楠竹11_社区达人页

AI 助理
备案控制台
个人头像照片
楠竹11
已加入开发者社区651天

勋章 更多

个人头像照片
专家博主
专家博主
个人头像照片
星级博主
星级博主
个人头像照片
乘风问答官
乘风问答官
个人头像照片
技术博主
技术博主
个人头像照片
一代宗师
一代宗师

成就

已发布1439篇文章
1460条评论
已回答251个问题
2条评论
已发布0个视频
github地址

我关注的人 更多

楠竹11
楠竹11
乘风直上
乘风直上

粉丝 更多

1400896717396937
1400896717396937
测试来了没
测试来了没
qibei22
qibei22
天下第一二
天下第一二
1997004053898270
1997004053898270
冬天不远了呀
冬天不远了呀
秋天永不回来
秋天永不回来
德国都芳最好
德国都芳最好
河南大河速递有限公司
河南大河速递有限公司
不穿大酷头
不穿大酷头
aliyun4998744522
aliyun4998744522

技术能力

兴趣领域
擅长领域
技术认证

暂时未有相关云产品技术能力~

共建共享

暂无精选文章
暂无更多信息

2024年12月

  • 12.05 09:00:46
    发表了文章 2024-12-05 09:00:46

    让AI像人类一样操作手机，华为也做出来了

    华为诺亚方舟实验室研发的LiMAC系统，通过轻量级Transformer网络和微调的视觉-语言模型，实现了高效、准确的Android应用交互与控制。该系统在多个公开数据集上展现出卓越性能，提升了任务执行速度与准确性，同时具备良好的灵活性，但需大量训练数据支持。
  • 12.05 09:00:40
    发表了文章 2024-12-05 09:00:40

    哪个模型擅长调用工具？这个7B模型跻身工具调用综合榜单第一

    《Hammer: Robust Function-Calling for On-Device Language Models via Function Masking》提出了一种新型基础模型Hammer，通过函数掩码技术显著提升了大型语言模型在工具调用方面的性能，减少了对特定命名约定的依赖，展现了强大的泛化能力和超越现有模型的表现。该研究已开源，旨在促进智能设备的本地AI功能发展。
  • 12.05 09:00:31
    发表了文章 2024-12-05 09:00:31

    Nature专业户DeepMind又登封面，开源水印技术SynthID-Text，Gemini已经用上了

    在AI领域，大型语言模型（LLMs）的应用日益广泛，但如何区分机器生成与人类撰写的内容成为难题。为此，研究人员开发了SynthID-Text，一种基于Tournament采样的生成水印技术。它能有效嵌入水印，同时保持文本质量，具有低计算成本和高检测性能的优势，已在Google DeepMind的Gemini系统中应用。然而，该技术在协调要求、攻击防御及开源模型应用方面仍面临挑战。
  • 12.04 08:18:41
    发表了文章 2024-12-04 08:18:41

    MIT韩松团队长上下文LLM推理高效框架DuoAttention：单GPU实现330万Token上下文推理

    麻省理工学院韩松团队提出DuoAttention框架，旨在提高大型语言模型（LLM）处理长上下文的效率。该框架通过区分检索头和流式头，仅对检索头应用全键值缓存，减少内存消耗和计算时间，同时保持模型长上下文处理能力。实验结果显示，DuoAttention在多种模型架构上显著提升了推理效率，为LLM的实际应用提供了新可能。
  • 12.04 08:18:35
    发表了文章 2024-12-04 08:18:35

    田渊栋团队新作祭出Agent-as-a-Judge！AI智能体自我审判，成本暴跌97%

    田渊栋团队提出Agent-as-a-Judge框架，利用智能体自身评估其他智能体的性能，不仅关注最终结果，还能提供中间反馈，更全面准确地反映智能体的真实能力。该框架在DevAI基准测试中表现出色，成本效益显著，为智能体的自我改进提供了有力支持。
  • 12.04 08:18:29
    发表了文章 2024-12-04 08:18:29

