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  • 参数量1/50，Meta发布110亿参数模型，击败谷歌PaLM 正版软件
    参数量1/50，Meta发布110亿参数模型，击败谷歌PaLM
    我们可以将大型语言模型（LLMs）理解为小样本学习者，其能够通过很少的例子就能学习新任务，甚至仅通过简单的说明就能学习，其中对模型参数量和训练数据的大小进行扩展是模型拥有泛化能力的关键。LLMs的这种提升归功于更强大算力和存储能力。直观上，推理能力的提高会带来更好的泛化，从而减少样本的学习，然而目前还不清楚有效的小样本学习在多大程度上需要大量的模型参数知识。​目前为止检索增强模型还没有展示出令人信服的小样本学习能力。论文中，来自MetaAIResearch等机构的研究者提出小样本学习是否需要模型
    722天前 模型 参数 0
  • GPT-4：我不是机器人，我是一个有视力障碍的人类 正版软件
    GPT-4：我不是机器人，我是一个有视力障碍的人类
    大数据文摘出品作者：CalebGPT-4终于发布了，相信这对于这阵子沉迷于ChatGPT的人来说无疑是一个大新闻。在上代GPT-3的基础上，GPT-4提高了ChatGPT的核心技术，因此具有更广泛的一般知识和解决问题的能力；当然GPT-4也增加了一些新功能，比如接受图像作为输入，生成标题、分类和分析。作为OpenAI手下备受关注的“香饽饽”，GPT-4的表现能在哪些方面超越上一代，以及超越多少，人们都在翘首以待。就在GPT-4发布当天，就有研究人员开始测试GPT-4是否能表现出主体性以及能否产生寻求权力的
    722天前 GPT-4 人类 机器人 0
  • 让 正版软件
    让"穷学生"更多了解AI，微软谷歌支持的教育组织发力
    3月8日消息，当地时间周二，微软和谷歌​支持的非营利性组织人工智能教育项目(aiEDU)宣布将扩大人工智能教育的覆盖范围，推动更多学区的学生能了解人工智能。随着更多学生们利用人工智能聊天工具ChatGPT来完成家庭作业和课业论文，很多人开始担心人工智能工具是否适合学校教育。但aiEDU首席执行官亚历克斯·科特兰（AlexKotran）表示，他的团队希望确保这些人工智能工具得到更多应用。aiEDU是一个由微软、谷歌、OpenAI和AT&T公司等公司支持的非营利组织，提供免费材料和教师培训服务，目的
    722天前 人工智能 ChatGPT 0
  • 图神经网络发Nature子刊，却被爆比普通算法慢104倍，质疑者：灌水新高度？ 正版软件
    图神经网络发Nature子刊，却被爆比普通算法慢104倍，质疑者：灌水新高度？
    GNN是近年来非常火的一个领域。最近，一篇Nature子刊论文提出了一种用GNN解决组合优化问题的方法，并声称该GNN优化器的性能与现有的求解器相当，甚至超过了现有的求解器。不过，这篇论文引来了一些质疑：有人指出，这个GNN的性能其实还不如经典的贪心算法，而且速度还比贪心算法慢得多（对于有一百万个变量的问题，贪心算法比GNN快104倍）。所以质疑者表示，「我们看不出有什么好的理由用这些GNN来解决该问题，就像用大锤砸坚果一样。」他们希望这些论文作者能够在宣称方法优越性之前，先
    722天前 AI 神经网络 0
  • 视觉自动驾驶最新技术路线浅析 正版软件
    视觉自动驾驶最新技术路线浅析
    背景自动驾驶是逐渐从预言阶段向工业化阶段的一个过渡，具体表现可分为4点。首先，在大数据的背景下，数据集的规模在快速扩张导致以前在小规模数据集上开发原型的细节会被大量过滤掉，能在大规模数据上有效的工作才会被留下来。其次是关注点的切换，从单目切换到多目场景，导致复杂度提升。然后是倾向于对应用友好的设计，如输出的空间从图像空间向BEV空间的转移。最后就是从之前单纯追求精度到逐渐同时考虑推理速度。同时自动驾驶场景下需要快速响应，因此对性能的要求会考虑速度方面，另外就是更多的去考虑如何部署到边缘设备。还有一部分的背
    722天前 自动驾驶 0
