Learn more about 人工智能 - Section 88

探索人工智能的世界及AI的未来潜力

Salesforce推出全新的Einstein 1平台：通过数据驱动的人工智能和客户关系管理提升生产力和客户信任

客户数据一团糟。组织通常使用1,061个独特应用程序，但只有29%真正集成。由于云计算、社交媒体和移动计算革命所造成的数据孤...

“遇见DiffBIR：一种使用预训练的文本到图像扩散模型解决盲目图像恢复问题的人工智能方法”

随着人工智能领域的显著进步，包括自然语言处理、自然语言理解、计算机视觉等在内的AI子领域也在快速发展。在计算机视觉和图...

Vianai的新开源解决方案解决了人工智能的幻觉问题

“众所周知，人工智能（AI），尤其是大型语言模型（LLM），有时会产生不准确甚至潜在有害的输出这些异常被称为“AI幻觉”，对于...

使用树结构帕尔森估计器（Hyperopt）增强超参数调整

本文探讨了机器学习中的树结构Parzen估计器（TPE）用于超参数调整的概念及其应用，并提供了一个示例

麻省理工学院和微软的研究人员引入了DoLa：一种新颖的人工智能解码策略，旨在减少LLMs中的幻觉

许多自然语言处理（NLP）应用程序从使用大型语言模型（LLMs）中获益良多。虽然由于规模化而改善了LLMs的性能并增加了额外的功...

“遇见BLIVA：一种多模态大型语言模型，用于更好地处理文本丰富的视觉问题”

最近，大型语言模型（LLMs）在自然语言理解领域发挥了关键作用，展示了在广泛任务范围内泛化的非凡能力，包括零-shot和少-sho...

“人工智能如何革新有声图书制作？利用神经文本转语音技术从电子书籍中创作成千上万本高质量的有声图书”

如今，许多人选择阅读有声书而不是传统的书籍或其他媒体。有声书不仅让读者在路上也能享受信息，还能帮助让内容对各个群体更...

麻省理工学院的研究人员引入了一种新颖的轻量级多尺度关注机制，用于设备端的语义分割

语义分割是计算机视觉中的一个基本问题，其目标是为输入图像中的每个像素分类为某个类别。自动驾驶、医学图像处理、计算摄影...

谷歌DeepMind研究探索了神经网络中令人困惑的理解现象：揭示了记忆和泛化之间的相互作用

神经网络学习和泛化的传统理论受到了神经网络中的理解现象的考验。当神经网络被训练时，期望是随着训练损失降低并收敛到一个...

见到NExT-GPT：一种端到端的通用任意多模态大型语言模型（MM-LLMs）

多模式语言模型（Multimodal LLMs）可以通过语音、文本和视觉输入实现更自然和直观的用户与人工智能系统之间的交互，从而增强...

赫瑞瓦特大学和Alana AI的研究人员提出了FurChat：一种基于大型语言模型的新型具有实体交互功能的对话代理系统

大型语言模型（LLMs）在科技正在飞速发展的世界中占据了重要地位。这些LLMs是非常复杂的计算机程序，可以以非常自然的方式理...

如何引导ChatGPT以为您的网站撰写高质量的技术文本

不要让它写长篇大论的文本，尽可能提供更多的细节和规格，使用适当的语言，并通过AI检测器进行检查

用Amazon Comprehend自定义分类构建一个分类流水线（第一部分）

在这个多部分博客文章的第一部分中，您将学习如何创建一个可扩展的训练流水线，并为Comprehend Custom Classification模型准...

美国挑战谷歌的搜索霸权

自2019年对大型科技公司进行打击以来，谷歌在美国最大的反垄断案件中面临审判，其搜索主导地位受到质疑

私募股权业招募数据科学人才，以应对机器学习挑战

将机器学习和数据分析纳入其投资流程的私募股权公司越来越多地借助数据科学专家解读数据以供投资者使用

“AI监管在国会山上迈出了初步的步伐”

这次会议是在人工智能立法一周疯狂活动的背景下举行的

追求数据科学硕士学位，选择第三佳在线课程

为职业人士设计的灵活工作时间表现在接受2023年10月和2024年3月的报名

排序算法概述：堆排序

堆是一种以二叉树为基础的数据结构，用于表示数组堆对其结构施加了以下规则：本文将为最小堆提供示例和代码...

排序算法概述：快速排序

快速排序可能是最流行的排序算法在许多实验中，它表现出比其他排序方法如归并排序或堆排序更好的平均性能快速排序是...

如何评估表示

嵌入，也被称为表示，是对诸如单词、文档、产品等实体的稠密向量表示它们旨在捕捉语义含义并突出显示…