    谷歌版贾维斯即将问世，最强Gemini 2.0加持！AI自主操控电脑时代来临

    谷歌发布的Gemini 2.0标志着AI新时代的到来，被誉为“谷歌版贾维斯”。该系统在自然语言处理、图像识别及自主操控电脑等方面取得重大进展，尤其在多模态数据处理上表现出色，能更准确理解用户需求并执行复杂任务。尽管存在对AI自主操控可能带来的负面影响的担忧，谷歌强调Gemini 2.0旨在辅助而非替代人类工作，且已采取多项措施保障其安全性和可靠性。
  • 12.03 08:54:48
    回答了问题 2024-12-03 08:54:48

    AI音色克隆挑战播客，它能模拟人的特质吗？

    踩0 评论0
  • 12.03 08:50:04
    回答了问题 2024-12-03 08:50:04

    动机VS自律，对开发者们来说哪个比较重要？

    踩0 评论0
  • 12.03 08:43:54
    发表了文章 2024-12-03 08:43:54

    深挖大模型幻觉！哈佛大学最新报告：LLM等价于众包，只是在输出网络共识

    大型语言模型（LLM）如ChatGPT正改变人机交互，但在生成看似真实的错误信息方面存在“幻觉”问题。这种现象源于LLM依赖统计概率而非语义理解，导致在处理争议或冷门话题时易出错。研究显示，LLM的准确性高度依赖于训练数据的质量和数量。尽管如此，LLM仍具巨大潜力，需持续优化并保持批判性使用。
  • 12.03 08:43:49
    发表了文章 2024-12-03 08:43:49

    RNN回归！Bengio新作大道至简与Transformer一较高下

    研究团队提出了一种名为“minimal LSTMs and GRUs”的新型RNN模型，通过简化传统LSTM和GRU结构，去除了隐藏状态对输入、遗忘和更新门的依赖，实现了无需BPTT的高效并行训练。该模型不仅保持了RNN处理序列数据的优势，还大幅提升了训练速度，在多个任务上的表现与Transformer相当，同时减少了参数量。研究结果发表于论文《minimal LSTMs and GRUs》。
  • 12.03 08:43:44
    发表了文章 2024-12-03 08:43:44

    图像伪造照妖镜！北大发布多模态LLM图像篡改检测定位框架FakeShield

    北京大学研究团队提出了一种名为FakeShield的多模态框架，旨在解决图像伪造检测与定位（IFDL）中的黑箱问题及泛化能力不足。FakeShield不仅能评估图像真实性，生成篡改区域的掩码，还能提供像素级和图像级的篡改线索及详细文本描述，增强检测的可解释性。通过使用GPT-4o增强现有数据集，创建多模态篡改描述数据集（MMTD-Set），并引入领域标签引导的可解释伪造检测模块（DTE-FDM）和多模态伪造定位模块（MFLM），FakeShield在多种篡改技术的检测与定位上表现优异，为图像真实性维护提供了有力工具。
  • 12.02 11:39:09
    发表了文章 2024-12-02 11:39:09

    OpenAI发布sCM提升50倍效率，扩散模型重大技术突破！

    OpenAI近期发布了Simplified Consistency Models (sCM) 技术，这是在扩散模型基础上的重大改进，实现了50倍效率提升。sCM通过简化和稳定连续时间一致性模型的训练过程，解决了传统模型中的离散化误差和训练不稳定性问题，显著提升了生成模型的性能和效率。在多个数据集上的测试结果表明，sCM不仅超越了现有模型，还在生成模型的实际应用中展现了巨大潜力。论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.11081
  • 12.02 11:39:00
    发表了文章 2024-12-02 11:39:00

    全球首次！时序大模型突破十亿参数，华人团队发布Time-MoE，预训练数据达3000亿个时间点

    时序数据在动态系统和应用中至关重要，但其复杂性使得分析极具挑战。Time-MoE是一种基于稀疏混合专家设计的可扩展架构，旨在预训练更大、更强大的时序预测模型，同时降低推理成本。它在新数据集Time-300B上训练，包含超过3000亿个时间点，跨9个领域，显著提升了预测精度，成为解决时序预测问题的先进方案。
  • 12.02 11:38:55
    发表了文章 2024-12-02 11:38:55

