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- 教育行业全景报告：AI助教和家教的兴起创造了学习机新的机遇
- 经过一年的快速迭代，业内对于生成式AI将会率先落地于哪些行业已经有了答案。教育领域，不仅被OpenAI列为重点应用之一，也成为国内大模型厂商布局的重点方向。生成式AI技术的进步展示了人类与大模型的互动不断提高。大模型通过训练不断学习人类的思维方式，而人类在与大模型的对话中也获得了新的灵感和知识。这一过程是教育追求的理想状态，也是「教学相长」的体现。生成式AI与教育高度适配，使教育成为其绝佳应用领域。在确定了落地方向后，更重要的技术与教育怎样结合以达到赋能后者的作用。过去一年里，AIGC赋能教育有了哪些成果
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI技术 AIGC 教育领域 109浏览 收藏
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- 从以模型为中心到以数据为中心的人工智能范式转变
- 面向数据的人工智能可以有助于减少生成式AI系统中的幻觉和偏见，从而提高其输出质量。译自TheParadigmShiftfromModel-CentrictoData-CentricAI，作者RahulPradhan拥有16年以上的经验，目前担任Couchbase的产品和战略副总裁。随着变压器神经网络和生成对抗网络（GAN）人工智能（AI）的进步，科技领域正在经历一次重大变革。这些技术不仅具有巨大的潜力，还能解锁创新和规模化创造力。它们能够提供更精确、高效的解决方案，并为各行各业带来新的商机和发展机会。变压
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 模型 数据 237浏览 收藏
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- 了解交叉熵算法及其最小化
- 机器学习和深度学习模型通常用于解决回归和分类问题。在监督学习中，模型在训练过程中学习如何将输入映射到概率输出。为了优化模型的性能，常常使用损失函数来评估预测结果与真实标签之间的差异，其中交叉熵是一种常见的损失函数。它衡量了模型预测的概率分布与真实标签之间的差异，通过最小化交叉熵，模型可以更准确地预测输出。交叉熵是什么交叉熵是对给定随机变量或事件集的两个概率分布之间差异的度量。交叉熵是一个常用的损失函数，主要用于优化分类模型。模型的性能好坏可以通过损失函数的值来衡量，损失越低表示模型越好。交叉熵损失函数的核
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 275浏览 收藏
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- 优化随机森林的超参数
- 随机森林是一种强大的机器学习算法，因其能够处理复杂数据集和实现高精度的能力而备受欢迎。然而，在某些给定的数据集上，随机森林的默认超参数可能无法达到最佳效果。因此，超参数调整成为提高模型性能的关键步骤。通过探索不同超参数组合，可以找到最佳的超参数值，从而构建出稳健且准确的模型。这个过程对于随机森林来说尤为重要，因为它能够提供更好的模型泛化能力和预测准确性。随机森林的超参数涵盖了树的数量、树的深度以及每个节点的最小样本数等。为了优化模型性能，可以采用不同的超参数调整方法，如网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。网
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 322浏览 收藏
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- 教你如何进行代价敏感学习
- 代价敏感学习是一种机器学习方法，它考虑到不同类型错误的代价不同。相比于简单地最小化错误率，代价敏感学习的目标是最小化不正确分类所带来的代价。这种方法常用于处理不平衡的数据集，在应用中对错误分类代价极高的情况下尤为重要。在代价敏感学习中，算法会针对每个分类错误赋予不同的代价。这些代价可以通过领域专家、实验和经验等多种方式确定。与仅仅最小化分类错误率不同，算法的目标是尽量减小总代价。这种方法更加细致，能够更好地考虑到每个分类错误的重要性，从而提高学习算法的性能。代价敏感学习被广泛应用于金融欺诈检测、医疗诊断等
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 430浏览 收藏