  • 生成式AI加入低代码和无代码开发平台，或将再次颠覆开发行业 正版软件
    生成式AI加入低代码和无代码开发平台，或将再次颠覆开发行业
    研究表明，生成式AI模型的发展将会进一步降低使用低代码和无代码开发工具的门槛，并可能诞生一类全新的智能开发技术。在帮助用户构建自己的软件应用程序方面，低代码和无代码平台已经发挥了至关重要的作用，这些用户很少具备或根本没有编程知识。然而，很多行业人士表示，随着生成式AI的加入，这些平台的使用将达到一个临界点，在非专业编程人员的用户中增加低代码和无代码系统的使用，并可能诞生全新的开发工具。很多专业开发人员开始使用ChatGPT和软件开发。虽然事实表明ChatGPT可以为开发工作提供帮助，但开发人员可能并不期望
    722天前 AI 低代码 无代码 0
  • 人工智能：智能语音技术应用场景 正版软件
    人工智能：智能语音技术应用场景
    ​智能语音技术是市场上人工智能产品应用最为广泛的技术，今天给大家聊聊智能语音技术常见的应用场景，希望对大家能有所帮助！1、智能客服智能客服是基于大规模知识处理基础上发展起来的，它具有较强的行业通用性，可以为企业提供细粒度知识管理技术、用户和企业沟通的有效技术手段、还可以提供相应的客户沟通统计分析、也可以节约一定的人工成本。常见的有京东智能客服、淘宝智能客服等等。2、智能车载智能车载系统可以大大方便了我们的日常出行，常见的功能有实时更新地图、语音技术进行导航、语音播放音乐新闻、手机远程控制可以让那个手机和汽
    722天前 人工智能 语音 应用场景 0
  • 阿里达摩院获SemEval最佳论文 让AI更懂人类语言 正版软件
    阿里达摩院获SemEval最佳论文 让AI更懂人类语言
    7月19日消息，全球规模最大的语义测评竞赛SemEval-2022近日宣布，将今年唯一的“最佳系统论文奖”颁发给阿里达摩院等机构的研究人员。他们为中英文在内的11种语言设计出一套融入知识的命名实体识别（NER）系统，能够精准识别出人名、地名、机构、作品等关键性的实体信息，有力提升了AI理解人类语言的能力。SemEval（SemanticEvaluation语义评测）是自然语言处理领域的权威国际竞赛，已有超过20年历史，由国际计算机语言学学会（ACL）的词汇和语义小组主办，旨在让AI去分析、理解人类语言中
    722天前 AI 达摩院 阿里 自然语言处理 0
  • 火爆的GPT-4来了！ 正版软件
    火爆的GPT-4来了！
    3月14日，人工智能公司OpenAI发布了ChatGPT（GPT-3.5阶段）的升级版GPT-4，让原本已经略显沉寂的ChatGPT话题再次迎来了“爆炸式热议”，毫无悬念地冲上了社交平台热搜。“AI终将取代人类”、“GPP-4考试能力强国90%的人类”等话题受到越来越多的用户关注。和之前的ChatGPT相比，此次GPT-4的升级堪称“重磅级”：采用了“超大多模态模型”，回答准确率上大幅提升；输出文本扩写能力增强，处理上限增加至2.5W个单词；在纯文本输入基础上增加了图像识别；创造力大幅提升，能够处理更细
    722天前 GPT-4 网络安全 AI 0
  • 机器学习系统架构的十个要素 正版软件
    机器学习系统架构的十个要素
    这是一个AI赋能的时代，而机器学习则是实现AI的一种重要技术手段。那么，是否存在一个通用的通用的机器学习系统架构呢？在老码农的认知范围内，Anythingisnothing，对系统架构而言尤其如此。但是，如果适用于大多数机器学习驱动的系统或用例，构建一个可扩展的、可靠的机器学习系统架构还是可能的。从机器学习生命周期的角度来看，这个所谓的通用架构涵盖了关键的机器学习阶段，从开发机器学习模型，到部署训练系统和服务系统到生产环境。我们可以尝试从10个要素的维度来描述这样的一个机器学习系统架构。1.数据和特征
    722天前 机器学习 系统 架构 0

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