    谢赛宁新作：表征学习有多重要？一个操作刷新SOTA，DiT训练速度暴涨18倍

    谢赛宁团队提出REPA方法，通过将扩散模型中的噪声输入隐藏状态与外部预训练视觉编码器的干净图像表征对齐，显著提升扩散模型的训练效率和生成质量，为扩散模型在表征学习上的应用开辟新路径。

2024年11月

  • 11.30 06:49:04
    发表了文章 2024-11-30 06:49:04

    RAG真能提升LLM推理能力？人大最新研究：数据有噪声，RAG性能不升反降

    随着大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的广泛应用，检索增强生成（RAG）技术因能引入新知识和减少幻觉而受到关注。然而，RAG对LLM推理能力的实际提升效果仍存争议。中国人民大学的一项研究表明，RAG虽能辅助LLM推理，但在处理含噪信息和深度推理时面临挑战。为此，研究团队提出了DPrompt tuning方法，旨在解决噪声问题并提升RAG性能。
  • 11.30 06:48:59
    发表了文章 2024-11-30 06:48:59

    大模型在装傻！谷歌苹果最新发现：LLM知道但不告诉你，掌握知识比表现出来的多

    在AI领域，大模型（LLM）展现出了惊人的进步，但在谷歌和苹果的最新研究中，发现这些模型有时会故意“装傻”，即使已知正确答案也不告知用户。这种“隐藏智慧”现象揭示了大模型可能具备超出表面表现的深层能力，对AI评估与应用提出了新挑战，同时也带来了设计更高效模型的新机遇。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.02707
  • 11.30 06:48:53
    发表了文章 2024-11-30 06:48:53

    英伟达nGPT重塑Transformer，AI训练速度暴增20倍！文本越长，加速越快

    英伟达提出nGPT（Normalized Transformer），通过单位范数归一化和超球面上的表示学习，显著提升了Transformer模型的训练速度和性能。实验显示，nGPT在处理4k长度序列时，训练速度比传统Transformer快10倍，且在多个下游任务中表现出色。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.01131
  • 11.29 08:11:06
    发表了文章 2024-11-29 08:11:06

    Bengio团队新论文！KL正则化有漏洞，强化学习新策略：不要做我可能不会做的事情

    近日，蒙特利尔大学Yoshua Bengio团队发表论文，探讨了强化学习中智能体奖励与设计者效用差异导致的状态分布问题，提出“不要做我可能不会做的事情”策略，通过避免采取受信任政策中可能不采取的行动，有效改善了状态分布，但该策略需依赖受信任政策且可能增加计算成本。
  • 11.29 08:11:01
    发表了文章 2024-11-29 08:11:01

    苹果一篇论文得罪大模型圈？Transformer不会推理，只是高级模式匹配器！所有LLM都判死刑

    苹果公司发布论文《GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models》，质疑大型语言模型（LLM）在数学推理方面的能力。尽管LLM在GSM8K等测试中表现良好，但在新基准测试GSM-Symbolic中，其准确率随数值变化而显著下降，表明LLM可能依赖于记忆和模式匹配而非真正的数学理解。这一发现引发了AI领域的广泛讨论。
  • 11.29 08:10:52
    发表了文章 2024-11-29 08:10:52

    大模型训练遭投毒损失千万美元？Anthropic惊人发现：LLM植入炸弹，代码库暗藏bug！

    在AI领域，前沿语言模型的快速发展引人注目，但也带来了潜在的灾难性风险。Anthropic等机构研究了模型的破坏性能力，即模型在特定情境下通过隐蔽手段破坏人类评估、监控或决策的能力。研究团队设计了模拟部署场景的评估方法，对Claude 3 Opus和Claude 3.5 Sonnet模型进行了评估，发现这些模型在当前监督下未达到破坏性能力的阈值，但随着能力提升，未来可能需要更严格的评估和缓解措施。
  • 11.28 08:04:36
    发表了文章 2024-11-28 08:04:36