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- 探索 AI 如何生成引人注目的代码流程图
- 大家好，我是木川在没有人工智能的时候，我们需要花费至少60分钟，阅读代码并根据自己的理解手动绘制思维导图或流程图，以帮助我们更好地理解代码。AI可以将代码转换为准确的代码可视化图形，节省阅读代码的时间，只需5分钟。这里面存在三个问题：1、怎么通过AI解读代码2、怎么通过流程图呈现解读后的代码？3、怎么生成流程图我将依次介绍这三部分一、AI解读代码AI解读代码实际上利用了AI的总结能力，生成代码注释。大模型已实现此功能。比如BaiduComate的底层模型：文心一言4.0、清华开发的CodeGeex大模型、
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI 模型 代码 333浏览 收藏
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- 如何使用语法向语言模型传达意图
- 语法在自然语言处理和语言模型中非常重要，它有助于模型理解语言结构和组成部分之间的关系。语法是一种规则，描述了语言中单词和短语的结构、顺序和关系。这些规则可以用形式化的语法或自然语言文本的形式来表示。然后，这些规则可以转化为计算机可理解的形式，如上下文无关文法(CFG)或依存文法(DG)。这些形式化的语法规则为计算机语言处理提供了基础，使得计算机能够理解和处理人类的语言。通过应用这些规则，我们可以进行语法分析、句法树生成和语义解析等操作，从而实现自然语言处理和机器翻译等任务。在自然语言处理中，语法规则扮演着
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 机器学习 270浏览 收藏
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- 提升大模型长文本能力的奇招曝光，竟如此匿名论文实现
- 一提到提高大模型长文本能力，就想到长度外推或者上下文窗口扩展？不行，这些都太费硬件资源了。来看一个奇妙新解：和长度外推等方法使用KV缓存的本质不同，它用模型的参数来存储大量上下文信息。具体办法就是建一个临时Lora模块，让它仅在长文本生成过程中“流式更新”，也就是用先前生成的内容不断作为输入来充当训练数据，以此保证知识被存进模型参数中。然后一旦推理完成，就丢掉它，保证不对模型参数产生长久影响。这个方法可以让我们不用扩展上下文窗口的同时，随便存储上下文信息，想存多少存多少。实验证明，这种方法：既可以显著提高
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 模型 训练 390浏览 收藏
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- 微软员工上报OpenAI DALL-E 3 模型存生成“不当内容”漏洞，结果遭到“封口令”
- 2月2日消息，微软软件工程部门经理ShaneJones最近发现OpenAI旗下的DALL-E3模型存在漏洞，据称可以生成一系列不适宜内容。ShaneJones向公司上报了该漏洞，但却被要求保密。然而，他最终还是决定向外界披露了这个漏洞。▲图源ShaneJones对外披露的报告本站注意到，ShaneJones在去年12月通过独立研究发现OpenAI文字生成图片的DALL-E3模型存在一项漏洞。这个漏洞能够绕过AI护栏（AIGuardrail），导致生成一系列NSFW不当内容。这个发现引起了广泛关注，并引发了
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 微软 OpenAI 漏洞 293浏览 收藏
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- 2024年将主导就业市场的十大IT技能
- 随着技术的迅速发展，就业市场正不断寻求掌握最新IT技能的专业人士。到2024年，保持领先就意味着掌握一套满足全球行业需求的特定能力。因此，以下是即将在未来一年主导就业市场的十大IT技能：大数据：随着企业越来越重视数据分析以提高效率，大数据职位的数量持续增加。这一趋势跨越了医疗保健、教育、制造业、房地产、金融和电信等多个行业。我们预计，到2024年，对大数据专业知识的需求将不断增长，并将其定位为一条具有弹性和面向未来的职业道路。数据科学和数据分析：在以数据为中心的世界中，组织必须深刻理解其数据，而这正是数据
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 云计算 大数据 334浏览 收藏
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- 谷歌推出表现出色的AI视频生成器Lumiere，专注于创造可爱的动物视频
