动各个领域的创新。

有关 IBM Research 在生成式 AI 方面的最新进展的更多详细信息，请访问其官方页面。

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