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学习家庭自动化的新手全面指南

智能家居利用技术为居民提供更多的便利、节省、舒适和安全。借助自动化环境，家庭日常事务得以简化。随着智能设备变得越来越容易使用，曾经看似遥远的未来现在已经触手可及。它们通过Wi-Fi和蓝牙连接将家庭与其居民之间的互动提升到一个新的水平。与需要用户干预才能执行操作的互联家居不同，智能家居经过编程后无需人工交互即可执行任务。要实现这一目标，基础在于自动化，这意味着控制被委托给一个系统，该系统可以是手机上的应用，能够集中设置和操作所有家用设备，从电视到车库灯。因此，第一步是确定想要哪个虚拟助手，下一步是获取想要的

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能智能家居 488浏览收藏
深入解析BERT模型

一、BERT模型能做什么BERT模型是一种基于Transformer模型的自然语言处理模型，用于处理文本分类、问答系统、命名实体识别和语义相似度计算等任务。由于在多项自然语言处理任务中表现出色，BERT模型成为了当前最先进的预训练语言模型之一，因此受到广泛关注和应用。BERT模型的全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，即双向编码器转换器表示。相比于传统的自然语言处理模型，BERT模型具有以下几个显著优点：首先，BERT模型能够同时考虑

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 149浏览收藏
新标题: 基于RWKV的Eagle7B大型模型实现10-100倍推理成本降低

无注意力大模型Eagle7B：基于RWKV，推理成本降低10-100倍在AI赛道中，小模型近来备受瞩目，相较于拥有上千亿参数的模型。例如，法国AI初创公司发布的Mistral-7B模型在每个基准测试中都表现优于Llama213B，并且在代码、数学和推理方面都超过了Llama134B。与大模型相比，小模型具有很多优点，比如对算力的要求低、可在端侧运行等。近日，又有一个新的语言模型出现了，即7.52B参数Eagle7B，来自开源非盈利组织RWKV，其具有以下特点：基于RWKV-v5架构构建，该架构的推理成本较

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 模型数据 324浏览收藏
深思熟虑的步步为营：提高模型的价值

最近，大型语言模型（LLM）以及它们的高级提示策略的出现，意味着语言模型的研究取得了重大进展，尤其是在经典的自然语言处理（NLP）任务中。其中一个重要的创新是思维链（CoT）提示技术，这种技术因其在多步骤问题解决中的能力而受到赞誉。CoT技术遵循了人类的顺序推理方式，在各种挑战中展现出了卓越的性能，包括跨领域、长期泛化和跨语言任务。CoT以其富有逻辑的、逐步推理的方法，在复杂问题解决场景中提供了至关重要的可解释性。尽管CoT已取得长足进展，但研究界对于其具体机制和有效原因尚未达成共识。这种知识差距意味着提

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI 数据 343浏览收藏
OpenAI实验证明：GPT-4无法生产具有杀伤力的生物武器

GPT-4会加速生物武器的发展吗？在担心AI统治世界之前，人类是否会因为打开了潘多拉魔盒而面临新的威胁？毕竟，大模型输出各种不良信息的案例不在少数。今天，处在风口，也是浪尖的OpenAI再次负责任地刷了一波热度。图片我们正在研发一种早期预警系统LLMs，以帮助应对生物威胁。目前的模型在滥用方面已经显示出一定的效用，但我们将继续发展评估蓝图，以应对未来的挑战。经历董事会风波后的OpenAI，开始痛定思痛，包括之前郑重发布的准备框架（PreparednessFramework）。到底大模型在制造生物威胁方面带

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | GPT-4 模型 OpenAI 371浏览收藏
广义线性模型与逻辑回归的联系

广义线性模型和logistic回归是密切相关的统计模型。广义线性模型是一个通用的框架，适用于建立各种类型的回归模型，其中包括线性回归、logistic回归、Poisson回归等。logistic回归是广义线性模型的一个特例，主要用于构建二元分类模型。通过将logistic函数应用于线性预测变量，logistic回归可以将输入值转化为一个0-1之间的概率值，用于预测某个样本属于某一类别的概率。与广义线性模型相比，logistic回归更加适用于处理二元分类问题，因为它能够提供样本属于不同类别的概率估计。广义线

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 线性回归 343浏览收藏
快速学会使用 Arthur Bench 进行 LLM 评估

Hellofolks，我是Luga，今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术-LLM评估。一、传统文本评估面临的挑战近年来，大型语言模型(LLM)的迅速发展和改进使得传统的文本评估方法在某些方面可能不再适用。在文本评估领域，我们已经听说过一些方法，如基于“单词出现”的评估方法，比如BLEU，以及基于“预训练的自然语言处理模型”的评估方法，如BERTScore。这些方法对于评估文本的质量和相似性提供了更准确的指标。LLM的快速发展为文本评估领域带来了新的挑战和机遇，我们需要不断探索和改进评估方法，

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 AI LLM 444浏览收藏
微软运用人工智能和高性能计算分析了3200万种新材料

微软与太平洋西北国家实验室合作，利用AI与高性能计算（HPC）技术对3200种新型候选材料进行建模，以加速高效可充电电池材料的研发。该合作项目旨在支持微软未来的发展目标，并将250年的人类化学研究历史纳入数据模型，为未来的科学研究提供有力支持。Azure量子元素在这个项目中，微软研究人员利用了Azure量子元素（QuantumElements）平台，该平台旨在加速科学发现。目前，该平台将人工智能（AI）与传统高性能计算（HPC）结合使用，但其目标是未来与微软的量子超级计算机兼容。此外，Azure量子元素还

