論文の概要: Marketplace for AI Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01593v1
- Date: Tue, 3 Mar 2020 15:27:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-26 23:10:42.242124
- Title: Marketplace for AI Models
- Title(参考訳): aiモデルのマーケットプレース
- Authors: Abhishek Kumar, Benjamin Finley, Tristan Braud, Sasu Tarkoma, Pan Hui
- Abstract要約: 我々は、分散オンラインマーケットプレースに基づく新しいAI拡散手法のガイドラインをスケッチする。
このような市場の技術的、経済的、規制的な側面について検討する。
これらのマーケットプレースのほとんどは,比較的少数のモデルを持った集中型商用マーケットプレースであることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.986472832797777
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence shows promise for solving many practical societal
problems in areas such as healthcare and transportation. However, the current
mechanisms for AI model diffusion such as Github code repositories, academic
project webpages, and commercial AI marketplaces have some limitations; for
example, a lack of monetization methods, model traceability, and model
auditabilty. In this work, we sketch guidelines for a new AI diffusion method
based on a decentralized online marketplace. We consider the technical,
economic, and regulatory aspects of such a marketplace including a discussion
of solutions for problems in these areas. Finally, we include a comparative
analysis of several current AI marketplaces that are already available or in
development. We find that most of these marketplaces are centralized commercial
marketplaces with relatively few models.
- Abstract(参考訳): 人工知能は、医療や輸送といった分野における、多くの実用的な社会問題を解くことを約束している。
しかし、Githubのコードリポジトリ、学術プロジェクトWebページ、商用AIマーケットプレースといった現在のAIモデルの拡散メカニズムには、例えば、収益化メソッドの欠如、モデルのトレーサビリティ、モデルの監査性など、いくつかの制限がある。
本稿では,分散オンライン市場に基づく新しいai拡散手法のガイドラインをスケッチする。
このような市場の技術的、経済的、規制的な側面には、これらの領域における問題の解決に関する議論が含まれる。
最後に、現在利用可能または開発中のいくつかのAIマーケットプレースの比較分析を含める。
これらのマーケットプレースのほとんどは、比較的少ないモデルで中央集権的な商用マーケットプレースです。
関連論文リスト
- Open Problems in Technical AI Governance [93.89102632003996]
テクニカルAIガバナンス(Technical AI Governance)は、AIの効果的なガバナンスを支援するための技術分析とツールである。
本論文は、AIガバナンスへの貢献を目指す技術研究者や研究資金提供者のためのリソースとして意図されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-20T21:13:56Z) - Near to Mid-term Risks and Opportunities of Open-Source Generative AI [94.06233419171016]
Generative AIの応用は、科学や医学、教育など、さまざまな分野に革命をもたらすことが期待されている。
こうした地震の影響の可能性は、潜在的なリスクに関する活発な議論を引き起こし、より厳格な規制を要求した。
この規制は、オープンソースのジェネレーティブAIの誕生する分野を危険にさらしている可能性が高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-25T21:14:24Z) - Domain-Specific Evaluation Strategies for AI in Journalism [3.2566808526538873]
ドメイン固有の調整の恩恵を受けることができるAI評価のさまざまな側面について検討する。
そうすることで、ジャーナリズムにおけるAI評価をガイドする潜在的なフレームワークを構築できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T17:47:25Z) - Moderating Model Marketplaces: Platform Governance Puzzles for AI Intermediaries [1.5346678870160886]
Hugging Faceのような仲介者は、ユーザがアップロードしたモデルやトレーニングデータに簡単にアクセスできる。
これらのモデルマーケットプレースは、数十万人のユーザの技術的なデプロイメント障壁を低くするが、潜在的に有害で違法な多くの方法で使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T12:38:05Z) - Parity in Markets -- Methods, Costs, and Consequences [109.5267969644294]
我々は、市場デザイナーがフィッシャー市場の税や補助金を使って、市場均衡の結果が一定の制約内に収まることを確実にする方法を示します。
我々は、既存の文献で提案されている様々な公正性制約を市場ケースに適用し、その制約から誰が利益を得るか、誰を失うかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-05T22:27:44Z) - Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Internet of Things: A
Survey [1.7205106391379026]
人工知能(AI)モデルのブラックボックスの性質は、ユーザーがそのようなモデルによって生成された出力を理解し、時には信頼することを許さない。
結果だけでなく、結果への決定パスも重要なAIアプリケーションでは、このようなブラックボックスAIモデルは不十分である。
説明可能な人工知能(XAI)は、この問題に対処し、ユーザによって解釈される一連のAIモデルを定義する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T08:22:30Z) - Building AI Innovation Labs together with Companies [5.316377874936118]
将来的には、ほとんどの企業が人工知能(AI)のトピックに直面することになり、その戦略を決定する必要があります。
最大の課題の1つは、明確なビジネス価値を持つ革新的なソリューションのアイデアを思いつくことです。
これは一方のビジネス能力と他方のAIとデータ分析の技術的能力を必要とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-16T08:45:52Z) - Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。
特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-06T10:12:56Z) - OSOUM Framework for Trading Data Research [79.0383470835073]
私たちは、私たちの知る限り、最初のオープンソースのシミュレーションプラットフォームであるOpen SOUrce Market Simulator(OSOUM)を提供して、トレーディング市場、特にデータ市場を分析します。
我々は、購入に利用可能なさまざまなデータセットを所有する売り手と、購入に有効な適切なデータセットを検索する買い手という2つのタイプのエージェントからなる、特定のデータ市場モデルを記述し、実装する。
データ市場を扱うための商用フレームワークはすでに存在していますが、購入者および販売者の両方が(データ)市場に参加することの可能な振る舞いをシミュレートするための、自由で広範なエンドツーエンドの研究ツールを提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-18T09:20:26Z) - mt5b3: A Framework for Building AutonomousTraders [0.0]
金融分野では、畳み込みニューラルネットワークや深層強化学習などの最近のアプローチを含む多くのAI技術がテストされています。
自律的トレーダのモデル化の基本的な側面と、金融の世界である複雑な環境について述べる。
mt5b3は、新しい自律トレーダーの開発にも貢献できると考えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-20T15:01:02Z) - Constraint Programming Algorithms for Route Planning Exploiting
Geometrical Information [91.3755431537592]
本稿では,経路計画問題に対する新しいアルゴリズムの開発に関する現在の研究動向について概説する。
これまでの研究は、特にユークリッド旅行セールスパーソン問題(ユークリッドTSP)に焦点を当ててきた。
目的は、将来ユークリッド自動車問題(ユークリッドVRP)など、同じカテゴリーの他の問題にも得られる結果を活用することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T00:51:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。