    大模型引领6G革命！最新综述探索未来通信方式：九大方向，覆盖多模态、RAG等

    随着科技发展，大模型在6G网络中展现出革命性潜力。近日，arXiv发布综述论文《大模型在电信领域的全面调查》，探讨了大模型在通信领域的应用，涵盖生成、分类、优化、预测等方向，同时指出了数据隐私、计算资源及模型可解释性等挑战。论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.10825
  • 11.28 08:04:32
    发表了文章 2024-11-28 08:04:32

    4090笔记本0.37秒直出大片！英伟达联手MIT清华祭出Sana架构，速度秒杀FLUX

    英伟达、麻省理工学院与清华大学联合发布Sana，一款高效文本到图像生成框架。Sana通过深度压缩自编码器和线性注意力机制，实现快速高分辨率图像生成，生成1024×1024图像仅需不到1秒。此外，Sana采用解码器专用文本编码器增强文本与图像对齐度，大幅提高生成质量和效率。相比现有模型，Sana体积更小、速度更快，适用于多种设备。
  • 11.28 08:04:23
    发表了文章 2024-11-28 08:04:23

    NeurIPS 2024：解锁大模型知识记忆编辑的新路径，浙大用WISE对抗幻觉

    在AI领域，大型语言模型（LLM）的发展带来了巨大便利，但如何高效更新模型知识以适应世界变化成为难题。浙江大学研究团队在NeurIPS 2024上提出的WISE方法，通过双参数化记忆方案及知识分片机制，有效解决了LLM知识更新中的可靠性、泛化性和局部性问题，显著提升了模型性能。
  • 11.27 11:16:19
    回答了问题 2024-11-27 11:16:19

    AI生成海报or人工手绘，哪个更戳你？

    踩0 评论0
  • 11.27 11:09:36
    发表了文章 2024-11-27 11:09:36

    朱玉可团队新作：看一眼就能模仿，大模型让机器人轻松学会撒盐

    朱玉可团队来自UT Austin和NVIDIA Research，提出了一种名为OKAMI的新方法，通过模仿人类行为视频，使机器人能快速学会操作技能，如撒盐、放玩具等。OKAMI分为参考计划生成和对象感知重定位两阶段，显著提高了机器人的操作精度和适应能力，减少了传统方法所需的大量示范和训练时间。
  • 11.27 11:09:28
    发表了文章 2024-11-27 11:09:28

    蚁群、蜂群的智慧，大模型也可以有，谷歌等机构群体智能研究亮相

    蚁群和蜂群以其独特的群体智能行为著称，如分布式决策、自组织性和鲁棒性。这些特性启发了科学家将群体智能原理应用于大模型的构建，以实现更高效、更智能的系统。谷歌等机构已通过模拟这些行为，开发出如“蚁群优化”算法等成果，显著提高了计算效率和系统的鲁棒性。然而，群体智能的应用仍面临通信协调、个体差异性和可解释性等挑战。
  • 11.27 11:09:23
    发表了文章 2024-11-27 11:09:23

    人类自身都对不齐，怎么对齐AI？新研究全面审视偏好在AI对齐中的作用

    论文《AI对齐中的超越偏好》挑战了偏好主义AI对齐方法，指出偏好无法全面代表人类价值观，存在冲突和变化，并受社会影响。文章提出基于角色的对齐方案，强调AI应与其社会角色相关的规范标准一致，而非仅关注个人偏好，旨在实现更稳定、适用性更广且更符合社会利益的AI对齐。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2408.16984
  • 11.26 09:39:09
    回答了问题 2024-11-26 09:39:09

