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  用ChatGPT挣钱的五种思路

  ChatGPT是一款AI聊天机器人，发布于2022年11月。凭借着在广泛的知识领域为消费者问题做出清晰、详尽解答的出色能力，其一经推出就引发全球轰动，自然也得到零售行业的高度关注。例如，消费者只要询问ChatGPT如何布置一个梦幻般华丽的客厅，它就会即时提供几张AI生成图像。这简直就是派对爱好者的福音。但ChatGPT真正值钱的能力还不止于此：它能记住在解决某一问题时获得的知识，再将该知识用于解决另一个不同、但有所关联的问题。简而言之，它能回忆起对话和上下文，顺利跟上客户的思维节奏。消费者这边当然也能受益

  733天前 ChatGPT AI 机器人 0

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  如何在GPU资源受限情况下微调超大模型

  提问：模型大小超过GPU容量怎么办？本文的灵感来自于Yandex数据分析学院教授的“高效深度学习系统”课程。预备知识：假设读者已经了解神经网络的前传递和后向传递的工作原理，这对理解本文内容至关重要。文中使用PyTorch作为框架。开始吧！当试图使用大型模型(即akagpt-2-xl)，它带有5亿多个参数，而你的GPU资源受限，无法将它安装到GPU上运行，或者在模型训练期间无法实现论文中定义的批大小，此时该怎么办？也许可以选择放弃，使用一个更轻量级版本的模型，或者减小训练的批大小，这样的话，便无法

  733天前 模型 数据 技术 0

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  神经网络中常见的激活函数

  深度学习中已经成为了人工智能领域的必备工具，源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程，就是常说的“学习”过程，其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。经常用到的激活函数有哪些呢？如何进行选择呢？关于激活函数激活函数（ActivationFunction），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端，激活函数将神经网络中将输

  733天前 神经网络 激活函数 sigmoid 0

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  微信 NLP 算法微服务治理

  一、概述马斯克收购了推特，但对其技术表示不满。认为主页速度过慢是因为有1000多个RPC。先不评价马斯克所说的原因是否正确，但可以看出，互联网上为用户提供的一个完整的服务，背后会有大量的微服务调用。以微信读书推荐为例，分为召回和排序两个阶段。请求到达后，会先从用户特征微服务拉取特征，把特征组合在一起进行特征筛选，然后调用召回相关的微服务，这一流程还需要乘以一个N，因为我们是多路召回，会有很多类似的召回流程在同时运行。下面的是排序阶段，从多个特征微服务中拉取相关特征，组合后多次调用排序模型服务。获得最终结果

  733天前 NLP 算法 微服务治理 0

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  从ODS到ADS，详解数仓分层！

  一、为什么要对数据仓库分层只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。01分层意义1）清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。数据关系条理化：源系统间存在复杂的数据关系，比如客户信息同时存在于核心系统、信贷系统、理财系统、资金系统，取数时该如何决策呢？数据仓库会对相同主题的数据进行统一建模，把复杂的数据关系梳理成条理清晰的数据模型，使用时就可避免上述问题了。2）数据血缘追踪：简单来讲可以这样理解，我们最终

  733天前 数据 系统 0

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  体育产业的五个重要AI应用领域

  数据科学和人工智能进入体育运动分析已经变得司空见惯。而且，随着技术精度对体育的影响越来越深入，毫无疑问，它将继续在这个行业蓬勃发展。根据AcumenResearchandConsulting的数据，人工智能在全球体育市场预计将以超过32.8%的复合增长率发展，在2020年至2027年间达到约35.559亿美元的市场价值。统计数据和定量分析在体育运动中一直很重要，人工智能正在对赛事计划、比赛和观看方式产生重大影响。这种趋势可以在棒球、网球、足球、美式足球、篮球、F1和其他各种运动中看到。虽然体育组织拥

  733天前 人工智能 AI 体育产业 0

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  AIOT：人工智能和物联网急需融合

  AIoT是一种改变游戏规则的融合，具有为人工智能和物联网行业创造巨大价值的潜力。人工智能通过集成、信号和数据共享为物联网增加价值。通过集成、信号和数据交换，AI提高了物联网的价值，而物联网通过提供连接、信号和数据共享提高了人工智能的价值。AIoT可以帮助公司从物联网生成的信息中创造更多的价值，从而改善他们的运营和服务。人工智能是一种计算方法，可以大幅提高物联网设备的能力，允许它们使用大数据进行分析、学习和决策，而不需要人工干预。AIoT的核心原则人工智能可以在AIoT设备的基础设施组件中找到，如程序和芯片

  733天前 人工智能 物联网 AIoT 0

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  人工智能助力数据中心实现净零碳

  如今，无论行业或部门，我们都面临着相同的压力和痛点：能源和燃料成本上升、原材料成本上升以及运营和利润率下降。与此同时，利益相关者也面临着减少碳排放和实现可持续发展目标的压力。数据中心面临着来自各方的压力，环境法规和企业要求更环保的解决方案。众所周知，数据中心是资源的巨大消耗者，对数据中心提供的计算能力的需求正以惊人的速度增长。随着全球对气候变化的关注日益增加，将可持续性纳入战略正成为数据中心运营和数据中心公关的基本因素。但是，实现可持续发展目标的压力是否会带来额外的问题？许多数据中心提供商已经制定了环保计

  733天前 人工智能 数据中心 0

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  谷歌内部文件泄漏：谷歌、OpenAI都没有护城河，大模型门槛正被开源踏破

  「我们没有护城河，OpenAI也没有。」在最近泄露的一份文件中，一位谷歌内部的研究人员表达了这样的观点。这位研究人员认为，虽然表面看起来OpenAI和谷歌在AI大模型上你追我赶，但真正的赢家未必会从这两家中产生，因为一个第三方力量正在悄然崛起。这个力量名叫「开源」。围绕Meta的LLaMA等开源模型，整个社区正在迅速构建与OpenAI、谷歌大模型能力类似的模型，而且开源模型的迭代速度更快，可定制性更强，更有私密性……「当免费的、不受限制的替代品质量相当时，人们不会为受限制的模型付费。」作者写道。这份文件最

  733天前 谷歌 AI 0

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  DeepMind 首席科学家 Oriol Vinyals 最新访谈：通用 AI 的未来是强交互式元学习

  自2016年AlphaGo在围棋中击败人类以来，DeepMind的科学家一直致力于探索强大的通用人工智能算法，OriolVinyals就是其中之一。Vinyals于2016年加入DeepMind，目前任首席科学家，领导深度学习小组。此前他曾在GoogleBrain工作。他的博士就读于加州大学伯克利分校，曾获得2016年MITTR35创新者奖。他在seq2seq、知识蒸馏以及TensorFlow方面的研究成果，已经被应用于谷歌翻译、文转到语音和语音识别等产品中。他

  733天前 AI DeepMind Vinyals 0