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2023-04-25
NLP 与 Python:构建知识图谱实战案例
积累了一两周,好久没做笔记了,今天,我将展示在之前两周的实战经验:如何使用 Python 和自然语言处理构建知识图谱。中文可以参考这个例子构建
2023-04-25
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推荐系统
人工智能
2023-04-19
从ChatGPT看AI未来趋势和挑战
在人工智能领域,ChatGPT 作为一种重要的技术突破,引起了广泛的关注.本文将探讨 ChatGPT 在人 工智能发展中的地位及其对未来 AI 的影响.首先,介绍了 ChatGPT 所展现出的优秀对话生成能力,使其几 乎可以胜任所有自然语言处理任务,并将作为数据生成器、知识挖掘工具、模型调度员、自然交互界面在各 种场景得到应用.接着,分析了其在事实错误、毒害内容生成、安全性、公平性、可解释性、数据隐私等方 面的局限,并讨论了作为辅助人类工具的 ChatGPT 明确能力边界和提高能力范围的重要性.然后,从概念经 典表示对真定义进行了分析,并从概念三指不等价的角度阐释性了 ChatGPT 无法区分真假的原因. 在论述 AI 未来时,从拓展应用、克服局限、探索理论分析了中短期技术趋势,并从感知、认知、情感、行为智能四个 层面的关系讨论了长期发展路径. 最后,探讨了 ChatGPT 作为认知智能的代表,对包括认知成本、教育要求、 图灵测试认识、学术界的机遇与挑战、信息茧房、能源环境问题和生产力提升等方面可能产生的影响.
2023-04-19
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人工智能
2023-04-18
民意调查:大多数高等教育领导人对生成人工智能持乐观态度
这项广泛的调查还询问了高等教育IT领导和管理人员,关于最新的文本生成GPT 3工具的潜在用途和滥用,并探讨了大学在世界看到OpenAI的ChatGPT并担心其在学术界的潜在滥用之后的头几个月中所做的事情。 总的来说,调查结果描绘了一个比人们预期更为乐观的画面。高等教育领导仍然担心学生使用ChatGPT和类似的人工智能作弊课程作业,但许多人已经超越了这些潜在风险,而是专注于寻找将其纳入教学的方法。
2023-04-18
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人工智能
2023-04-16
ChatGPT在智能客服产品落地探讨
AI语言模型中的ChatGPT近期在互联网平台上引起了广泛的讨论。那么,如果想将这个大型语言模型应用在智能客服产品中,或者将其在ToB SaaS应用软件领域落地,应该采用哪种构建策略? 现在ChatGPT这个大型语言模型已经在各种平台获得了广泛的关注。那么,如果在ToB SaaS应用软件领域中想要将LLM大语言模型应用于智能客服产品中,应该如何实现呢? 首先,我们需要解决一个问题:在智能客服领域,是否值得使用LLM大语言模型进行智能化产品改造?
2023-04-16
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人工智能
2023-04-13
使用人工智能改变校园网络质量
校园旧网络基础设施过时,给学生、教职员工和访客带来了糟糕的体验,管理团队不得不手动梳理计算机生成的日志,费时费力地确定问题的根源。为解决这些问题,他们采购了一种基于人工智能和云计算的新一代网络系统,并将其实施到全校范围内。该系统可实时收集关于所有Wi-Fi和有线用户的信息,并分析数据,以解决问题并为管理员提供可行的见解。新系统使得学校可以在Wi-Fi服务的时间、漫游时间和吞吐量等关键满意度指标方面建立网络服务水平基线。该系统真正采用了人工智能技术,可以预测问题,从而为网络增加了自我修复的元素。自从采用了新系统后,到求助台的投诉数量已经急剧下降,求助台的工作人员也可以快速地独立解决问题。这表明,在数字化时代,采用基于人工智能的网络系统是为大学社区提供更好服务的一部分。
2023-04-13
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人工智能
2023-04-12
如何利用人工智能策略缓解学生的不安感
当人们开始感到大学生是否正在学习和发展良好时存在不安感,很少有清晰的数字情况可以确定“重要差异”。数字情况是指存在“正确”或“错误”答案的情况(类似于笔记本电脑上的开/关按钮)。如果错误地解释,某些常规统计程序可能会支持这种观点,即“差异”可能在比较两组学生得分的分析中找到; 例如(即,是/否p≤.05?)。没有单一的发现是有说服力的,这是数字情况的另一种形式。相反,数据分析的目的是识别学生学习和发展过程中的模式和异常。学生的学习和发展是渐进的过程,远远超出了“数字”分析的复杂程度。正是因为如此,大学和大学受益于应用人工智能,采用“模拟”策略来分析数据(想象一下高科技的照明和声音控制面板,具有全套的杠杆和拨号,可以在完全没有和一切,全力以赴之间创建几乎无限的选项)。即使考虑到不同的学生子群是否具有更相似而不是不同的分数,也是一种模拟情况,因为我们意识到在校园里并没有一个正确答案适用于所有学生。为了解释为什么学生的学习和发展是复杂的过程,无法使用常规统计程序,有必要扩大视野。
2023-04-12
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人工智能
2023-04-03
如何用公司的业务知识、流程等来训练专有Chat GPT?