    “AI +脱口秀”，笑点能靠算法去创造吗？

    踩0 评论0
  • 11.26 09:26:29
    发表了文章 2024-11-26 09:26:29

    自动化、可复现，基于大语言模型群体智能的多维评估基准Decentralized Arena来了

    Decentralized Arena（De-Arena）是一个用于评估大语言模型（LLM）的多维度、去中心化基准平台。它通过分布式评估机制提高公正性和透明度，采用多维度指标全面衡量模型性能，实现自动化和可复现的评估流程，促进LLM技术的健康发展与合作交流。
  • 11.26 09:26:20
    发表了文章 2024-11-26 09:26:20

    DeepSeek新作Janus：解耦视觉编码，引领多模态理解与生成统一新范式

    DeepSeek-AI团队提出的Janus框架，通过解耦视觉编码，实现了多模态理解与生成的统一。该框架在多模态理解和生成任务上均表现出色，尤其在MMBench、SEED-Bench等多个基准测试中取得领先结果。Janus的设计提高了任务灵活性和可扩展性，但也面临计算成本和训练数据需求的挑战。
  • 11.26 09:26:14
    发表了文章 2024-11-26 09:26:14

    NeurIPS 2024：标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库，还开源

    NoisyGL是首个针对标签噪声下图神经网络（GLN）的综合基准库，由浙江大学和阿里巴巴集团的研究人员开发。该基准库旨在解决现有GLN研究中因数据集选择、划分及预处理技术差异导致的缺乏统一标准问题，提供了一个公平、用户友好的平台，支持多维分析，有助于深入理解GLN方法在处理标签噪声时的表现。通过17种代表性方法在8个常用数据集上的广泛实验，NoisyGL揭示了多个关键发现，推动了GLN领域的进步。尽管如此，NoisyGL目前主要适用于同质图，对异质图的支持有限。
  • 11.25 16:23:27
    发表了文章 2024-11-25 16:23:27

    突破视频多模态大模型瓶颈！合成数据立大功，项目已开源

    针对视频多模态大模型（LMMs）因缺乏高质量原始数据而发展受限的问题，研究人员开发了LLaVA-Video-178K数据集，包含178,510个视频，涵盖详细字幕、开放性问题回答和多项选择题。此数据集通过结合GPT-4o和人工标注，实现了广泛视频来源、动态视频选择、递归字幕生成及多样化任务设计。基于此数据集训练的LLaVA-Video模型，在视频字幕、问答等任务上表现优异，且已开源，助力视频LMM的研究与发展。
  • 11.25 16:23:22
    发表了文章 2024-11-25 16:23:22

    NeurIPS 2024 Oral：小参数，大作为！揭秘非对称 LoRA 架构的高效性能

    近期，一篇题为《\model~: 非对称LoRA架构实现高效微调》的论文被NeurIPS 2024接收为口头报告，该研究提出了一种创新的非对称LoRA架构，旨在解决大型语言模型（LLMs）在保持高性能的同时提高训练和部署效率的问题。通过引入共享A矩阵和多个B矩阵，\model~不仅提高了参数效率，还在多个数据集上展示了超越现有PEFT方法的性能，尤其是在多任务域和复杂数据集上的表现尤为突出。此架构还有效减少了训练能耗和延迟，为LLMs的高效应用提供了新思路。
  • 11.25 16:23:17
    发表了文章 2024-11-25 16:23:17

    视频生成模型变身智能体：斯坦福Percy Liang等提出VideoAgent，竟能自我优化

    斯坦福大学Percy Liang团队推出VideoAgent，一种能生成高质量视频并自我优化的模型。它结合强化学习和监督学习，根据用户反馈和环境变化自动调整，提升视频生成质量和用户体验，但同时也面临模型不稳定性和高资源需求等挑战。
  • 11.23 06:00:08
    发表了文章 2024-11-23 06:00:08

    132年未解开的李雅普诺夫函数谜题，被Symbolic Transformer攻克了

    李雅普诺夫函数是评估动态系统稳定性的重要工具，但其存在性难以证明。近期，Meta和Ecole des Ponts的研究团队利用基于Transformer的序列到序列模型，成功解决了多项式与非多项式系统中的李雅普诺夫函数发现难题，准确率高达99%，并在非多项式系统中实现了12.7%的新函数发现率。该研究不仅展示了生成模型在数学问题上的潜力，也为未解数学问题提供了新思路。
  • 11.23 05:59:58
    发表了文章 2024-11-23 05:59:58