- 据外媒报道，谷歌最近发布了一款名为Lumiere的人工智能视频生成器。该视频生成器被称为“逼真视频生成的时空扩散模型”，在制作可爱动物在荒谬场景中的视频方面表现出色。例如，它可以让动物穿旱冰鞋、开车或弹钢琴。这一技术的出现将为视频制作领域带来新的可能性，为用户提供更加有趣和创意的视频内容。根据谷歌所述，Lumiere利用一种独特的架构来生成整个视频的时间持续长度。谷歌公司称这种架构为“时空U-Net”，通过一次传递就能够立即生成视频的全部时间帧。与此相比，现有的视频模型会合成远距离关键帧，并进行时间超分辨
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 谷歌 AI视频生成器 281浏览 收藏
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- 波士顿动力Atlas进化版螺丝搬运：兄弟们，准备入场吧
- 在如今颇为火热的人形机器人赛道，波士顿动力是较早入局的一位选手。在过去几年里，Atlas人形机器人的动态跑酷能力引起了全球的关注。随后，我们还看到Atlas在模拟建筑工地上展示了搬运能力。然而，需要指出的是，目前Atlas仍然只是一个开发平台，不能在现实世界中进行实际工作。其中一个原因是它使用的液压驱动设计尚未完善。波士顿动力最新公布的演示视频显示，Atlas和其他人形机器人具备了完成高难度操纵任务的能力，甚至可以在适当的条件下操纵重物。在视频中，Atlas稳稳抓起一个比自己手臂还粗的螺丝，搬运到目标位置
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI 模型 316浏览 收藏
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- 揭秘NVIDIA巨型模型推理工具：TensorRT-LLM
- 一、TensorRT-LLM的产品定位TensorRT-LLM是NVIDIA为大型语言模型（LLM）开发的可扩展推理方案。它基于TensorRT深度学习编译框架构建、编译和执行计算图，并借鉴了FastTransformer中高效的Kernels实现。此外，它还利用NCCL实现设备间的通信。开发者可以根据技术发展和需求差异，定制算子以满足特定需求，例如基于cutlass开发定制的GEMM。TensorRT-LLM是NVIDIA官方推理方案，致力于提供高性能并不断完善其实用性。TensorRT-LLM在Git
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | NVIDIA 大模型 推理框架 357浏览 收藏
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- 人类行为识别：算法及其应用十分重要
- 人类行为识别是一项通过计算机视觉技术对人的行为进行分析和辨识的重要技术。它在智能监控、智能家居、智能交通等领域有广泛的应用，为人们提供便利和安全保障。人类行为识别的核心技术包括图像处理、模式识别和机器学习。首先，通过摄像头或其他传感器获取图像或视频数据。然后，对这些数据进行预处理，包括去噪、图像增强、图像分割等操作，以便更好地提取特征。接着，通过特征提取算法将图像中的人体轮廓、动作等信息提取出来，并将其转化为计算机能够理解的数字形式。最后，通过机器学习算法对这些数字数据进行分类和识别，以实现人类行为的自动
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 机器学习 183浏览 收藏
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- 未来的技术发展：从云计算进化到人工智能的威胁态势
- 2024年技术趋势：从云的演变到人工智能的威胁格局我们生活在一个日益互联的世界，科技创新不断推动技术行业发展。企业要紧跟潮流，保持警惕，走在趋势前沿，才能应对挑战。灵活性成为云和“即服务”模式的关键近年来，云计算被广泛认为是企业寻求降低IT成本的最佳解决方案，使技术领导者能够摆脱昂贵的传统基础设施。然而，展望2024年，随着组织试图通过将某些应用从公共云迁移出去，重新获得控制权，这一趋势可能会明显转向私有基础设施。虽然云计算对企业发挥着重要作用，但其提供的灵活性成为一个关键考虑因素。企业需要更严格和定制的
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 云计算 407浏览 收藏
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