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  商业技术：当今的技术如何使企业受益

  技术在商业中扮演着更重要的角色。从通信和协作到数据存储和分析，越来越多的企业开始依赖于技术。在这里，我们将了解当今的技术如何使企业受益，并帮助提高效率和生产力。沟通与协作由于技术的发展，企业现在可以比以往任何时候都更有效地沟通。过去，企业之间必须依靠传真和邮件进行沟通。然而，这通常很慢且效率低下，因为消息可能会丢失或被误解。CRM电话集成软件帮助解决了这个问题，其允许企业通过电话直接相互沟通，电话可以被记录和存储以供以后参考。这不仅使沟通更快、更有效，而且还使企业跟踪项目进度，并跟踪客户交互。数据存储与分

  733天前 商业技术 数据存储 0

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  20分钟，AI写出的论文轻松得A！学校检测算法也拿它没辙，学生：GPT-4啥时候出？

  ​大数据文摘出品作者：Caleb现在，越来越多的教授对学生的印象逐渐停留在了他们的专业和优秀的课程论文上。但是他们不知道的是，这些优秀的课程论文可能并不是出自这些学生之手，而是一些强大的AI系统。比如，一位在Reddit上名叫innovate_rye的生物化学学科的一年级学生，教授会安排一些包括扩展回答的简单家庭作业，当他把“写出生物技术的五件好事和坏事”提交给AI后，系统能给出一个最后评分为A的答案。这位网友表示，过去这些家庭作业至少会花他们两个小时，但现在一般只需要20分钟就能完成。“我喜欢学习很多东

  733天前 GPT-3 Norn 语言处理器 0

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  ChatGPTt助力AI办公，让我们迈入了智能化办公时代

  自然语言处理技术的不断进步和人工智能的快速发展，让我们迈入了智能化办公时代。在这个时代里，ChatGPT模型作为一种先进的自然语言处理技术，正在被广泛应用于智能办公场景中。本文将重点介绍ChatGPT模型在AI办公领域的应用和优势。ChatGPT简介ChatGPT是一种自然语言处理技术，是OpenAI公司在GPT-3的基础上进行的升级和优化。相较于前代产品，ChatGPT在语言处理能力和学习速度上有了很大的提升，可以接受用户输入的文本并快速生成符合上下文语义的响应。ChatGPT不仅能够理解人类语言的含义

  733天前 人工智能 ChatGPT 0

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  Meta和Twitter人工智能和机器学习部门的裁员意味着什么

  ​作为Twitter公司大规模裁员举动的一部分，该公司致力于使Twitter的算法更加透明和公平的道德人工智能团队在十天前被整体解雇了。这个名为MLEthics的团队由RummanChowdhury领导，她以在应用算法伦理领域的领导地位而闻名。与此同时，Meta公司在上周裁减了1.1万名员工，占该公司员工总数的13%，其中包括一个拥有50人的专注于机器学习基础设施研究的团队，其名称为Probability。Probability团队的一名研究人员表示，在该团队中，有19人负责贝叶斯建模，有9人负责排

  733天前 人工智能 机器学习 裁员 0

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  专家利用 AI 生成的语音成功通过银行语音验证系统，可查看余额和近期转账记录

  2月25日消息，大多数美国和欧洲银行都提供了语音ID的登录方式，不过最新安全专家表示可以使用人工智能（AI）生成的语音来欺骗银行的验证系统。资深撰稿人约瑟夫・考克斯（JosephCox）近日在Vice平台发布文章，分享了他如何利用AI生成的语音成功入侵银行账号。Cox打电话给银行的服务热线，然后他点击附近笔记本电脑上的一份文件，播放一段声音，“检查我的余额”。实际上这并不是他的声音，而是使用AI生成的声音。IT之家翻译文章部分内容如下：我简直不敢相信——它奏效了。我成功使用

  733天前 AI 语音识别 0

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  近万人围观Hinton最新演讲：前向-前向神经网络训练算法，论文已公开

  NeurIPS2022会议正在如火如荼地进行之中，各路专家学者围绕着深度学习、计算机视觉、大规模机器学习、学习理论、优化、稀疏理论等众多细分领域展开交流与探讨。会上，图灵奖得主、深度学习先驱GeoffreyHinton被邀请发表演讲，以表彰他十年前与其研究生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever共同撰写的论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》，该论文因对该领域的「巨大影响

  733天前 深度学习 算法 0

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  OpenAI 研究员：数据不足时，如何实现监督学习

  本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。现实应用中，数据易得，而有标签的数据少有。一般而言，当监督学习任务面临标签数据不足问题时，可以考虑以下四种解决办法：1.预训练+微调：首先在一个大规模无监督数据语料库上对一个强大的任务无关模型进行预训练（例如通过自监督学习在自由文本上对语言模型进行预训练，或者在无标签图像上对视觉模型进行预训练），之后再使用一小组标签样本在下游任务上对该模型进行微调。2.半监督学习：同时从标签样本和无标签样本中学习，研究者使用该方法在视觉任务上进行了大量研究。3.主动学习：标

  733天前 数据 AI 研究 0

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  微软必应聊天周报：引入知识卡片，优化购物、天气等内容

  5月13日消息，微软必应聊天（BingChat）在最新周报中，介绍了自5月4日以来引入的新功能、新特性。其中主要在聊天结果中引入知识卡片，优化购物、天气、金融和汽车相关的内容等等。答案引入图片和知识卡片微软表示必应搜索本质上是一种视觉体验，在聊天内容中引入了图片内容。IT之家在此附上博文中的一个示例，如果你向必应聊天询问有关火烈鸟或水豚的问题，这些动物的图像将与你的答案一致。单击图像以启动知识卡，该知识卡可让您探索有关其栖息地，饮食，生命周期和其他事实的更多信息。优化了购物、天气、财经和汽车的答案：微软重

  733天前 微软 必应聊天 0

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  一文聊聊ADAS系统传感器应该如何布置

  本文首先介绍传感器布置策略在高级驾驶辅助系统中的重要性，提出高级驾驶辅助系统传感器种类，包含前视智能摄像头、前向和侧向毫米波雷达（77GHz/22GHz）、超声波雷达以及环视摄像头，简要阐述各传感器性能特点。然后，以目前某量产供应商方案为例，详细介绍不同传感器性能参数，包括探测距离、探测范围和对外部布置环境的要求。介绍不同传感器独自搭载车辆上可实现的功能和对不同驾驶辅助级别、不同功能组合下的不同传感器的融合策略。最后，介绍如何将不同传感器合理安装到车辆上，根据需要达到的性能要求和探测范围冗余性，提出具

  733天前 驾驶 辅助 0

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  用Meta「分割一切」搞定一切关系，唱跳偷袭效果拔群！NTU等提出全新RAM模型

  本月初，Meta推出的「分割一切」模型可谓是震撼了整个CV圈。这几天，一款名为「Relate-Anything-Model（RAM）」的机器学习模型横空出世。它赋予了SegmentAnythingModel（SAM）识别不同视觉概念之间的各种视觉关系的能力。据了解，该模型由南洋理工大学MMLab团队和伦敦国王学院和同济大学的VisCom实验室的同学利用闲暇时间合作开发。演示地址：https://huggingface.co/spaces/mmlab-ntu/relate-anything-model代码地

  733天前 模型 AI 0