    还是原装Transformer好！北大清华团队同时揭示Mamba等推理短板

    北京大学和清华大学的研究团队分别发表论文，探讨了高效Transformer模型如Sparse Transformer和Linear Transformer在推理能力和上下文检索上的局限性，强调了原装Transformer在处理复杂任务上的优势。研究显示，尽管高效模型提升了计算效率，但在某些任务上，如动态规划问题和算法问题，以及上下文信息的精准提取方面，仍不及原装Transformer。这突显了原装Transformer在复杂推理任务中的不可替代性及其架构的灵活性和可扩展性。同时，研究也为未来高效Transformer的优化提供了方向。
  • 11.23 05:59:53
    发表了文章 2024-11-23 05:59:53

    Jurgen、曼宁等大佬新作：MoE重塑6年前的Universal Transformer，高效升级

    本文介绍了一种新型Transformer架构，旨在解决Universal Transformer (UT) 在参数-计算效率上的问题。MoEUT结合了Mixture-of-Experts (MoE) 方法和UT的优点，通过MoE Feedforward Blocks、MoE Self-Attention Layers、Layer Grouping及Peri-LayerNorm等技术创新，实现了更高效的计算和内存使用。实验结果显示，MoEUT在多个语言建模和代码生成任务上显著优于标准Transformer，且计算资源需求更低。
  • 11.22 08:22:07
    发表了文章 2024-11-22 08:22:07

    又快又准，即插即用！清华8比特量化Attention，两倍加速于FlashAttention2，各端到端任务均不掉点！

    清华大学研究团队提出SageAttention，一种高效的8比特量化Attention方法，旨在解决Transformer模型中Attention机制计算复杂度高的问题。SageAttention通过合理的量化策略，实现了计算效率的显著提升，同时保持了高精度。实验结果显示，SageAttention在多种任务中表现优异，为Transformer模型的推理加速提供了新的解决方案。
  • 11.22 08:22:03
    发表了文章 2024-11-22 08:22:03

    SAM 2.1上新、Lingua代码库发布，一大波Meta开源工具来袭

    Meta（原Facebook）近期发布了多项重要更新，包括SAM 2.1图像分割模型的升级和Lingua多语言处理代码库的发布。SAM 2.1在处理复杂场景和细节上表现更佳，提供更精细、快速且广泛适用的分割效果。Lingua则支持多种语言处理，具备丰富的工具集和易于集成的特点，为开发多语言AI应用提供了强大支持。这些工具不仅提升了开发者的灵活性和效率，也促进了AI领域的知识共享与创新。
  • 11.22 08:21:54
    发表了文章 2024-11-22 08:21:54

    卷起来！让智能体评估智能体，Meta发布Agent-as-a-Judge

    Meta（原Facebook）提出了一种名为Agent-as-a-Judge的框架，用于评估智能体的性能。该框架包含八个模块，通过构建项目结构图、定位相关文件、读取多格式数据、搜索和检索信息、询问要求满足情况、存储历史判断、以及规划下一步行动，有效提升了评估的准确性和稳定性。实验结果显示，Agent-as-a-Judge在处理复杂任务依赖关系方面优于大型语言模型，但在资源消耗和潜在偏见方面仍面临挑战。
  • 11.21 08:15:54
    发表了文章 2024-11-21 08:15:54

    以图灵机为师：通过微调训练让大语言模型懂执行计算过程

    大语言模型（LLMs）在自然语言处理中表现出色，但在算术任务上却常依赖记忆而非理解。论文《Executing Arithmetic: Fine-Tuning Large Language Models as Turing Machines》提出可组合算术执行框架（CAEF），通过模拟图灵机，使LLMs逐步学习计算逻辑，显著提升其算术能力和泛化性能。实验显示，CAEF在LLaMA 3.1-8B模型上实现了高准确率，支持多位数计算，证明了其有效性和广泛适用性。
  • 11.21 08:15:49
    发表了文章 2024-11-21 08:15:49

