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DeepMind 以驚人的速度升級排序技術
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DeepMind 以驚人的速度升級排序技術

DeepMind 成功在排序速度上獲得巨大飛躍排序或資料結構是自從第一臺電腦開發以來計算操作的核心原理。排序和處理數位最早由巴比倫人於公元前 2500 年左右證實。埃及人於公元前 1550 年左右效法,古希臘數學家歐幾裏德於公元前 300 年設計出一個公式,可快速找到兩個整數的最大公約數。在 19

Snorkel AI 深入探討透過生成式 AI 進行資料標記的方法
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Snorkel AI 深入探討透過生成式 AI 進行資料標記的方法

Snorkel AI extends data curation beyond labeling for Generative AISnorkel AI has announced new capabilities to help organizations curate and prepare d

AI 時代:你需要知道的人工智慧一切
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AI 時代:你需要知道的人工智慧一切

人工智慧:進入 AI 時代前必須理解的一切 什麼是人工智慧?在現代生活中,人工智慧(AI)似乎無處不在,從音樂和媒體到商業和生產力,甚至約會都有 AI 的身影。由於涵蓋的範圍太廣,讓人難以跟上,因此讓我們從最新的大型發展、需要理解的公司和術語開始入手,詳細介紹 AI 的所有方面,以便保持在這個快速發

AI 時代:關於人工智慧你需要知道的一切
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AI 時代:關於人工智慧你需要知道的一切

人工智慧時代:您需要知道的一切採訪者:報導日期:今日在現代生活的每個角落,從音樂和媒體、商業和生產力到約會,都可以看到人工智慧的應用。如此之多,以至於很難跟上——因此讓我們一起來理解從最新的重大發展到您需要掌握的術語和公司的一切。不過讓我們先確保我們全部能理解「什麼是人工智慧(Artificial

「生成式人工智慧的當前構建」
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「生成式人工智慧的當前構建」

現今生成式 AI 的發展狀況人工智慧(AI)引起的熱度近年來不斷上漲,新聞媒體報導大多集中在財務、大型科技公司、擔憂與炒作以及新創活動等幾個方面。其中財務方面比較好理解:投資者將資金投入新穎的 AI 技術產品或是加入現有產品中的 AI 應用。大型科技公司也在爭相搶佔 AI 技術基礎層並在現有的生產力

利用大型語言模型讓機器人學習按照使用者偏好收拾整理
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利用大型語言模型讓機器人學習按照使用者偏好收拾整理

教導機器人根據使用者偏好進行整理在家中整理和清潔的方式因人而異,因此家庭機器人應該能夠考慮到這些個人偏好來進行工作。普林斯頓大學和斯坦福大學的研究人員最近採用大型語言模型(LLM)來個性化家用機器人的協助,這是一種人工智慧模型,尤其在 ChatGPT 的推出後越來越受歡迎。根據一篇在 arXiv 上

"羊驢指數將私人資料新增到大型語言模型"
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"羊驢指數將私人資料新增到大型語言模型"

羊驢指數擴充套件大型語言模型能夠處理私人資料 LlamaIndex 是一個開源專案,旨在解鎖大型語言模型(LLMs)的能力和用例,包括 GPT-3 和 GPT-4。LLMs 具有提取知識和推理的非凡能力,例如問答、總結、洞察力提取和與外部環境的連續決策製定等。但 LLMs 也有局限性,例如對於處

AI 災難、AI 繁榮和可能毀滅人類的未來趨勢
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AI 災難、AI 繁榮和可能毀滅人類的未來趨勢

人工智慧的潛在風險近期發布的一份宣告,由 AI 安全中心(CAIS)發布,提出“降低人工智慧對人類的滅絕風險應該成為全球範圍內的一項優先事項,與其他社會規模風險,如大災難和核戰爭並列。”該宣告反映了大流行關於超級智慧科技逃脫控制導致末日情形的擔憂,並且需要在全球範圍內對 AI 進行嚴格監管。這份宣告

如何讓人工智慧實現商業目標的祕訣
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如何讓人工智慧實現商業目標的祕訣

AI 技術應該是一個被善用的工具在技術發展的大環境下,AI 技術一直都是在談論的範圍內,而其中充滿了對於未知事物的恐懼,或許這是人們對於不理解的事物總是很害怕的結果。但是與現有的恐懼不同的是,AI 技術並不是被開發作為一種取代人類工作的解決方案,而是旨在幫助人們更好地運用各個方面的工作和生活,使之更