近年来,自然语言处理(NLP)技术在深度学习的推动下有了显著的进步,主要得益于预训练语言模型的兴起。预训练语言模型是一种使用大量文本数据进行训练的机器学习模型,它可以学习到语言的潜在规律和语义,从而可以更好地处理和理解人类语言。 其中一种最先进的预训练语言模型是Generative Pre-trained Transformer(GPT),这是一种基于Transformer架构的语言模型,它使用了大量的文本数据进行无监督训练,学习到了词汇、语法、语义等语言特征。GPT-3是目前最大的一款预训练语言模型,它包含了13.5亿个参数,可以用于各种自然语言处理任务,例如文本生成、对话系统、问答系统等。 Chat GPT是基于GPT模型的一种应用,它可以被训练用于回答各种查询和对话。具体来说,Chat GPT可以通过对历史对话进行建模,学习到不同场景下的语言模式和回答策略,从而可以生成自然流畅的回答。Chat GPT在智能客服、智能助手、聊天机器人等场景中得到了广泛的应用。
2023-04-03
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人工智能
优质开源
2023-03-31
Stable Diffusion XL 现已推出—有什么新功能
3月27号,创始人兼首席执行官中宣布,Stable Diffusion XL 现已可用于公开测试。 以下是一些事项: - “XL”不是这个新的AI模型的官方名称。一旦发布稳定性AI公司的官方公告,名称将会更改。 - 与先前版本相比,图像质量有所提高 - 与先前版本相比,图像生成速度大大加快。
2023-03-31
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系统架构
2023-03-30
使用人工智能重新创造摩诃婆罗多传说。
生成式 AI,也称为_创意 AI_或_人工创造力_,是指使用机器学习算法生成新的原创内容,例如图像、音乐、文本和视频。生成式 AI 模型可以接受各种任务的训练,例如图像或视频合成、文本生成、音乐创作,甚至生成新的游戏关卡或虚拟环境。 我们都用生成式 AI 拓宽了我们的想象力,看看我们能做什么,能走多远,能想多疯狂!!!
2023-03-30
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系统架构
2023-03-30
智能prompt操作指南:如何获得理想的 AI 生成内容
prompt是释放GPT的全部潜力的关键操作,使工程师们有能力对人工智能生成的内容进行微调,以满足业务需求,在接下来的内容,是我最近一年多调优Chatgpt、及GPT4的实战经验,供大家参考。GPT-3是GPT-4的前身,在2020年以其惊人的1750亿个参数(也称为“神经权重”)的能力引起了轰动。GPT-4是GPT家族中的最新版本,展示了更先进的语言、推理和生成技能。 虽然GPT-4中确切的参数数量并没有公开披露,但保守估计GPT4它比GPT-3多约20%的参数。这种令人震惊的结果并没有达到在一月份预测的100万亿个参数,但是GPT-4仍然提供了更为先进的成果,比如多模态能力,使模型可以处理和生成不仅仅是文本,还包括图像和其他类型的数据。
2023-03-30
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人工智能
微服务
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