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  梅雨季来了,Folx 5助您欢快宅家刷剧

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  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

  714天前 GPT-4 网络安全 AI 0

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  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

  714天前 机器学习 系统 架构 0

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  GPT-4帮助企业实现数字化转型的五种方法

  人工智能在过去几十年里发展势头强劲，像GPT-4这样的大型语言模型引起了用户的更多兴趣，他们想知道GPT-4如何支持数字化转型。根据行业媒体的预测，到2024年，GPT-4所基于的ChatGPT深度学习堆栈将产生10亿美元的收入。GPT-4的普及是由于人工智能技术的力量，以及高用户可访问性和广泛的通用性。科技行业的许多不同领域都可以利用GPT-4来自动化和个性化许多任务，使企业员工能够专注于更复杂的任务。以下是GPT-4在几个不同领域促进数字化转型的一些例子。1、个性化员工培训像GPT-4这样的生成式人工

  714天前 GPT-4 人工智能 0

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  田渊栋：关于GPT-4的一些感想

  OpenAI昨天发布了GPT-4，试用了一下确实很不错。在我主要关心的故事生成方面，与ChatGPT生成出来的故事相比，GPT-4文笔更佳细节更多，更擅长生动具体的描绘，情节也开始出现一些有趣的转折。当然，ChatGPT有的问题，比如说缺乏整体布局谋篇能力，角色不突出，叙事展开比较无聊，续写段落会很快归于一个平庸的结尾等等，在GPT-4上面仍然存在。从它的性能报告上来看，与GREverbal接近满分相比，GRE写作只有4分，大学预修英语写作也只有2分（3分及格），而且从GPT-3到4没有进步，不知道是不

  714天前 GPT-4 AI 0

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  阻碍人工智能进步的八个问题

  今天的人工智能(AI)是有限的。它还有很长的路要走。一些AI研究人员发现，计算机通过反复试验学习的机器学习算法已经成为一种“神秘力量”。不同类型的人工智能人工智能(AI)的最新进展正在改善我们生活的许多方面。人工智能分为三种类型：狭义人工智能(ANI)，具有狭窄的能力范围。通用人工智能(AGI)，与人类能力相当。人工超级智能(ASI)，比人类更有智能。今天的人工智能有什么问题？今天的人工智能主要由统计学习模型和算法驱动，称为数据分析、机器学习、人工神经网络或深度学习。它作为IT基础设施（ML平台、算法、数

  714天前 人工智能 AI 0

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  AI 成为增长新引擎，来听听亚马逊云科技的技术方法论

  AI从几年前技术界的火爆，现在已经转入千行万业的创新和深入应用。在疫情和商业环境的不断变化和挑战下，各个行业对AI的需求更加强劲、广泛。另外，CSDN近期对多家技术厂商的采访中看到，在AI算力需求之外，创业公司、云厂商纷纷推出了智能化的数据系统与平台，希望抓住数据基础设施的升级窗口。有了高效、灵活的数据支撑，AI也将会施展更大的魔力，去助力行业场景与应用的创新，AI或许将成为企业创新的新引擎。​01AI新引擎，驱动千行万业创新、增长CSDN年度《中国开发者调查报告》2021年调查数

  714天前 AI 0

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  OCR+ChatGPT识别食品配料里的狠活！

  哈喽，大家好。之前给大家分享过一次配料表识别程序，这次我们用ChatGPT改造一下。之前的大致思路是，用OCR识别配料表文字，然后开发一个爬虫，爬取每种配料的详细信息（爬百度百科）。这次的程序不两个不同的地方，第一，配料详情调用ChatGPT获取，免爬取，结果更精准。第二，web开发框架用gradio，gradio和streamlit类似，都是为了方便AI人员能快速构建webapp的框架。源码已经打包好，大家见文末。简单贴下核心代码1.ocr识别ocr识别使用paddledef__init__(self)

  714天前 ChatGPT OCR 识别食品 0

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  高效利用多级用户意图，港科大、北大等提出会话推荐新模型Atten-Mixer

  推荐系统作为一种智能化的信息过滤技术，已在实际场景中得到广泛的应用。然而，推荐系统的成功往往建立在大量的用户数据之上，而这些数据可能涉及用户的私密和敏感信息。在用户信息受到隐私保护限制或无法获取的场景下，传统的推荐系统往往难以发挥良好的效果。因此，如何在保证隐私安全性的前提下，构建可信赖的推荐系统，是一个亟待解决的问题。近年来，随着用户对自身隐私的重视程度不断提高，越来越多的用户倾向于在使用在线平台时不进行登录操作，这也使得匿名的基于会话的推荐成为一个重要的研究方向。近日，来自香港科技大学、北京大学、微软

  714天前 模型 论文 0

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  人工智能在制造业成功应用的四个步骤

  制造商可以在多种方面受益于人工智能，如提高生产、质量控制和效率。尽管人工智能为制造商提供了几种新的应用，但为了获得最大的价值，企业必须在整个制造过程中使用它。这意味着制造工程师需要专注于人工智能数据准备、建模、仿真和测试以及部署的四个关键方面，以成功地在不间断的制造过程中使用人工智能。不需要成为人工智能专家工程师们可能认为开发人工智能模型需要相当长的时间，但事实往往并非如此。建模是工作流过程中的一个重要步骤，但不是最终目标。要成功使用人工智能，关键是在流程一开始就确定任何问题。这让工程师知道工作流的哪些方

  714天前 制造业 人工智能 数据 0

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  Game Over？强AI与弱AI之争

  由于谷歌的人工智能(AI)子公司DeepMind几周前发表了一篇论文，描述了他们称为Gato的“通才”代理（可以使用相同的训练模型执行不同的任务），并声称通用人工智能(AGI)可以通过可以通过纯粹的规模化实现，由此在人工智能行业内引发了激烈的争论。虽然看起来有点学术性，但现实情况是，如果通用人工智能指日可待，我们的社会——包括我们的法律、法规和经济模型，都还没有准备好。事实上，多亏了同一个训练有素的模型，通才代理Gato能够玩Atari、为图片添加字幕、聊天或用真正的机械臂堆叠积木

  714天前 人工智能 AI 机器学习 0