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  大神李沐、快手元老李岩被曝离职后转投大模型，ChatGPT掀起AI创业狂飙

  最近，互联网大佬纷纷投身大模型赛道。昨天，李沐大神离职亚马逊、去做大模型的消息，如同惊雷一般炸响了大家的社交网络。紧接着，今天又曝出前快手AI核心大佬李岩在2022年离职快手后成立的新公司，做的也是大模型。显然，自从ChatGPT让全世界看到了AI上天入地般的应用场景，国内企业的AI模型层竞争，已经开始白热化了。快手大佬李岩创业，进军多模态李岩在2022年下半年成立了AI公司「元石科技」，主要进行多模态大模型的研发。李岩是工号在75上下的快手老员工，也是快手AI技术研发的核心人物。2015年11月，在时任

  729天前 模型 AI 0

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  大数据时代的人工智能和神经网络

  随着组织和行业努力利用信息的力量来改进决策、优化运营和增强客户体验，人工智能(AI)和神经网络在大数据时代变得越来越重要。随着各种来源，如社交媒体、物联网设备和在线交易，生成的数据的快速增长，对先进工具和技术的需求变得比以往任何时候都更加迫切，需要从这个庞大的信息库中处理、分析和提取有价值的见解。大数据时代的主要挑战之一是，需要处理的信息的绝对数量和复杂性。传统的数据处理方法，如关系数据库和数据仓库，难以跟上不断增长的数据涌入。这就是人工智能和神经网络发挥作用的地方，为处理和分析大量数据提供了一种更高效、

  729天前 人工智能 大数据 0

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  基于事件感知的聚类增益网络在飞猪保险创意排序的应用

  一、背景介绍提到创意，大家首先会想到广告创意，其实保险的创意推荐也是广告创意的垂直应用产品。计算广告解决的问题是，在特定的语义下，为特定的用户选择相应的广告去匹配最佳的创意图文。在辅营保险推荐模块下，语境指的就是用户正在购买机票或者火车票的一些上下文信息；在搜索场景下，语境是指搜索引擎里面的一些查询词；用户相关的信息指用户的基础信息，比如年龄性别等；广告就是保险商品，酒店美妆等量级为N的商品；创意图文数量为N*M的量级。计算广告面临的挑战在于：在复杂的约束条件下，大规模优化和搜索问题。本文主要讲的

  729天前 算法 广告创意 数据稀疏 0

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  九种顶流回归算法及实例总结

  线性回归通常是人们为机器学习和数据科学学习的第一个算法。它简单易懂，但是由于其功能有限，在实际业务中并不是最佳选择。大多数情况下，线性回归被用作基线模型来评估和比较研究中的新方法。在处理实际问题时，我们应该了解并尝试过许多其他回归算法。在本文中，将通过使用Scikit-learn和XGBoost的动手练习来学习9种流行的回归算法。本文的结构如下：写在前面本次数据使用的是一个藏在Python第三方vega_datasets模块中的著名的数据科学公开数据集。vega_datasets里的数据集内容挺多

  729天前 算法 机器学习 0

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  外媒评GPT-4：人工智能领域的一次巨大飞跃，也是技术道德规范的又一重大转变

  3月15日消息，当地时间周二，​​人工智能​​​研究实验室​​OpenAI​​发布了最新版的大型语言模型GPT-4。这一让人期待已久的高级工具不仅可以自动生成文字，还可以描述分析图像内容；不仅推高人工智能浪潮的技术水平，也让技术开发的道德边界愈发变得不可忽视。OpenAI早期上线的聊天​​机器人​​ChatGPT用自动生成的流畅文字获得了大量关注，也让公众对其杜撰论文、虚构剧本的能力感到不安。要知道，ChatGPT用的还是一年多前就已经落伍的老一代技术GPT-3。相比之下，最先进的GPT-4模型不仅能够自

  729天前 ChatGPT OpenAI 0

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  如何使用ChatGPT插件工作

  ​译者|崔皓审校|重楼OpenAI刚刚宣布了ChatGPT插件——一种让ChatGPT在Web上执行操作的方法。这不仅意味着ChatGPT可以访问互联网并浏览最新内容和新闻，还可以代替我们执行一些操作，比如购买杂货、预订机票等等。实现过程非常简单：​插件提供者使用OpenAPI标准编写API规范。这是一个已经存在了一段时间的标准，是类似SwaggerAPI文档工具的支持者。​然后，将这个规范编译成提示，向ChatGPT解释它如何使用API来增强答案。想象一下详细的提示，包括每个可用端点的描述。​最后，用户

  729天前 人工智能 ChatGPT 插件工作 0

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  PyTorch 并行训练 DistributedDataParallel 完整代码示例

  使用大型数据集训练大型深度神经网络(DNN)的问题是深度学习领域的主要挑战。随着DNN和数据集规模的增加，训练这些模型的计算和内存需求也会增加。这使得在计算资源有限的单台机器上训练这些模型变得困难甚至不可能。使用大型数据集训练大型DNN的一些主要挑战包括：训练时间长：训练过程可能需要数周甚至数月才能完成，具体取决于模型的复杂性和数据集的大小。内存限制：大型DNN可能需要大量内存来存储训练期间的所有模型参数、梯度和中间激活。这可能会导致内存不足错误并限制可在单台机器上训练的模型的大小

  729天前 深度学习 数据集 0

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  谷歌最高优先级项目曝光：下一代AI搜索，誓要打败ChatGPT

  岁末年初，科技公司似乎集体进入了反思阶段。过去一个月里，谷歌创始人拉里・佩奇、谢尔盖・布林与公司高管一直在开会，讨论新型AI聊天机器人。自11月30日OpenAI的ChatGPT上线以来，谷歌就一直承受压力，全新的AI模型因为能回答各种问题、编写代码、进行创作而受人追捧，被认为是「下一代搜索引擎」的雏形。突破性AI技术可能是数十年来谷歌千亿美元搜索业务的第一个真正威胁。但即使ChatGPT现在已经开始售卖会员，但它的测试版本仍是未连接互联网的离线版，AI虽然能告诉你应该穿

  729天前 谷歌 AI 0

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  麦肯锡：人工智能将深刻影响这五大领域

  人工智能正在改变许多不同行业的商业运作方式。通过采用人工智能，企业可以将活动自动化，产生更高效和有效的结果。麦肯锡发布的《2022年技术趋势展望报告》深入研究了人工智能及其许多应用，这些应用远远超出了科技行业。以下是人工智能将产生重要影响的几个主要领域。1.农业人工智能有可能通过实现精准农业和自动化一些功能来优化农业部门。精准农业指的是根据农场的精确需求来调整作物投入。人工智能和机器学习通过收集数据和确定模式，帮助农民最好地了解需要实施什么以及实施多少，使这成为可能。2.教育近年来，教育部门已经发生了

  729天前 人工智能 AI 技术 0

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  什么是网络人工智能

  越来越多的公司正在利用人工智能和网络之间的协同效应。随着用户设备及其产生的数据的激增，企业越来越依赖人工智能来帮助管理庞大的网络基础设施。到2024年，60%的企业将拥有人工智能基础设施，这将需要更广泛的自动化和预测分析，用于网络方面的故障排除、事件预防和事件关联。什么是网络人工智能随着企业试图利用其IT部门拥有的资源来管理日益复杂的网络，人工智能正变得越来越普遍。网络管理员过去手工执行的操作现在很大程度上是自动化的，或者说正在朝着自动化的方向发展。然而，即使是企业再大，使用人工智能也无法避免网络中断。F

  729天前 AI 网络人工智能 0