A Survey of Next-Generation AI and Its Evolving Landscape
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AI began as a theory only, but now it has evolved into a strong & revolutionary force. This force is changing industries workflow, global economies operate, governments run, and how we live our daily life via various emerging AI technologies. Considering the current evolution and rapid advancements of AI, we present this survey to deliver an in-depth review of 15 emerging AI technologies. In this survey, we will discuss their technical foundations, impact, real-world applications with statistical evidence followed by challenges & future directions. Key emerging technologies we’ve covered in this survey include Edge AI, Generative AI, Self-Supervised Learning, Explainable AI, Multi-Modal models, Causal AI, Synthetic Data Generation, Transfer Learning, Group Policy Optimization, Mixture of Experts, Neuromorphic Computing, AI for Sustainability, Federated Learning, as well as AI Ethics and Fairness. Our survey is also extended to Quantum ML. What makes our survey stand out is the multidimensional approach we have taken. In addition to the technical progress, we address critical concerns such as algorithmic bias, data privacy, and environmental sustainability, while emphasizing solutions for secure collaboration and efficient large-scale modeling. Moreover, we have enlisted the latest challenges, limitations in existing technologies following future directions. Also, we’ve excluded outdated literature to ensure that our survey addresses the latest concerns and developments in AI. Hence, this survey is a roadmap for policymakers, researchers, and industry leaders navigating through the future of AI, pointing out the need for interdisciplinary collaboration and responsible innovation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle