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  • AI基础设施:IT和数据科学团队协作的重要性
    AI基础设施:IT和数据科学团队协作的重要性
    人工智能(AI)已经改变了许多行业的游戏规则,使企业能够提高效率、决策制定和客户体验。随着人工智能的不断发展和变得越来越复杂,企业投资于合适的基础设施来支持其开发和部署至关重要。该基础设施的一个关键方面是IT和数据科学团队之间的协作,因为两者在确保人工智能计划的成功方面都发挥着关键作用。人工智能的快速发展导致对计算能力、存储和网络能力的需求不断增加。这种需求给传统IT基础架构带来了压力,而传统IT基础架构并非旨在处理AI所需的复杂和资源密集型工作负载。因此,企业现在正在寻求构建能够支持AI工作负
    人工智能 . 科技周边5262023-05-18 23:08:26
  • AutoGPT不靠谱,微软推出升级版!可编辑自主规划过程
    AutoGPT不靠谱,微软推出升级版!可编辑自主规划过程
    夕小瑶科技说原创作者|iven火遍全网的AutoGPT[1]在Github收藏量突破十万。这种自我规划、自我执行的智能体首次关注人工智能模型内部的自我调整与优化。但是有不少网友发现,AutoGPT的表现不稳定,死循环是最常见的现象。此外,AutoGPT执行速度很慢,据网友测试,NewBing需要8s的任务,AutoGPT用了整整8分钟!AutoGPT的工作方式使得它对与单个任务要调用很多次API,据计算单次任务的成本就超过了100元!显然这样的花费对于个人使用是昂贵的。微软研究院近日新工作提出L
    人工智能 . 科技周边3822023-05-18 22:49:17
  • ChatGPT宣布建国做女王!网友灵魂拷问:谁来给女王写prompt?
    ChatGPT宣布建国做女王!网友灵魂拷问:谁来给女王写prompt?
    ChatGPT发布后,各种应用层出不穷,但大多是以人类助手的角色出现。最近有网友用ChatGPT创造了一个女王,并让她宣布建国,属于是彻底翻身做主人了。理论上来说,ChatGPT拥有比地球上任何一个人都更加丰富的知识(虽然可能存在幻觉),尤其擅长文科类的工作,并且在指令调优后,ChatGPT有极高的道德感。但如果真让ChatGPT参与到人类社会中,做公务员、首相、甚至是国王,你会信任他(她)制定的政策吗?对ChatGPT女王建国一事,有网友发出灵魂一问,只要prompt写的好,ChatGPT确实
    人工智能 . 科技周边8742023-05-18 22:31:08
  • 将时间序列转换为分类问题
    将时间序列转换为分类问题
    本文将以股票交易作为示例。我们用AI模型预测股票第二天是涨还是跌。在此背景下,比较了分类算法XGBoost、随机森林和逻辑分类器。文章的另外一个重点是数据准备。我们必须如何转换数据以便模型可以处理它。在本文中,我们将遵循CRISP-DM流程模型,以便我们采用结构化方法来解决业务案例。CRISP-DM特别适用于潜在分析,通常在行业中用于构建数据科学项目。另外就是我们将使用Python包openbb。这个包以包含了一些来自金融部门的数据源,我们可以方便的使用它。首先就是安装必须的库:pipinsta
    人工智能 . 科技周边6382023-05-18 22:12:20
  • 理解并统一14种归因算法,让神经网络具有可解释性
    理解并统一14种归因算法,让神经网络具有可解释性
    尽管DNN在各种实际应用中取得了广泛的成功,但其过程通常被视为黑盒子,因为我们很难解释DNN如何做出决定。缺乏可解释性损害了DNN的可靠性,从而阻碍了它们在高风险任务中的广泛应用,例如自动驾驶和AI医疗。因此,可解释DNN引起了越来越多的关注。作为解释DNN的典型视角,归因方法旨在计算每个输入变量对网络输出的归因/重要性/贡献分数。例如,给定一个用于图像分类的预训练DNN和一个输入图像,每个输入变量的属性得分是指每个像素对分类置信度得分的数值影响。尽管近年来研究者提出了
    人工智能 . 科技周边6542023-05-18 21:10:04
  • ChatGPT 和对话式 AI 的未来:2023 年的进展和应用
    ChatGPT 和对话式 AI 的未来:2023 年的进展和应用
    人工智能(ArtificialIntelligence)在过去一段时间以来以前所未有的速度快速发展。从自动化日常任务到重要提醒的设定,AI以各种方式渗透到我们的生活中。然而,在这个领域中迈出的最重要一步是ChatGPT。ChatGPT被瑞银(UBS)评为“有史以来增长最快的消费者应用程序”,于2022年11月30日正式推出。仅在推出的两个月内,它就成功吸引了超过1亿用户,为对话式人工智能领域创造了奇迹。对话式人工智能是一种创新技术,能够成功地模拟人类对话。因此,在客户服务、潜在客户生成以及其他与
    人工智能 . 科技周边5282023-05-18 20:55:04
  • 美国国会听证会与 OpenAI ChatGPT 创始人的 九个关键时刻
    美国国会听证会与 OpenAI ChatGPT 创始人的 九个关键时刻
    5月17日消息,OpenAI首席执行官萨姆・阿尔特曼(SamAltman)昨日回应了参议院司法小组委员就生成式人工智能的潜在威胁后果的质问。阿尔特曼鼓励立法者迅速制定新的AI法律法规,为OpenAI、谷歌和其他科技公司如何开发新的AI系统制定标准。“我们认为政府的监管干预对减轻日益强大的AI所带来风险至关重要,”阿尔特曼在听证会上说。阿尔特曼和其他作证的专家证人都赞同ChatGPT的模式,如果不加以监管,可能会增加网络上的错误信息,助长网络犯罪,甚至威胁到选举制度。立法者和阿尔特曼探讨了许多潜在
    人工智能 . 科技周边4062023-05-18 20:47:25
  • Meta宣布测试生成式AI广告工具
    Meta宣布测试生成式AI广告工具
    5月12日消息,当地时间周四,社交媒体Facebook母公司Meta宣布,开始测试基于生成式人工智能的广告工具。据悉,这些新的广告工具可以创建图像背景和变形文字等内容。Meta高管在纽约举行的一场新闻发布会上表示。该公司计划邀请部分广告商在所谓人工智能沙盒(AISandbox)的“测试环境”中测试这些工具。Meta高管们拒绝透露一开始有多少广告商可以使用测试环境,只表示这个群体很小。他们说,Meta计划在今年7月份向更多广告商提供人工智能广告工具的访问权限,并在今年晚些时候将其中一些功能整合到普
    人工智能 . 科技周边6472023-05-18 20:25:04
  • 火山引擎工具技术分享:用 AI 完成数据挖掘,零门槛完成 SQL 撰写
    火山引擎工具技术分享:用 AI 完成数据挖掘,零门槛完成 SQL 撰写
    在使用BI工具的时候,经常遇到的问题是:“不会SQL怎么生产加工数据、不会算法可不可以做挖掘分析?”而专业算法团队在做数据挖掘时,数据分析及可视化也会呈现相对割裂的现象。流程化完成算法建模和数据分析工作,也是一个提效的好办法。同时,对于专业数仓团队来说,相同主题的数据内容面临“重复建设,使用和管理时相对分散”的问题——究竟有没有办法在一个任务里同时生产,同主题不同内容的数据集?生产的数据集可不可以作为输入重新参与数据建设?1.DataWind可视化建模能力来了由火山引擎推出的BI平台Da
    人工智能 . 科技周边7422023-05-18 20:19:04
  • 登顶对话式语义解析国际权威榜单SParC和CoSQL,全新多轮对话表格知识预训练模型STAR解读
    登顶对话式语义解析国际权威榜单SParC和CoSQL,全新多轮对话表格知识预训练模型STAR解读
    目前高速发展的互联网时代中,各种类型的数据不断涌现,其中,我们较为常用的就有表格数据,表格作为一种通用的结构化数据,我们可以根据需求设计SQL查询语句来获得表格中的知识,但是往往需要较高的设计成本以及学习成本。此时,Text-to-SQL解析任务显得格外重要,而根据对话场景的不同,还分为单轮Text-to-SQL解析和多轮Text-to-SQL解析,本文主要研究更加困难且更接近现实应用的多轮Text-to-SQL解析任务。近期,阿里巴巴达摩院联合中国科学院深圳先进技术研究院提出面向多轮
    人工智能 . 科技周边9532023-05-18 19:50:58
  • 聚焦时空AI与产业大模型,WGDC2023在京盛大开幕!
    聚焦时空AI与产业大模型,WGDC2023在京盛大开幕!
    聚集千余位产业专家、行业用户、创新企业等业界精英,共话时空智能时代下的技术发展与应用创新。5月17日上午,被誉为时空信息“科技创新风向标”的WGDC2023第十二届全球地理信息开发者大会在北京开幕,大会以“时空智能从感知到决策”为主题。聚集了千余位产业专家、行业用户、创新企业等业界精英,共话时空智能时代下的技术发展与应用创新。中国科学院院士、中国工程院院士李德仁,自然资源部中国地质调查局原副局长李朋德,国防科工局遥感卫*应用总工程师赵文波,中国测绘学会副理事长兼秘书长彭震中,中国地理学会副会长兼
    人工智能 . 科技周边3252023-05-18 18:53:57
  • AI革命:CNN如何加速机器人和自主系统的进步
    AI革命:CNN如何加速机器人和自主系统的进步
    人工智能革命正在如火如荼地进行,而卷积神经网络(cnn)的发展是这场技术变革的关键驱动力之一。这些先进的机器学习算法加速了机器人技术和自主系统的进步,使机器能够以前所未有的准确性和效率感知解释周围的世界。因此,人工智能驱动的机器人的潜在应用正在迅速扩大,对制造业、物流、医疗保健和运输等行业产生重大影响。CNN是一种深度学习算法,专门设计用于处理和分析视觉信息。受人脑结构和功能的启发,这些网络由多层相互连接的人工神经元组成,可以自动学习识别图像中的模式和特征。这使他们能够执行复杂的任务,例如对象识
    人工智能 . 科技周边8732023-05-18 18:53:50
  • 蒸馏也能Step-by-Step:新方法让小模型也能媲美2000倍体量大模型
    蒸馏也能Step-by-Step:新方法让小模型也能媲美2000倍体量大模型
    大型语言模型能力惊人,但在部署过程中往往由于规模而消耗巨大的成本。华盛顿大学联合谷歌云计算人工智能研究院、谷歌研究院针对该问题进行了进一步解决,提出了逐步蒸馏(DistillingStep-by-Step)范式帮助模型训练。该方法在训练用于特定任务的小型模型方面优于LLM,训练数据远少于传统的微调和蒸馏。他们的770MT5模型在一个基准任务上表现优于540BPaLM模型。令人印象深刻的是,他们的模型只使用了可用数据的80%。虽然大型语言模型(LLMs)展现了令人印象深刻的少样本学习能力,但将这样
    人工智能 . 科技周边2222023-05-18 18:31:30
  • Python高级篇—数据科学和机器学习
    Python高级篇—数据科学和机器学习
    数据科学和机器学习的概述数据科学是通过对数据进行各种形式的分析来获取洞见的学科。它涉及从多个来源收集数据,清洗数据,分析数据,并将数据可视化以便得出有用的结论。数据科学的目的是将数据转化为有用的信息,以便更好地了解趋势,预测未来,并做出更好的决策。机器学习是数据科学的一个分支,它利用算法和统计模型自动从数据中学习规律,并做出预测。机器学习的目标是构建能够根据以前未见过的数据做出准确预测的模型。在机器学习中,通过将数据划分为训练集和测试集,使用训练集数据训练模型,然后使用测试集数据评估模型的准确性
    人工智能 . 科技周边5202023-05-18 18:13:47
  • 大模型迎来「开源季」,盘点过去一个月那些开源的LLM和数据集
    大模型迎来「开源季」,盘点过去一个月那些开源的LLM和数据集
    前段时间,谷歌泄露的内部文件表达了这样一个观点,虽然表面看起来OpenAI和谷歌在AI大模型上你追我赶,但真正的赢家未必会从这两家中产生,因为有一个第三方力量正在悄然崛起。这个力量就是「开源」。围绕Meta的LLaMA开源模型,整个社区正在迅速构建与OpenAI、谷歌大模型能力类似的模型,而且开源模型的迭代速度更快,可定制性更强,更有私密性。近日,前威斯康星大学麦迪逊分校助理教授、初创公司LightningAI首席AI教育官SebastianRaschka表示,对于开源而言,过去一个月很伟大。不
    人工智能 . 科技周边9352023-05-18 16:31:13

PHP讨论组

组员:3305人话题:1500

PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言,和其他技术相比,php本身开源免费; 可以将程序嵌入于HTML中去执行, 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多,它运行在服务器端,消耗的系统资源相当少,具有跨平台强、效率高的特性,而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统,最重要的是

学习途径

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