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 微软 Azure 量子元素 134浏览收藏
公开代码/权重/数据集/训练过程，创造史上首个完全开源的大模型

多年来，语言模型一直是自然语言处理（NLP）技术的核心。鉴于模型背后的商业价值巨大，最先进模型的技术细节一直未公开。现在，真·完全开源的大模型来了！来自艾伦人工智能研究所、华盛顿大学、耶鲁大学、纽约大学和卡内基梅隆大学的研究人员，最近合作发表了一项重要的工作，这个工作将成为AI开源社区的重要里程碑。他们几乎将从零开始训练一个大模型过程中的一切数据和资料都开源了！论文：https://allenai.org/olmo/olmo-paper.pdf权重：https://huggingface.co/allen

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 模型数据 131浏览收藏
合作打造最佳Agent解决方案：微软TaskWeaver开源框架助力数据分析与行业定制

数据分析一直是现代社会中的关键工具，帮助我们深入了解本质、发现规律并指导决策。然而，数据分析过程常常复杂且耗时，因此我们期望有一个智能助手可以直接与数据进行交互。随着大语言模型（LLM）的发展，虚拟助手和Copilot等智能代理纷纷出现，它们在自然语言理解和生成方面的表现令人惊叹。然而，遗憾的是，现有的代理框架在处理复杂数据结构（如DataFrame、ndarray等）和引入领域知识时仍然面临困难，而这恰恰是数据分析和专业领域中的核心需求。为了更好地解决语音助手在执行任务时的瓶颈问题，微软推出了一款名为T

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 数据训练 285浏览收藏
可持续性与人性化建筑如何得到人工智能和物联网的支持

人工智能在企业界的优势是什么？人工智能在企业领域的主要优势之一是简化流程、提高效率。自动化的日常任务、数据分析和决策过程使员工能够专注于更复杂、更具创造性的工作。数据分析与洞察人工智能系统具备实时分析大量数据的能力，从而为市场趋势、客户行为和运营绩效提供有价值的见解。在保险承保工作台和其他数据密集型应用中，这一功能尤为重要。通过数据驱动的决策，组织能够做出明智的选择，并迅速适应不断变化的商业环境。这种能力使得人工智能系统在处理大量信息时变得非常有用。节约成本通过人工智能实现自动化，可以减少体力劳动需求，最

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能物联网 140浏览收藏
OPPO与Keep合作，共创硬件和AI大模型领域的战略合作计划

OPPO和Keep达成战略合作：涉及硬件、AI大模型等领域根据最新消息，OPPO宣布与健身AppKeep达成战略合作。OPPO指出，双方在各自领域拥有独特的技术和资源优势。利用运动和健康监测技术的积累以及OPPOWatch系列的先进硬件，双方将共同致力于为用户提供更优质的运动健康体验。Keep官方表示，未来将与OPPO展开深度合作，充分发挥各自在硬件和AI大模型领域的专业优势，推动双方的长期发展。作为全球领先的线上健身平台，公司有信心与全球顶尖的智能设备制造商合作，为行业的运动智能化带来新的突破。在去年1

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | OPPO keep 386浏览收藏
深度模型Rbf的特点是什么？

RBF是基于神经网络的非线性模型，包括输入层、隐含层和输出层，被广泛用于深度学习。它于1988年首次提出，具有前向网络结构。RBF模型基于径向基函数作为隐含层的激活函数，通常使用高斯函数或其他函数。径向基函数是一种常见的函数形式。\phi(x)=e^{-\gamma|x-c|^2}这个函数的作用是将输入向量x通过径向基函数映射到高维空间。其中，c表示隐含层神经元的中心，\gamma表示径向基函数的带宽参数，|\cdot|表示向量的模长。径向基函数具有局部性，只在中心附近起作用。这种映射可以使输入数据在高维

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 深度学习人工神经网络 159浏览收藏
智能农业中的物联网应用

人口呈指数级增长，农业需要解决养活人口的问题。显而易见，我们必须依靠技术来提高农业效率并增强可持续性。我们已经看到许多技术正在改变不同的领域，机器学习、人工智能和物联网正在不同领域掀起波澜，提高效率。我们看到的物联网应用包括灾害管理、电子商务、音乐、旅游、制造和建筑等领域。我们将探讨物联网在农业中的功能及其农业应用。智能温室温室农业希望通过调节环境参数来提高产量，可采用平衡控制系统或手动干预。然而，人工干预增加了劳动力成本、能源损失和产出损失。因此，智能温室被认为是一个更优的选择。物联网可用于建设智能温室

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能物联网 239浏览收藏
金山云加强全栈云计算平台，成为人工智能时代云上的“协助者”

随着云原生、AIGC和大模型等新兴技术的快速发展，我们正迎来智能化时代的开启。云计算也正在进入3.0时代，即云计算和人工智能深度融合的阶段。在这个阶段，人工智能技术成为进一步释放云计算潜力的核心推动力。1月4日，金山云举办了「云+人工智能·时代新机遇」媒体沟通会，金山云副总裁钱一峰、金山云公有云产品中心负责人孙晓、金山云人工智能与大数据产品中心负责人徐寅斐在会上分享了金山云在基础能力、平台能力和模型服务等方面的技术历程和落地实践。通过技术自研和升级，金山云已初步建成人工智能时代民用领域全栈的云计算体系。为

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