    清华开源全球最大双臂机器人扩散大模型RDT，懂调酒能遛狗，登顶HF具身热榜

    清华大学近期发布了全球最大的双臂机器人扩散大模型RDT，该模型在调酒、遛狗等任务上表现优异，登顶Hugging Face具身智能热榜。RDT采用扩散架构，具备强大的学习能力，能生成高质量的机器人动作序列，展示了清华在机器人技术领域的领先水平。尽管面临泛化能力、计算资源及安全性等挑战，RDT的开源特性仍为其广泛应用和发展提供了广阔前景。
  • 11.21 08:15:42
    发表了文章 2024-11-21 08:15:42

    NeurIPS 2024：FaceChain团队新作，开源拓扑对齐人脸表征模型TopoFR

    在2024年NeurIPS会议上，FaceChain团队推出TopoFR模型，通过利用数据的拓扑结构信息，显著提升了人脸识别的准确性。TopoFR采用PTSA策略和SDE策略，分别增强了模型的泛化能力和对硬样本的处理效果。实验结果显示，TopoFR在多个基准测试中表现优异，特别是在IJB-C和IJB-B等高难度测试中，显著超越了现有方法。
  • 11.20 08:14:01
    发表了文章 2024-11-20 08:14:01

    OpenAI攻克扩散模型短板，清华校友路橙、宋飏合作最新论文

    扩散模型在生成AI领域取得显著成果，但其训练不稳定性和采样速度慢限制了发展。OpenAI与清华校友合作，提出连续时间一致性模型（CMs），通过TrigFlow等创新解决了这些问题，大幅提升了训练稳定性和计算效率，实现了与最优模型相当的样本质量，同时减少了计算资源消耗。
  • 11.20 08:13:55
    发表了文章 2024-11-20 08:13:55

    重新定义自监督学习！LeCun团队让MMCR再进一步

    自监督学习（SSL）通过无标注数据学习泛化特征，在多视图自监督学习（MVSSL）中，最大流形容量表示（MMCR）方法表现出色。LeCun团队最新研究改进了MMCR的理论理解和实际应用，提出了优化方法和计算缩放定律，增强了MMCR在图像和多模态数据上的性能。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2406.09366
  • 11.20 08:13:50
    发表了文章 2024-11-20 08:13:50

    宇宙竟是一个智能体？万物智能演化Ω理论，探索宇宙终极之迷

    《从观察者到智能体：论物理学与智能科学的统一》提出“万物智能演化Ω理论”，旨在融合物理学与智能科学，构建智能体与宇宙演化的统一模型。通过定义智能体的基本能力和极端状态，探讨智能体在α引力和Ω引力作用下的演化过程，为理解宇宙提供新视角。论文链接：https://doi.org/10.20944/preprints202410.0479.v1
  • 11.19 14:15:20
    回答了问题 2024-11-19 14:15:20

    AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗？

    踩0 评论0
  • 11.19 14:09:13
    回答了问题 2024-11-19 14:09:13

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    踩0 评论0
  • 11.19 13:58:50
    发表了文章 2024-11-19 13:58:50

    实测13个类Sora视频生成模型，8000多个案例，一次看个够

    SORA-like模型是一类基于OpenAI的SORA模型发展而来的视频生成技术，以其在生成高质量视频上的卓越表现受到关注。该模型不仅提升了视频的分辨率、自然度和视觉语言对齐，还增强了对长视频序列的可控性。适用于内容创作、世界模拟等多种场景，展现出广泛的应用潜力。然而，模型在自动化评估、与人类偏好匹配及处理复杂运动上仍面临挑战。未来研究将聚焦于多模态、连续、交互式及个性化视频生成等领域。
  • 11.19 13:58:44
    发表了文章 2024-11-19 13:58:44

    补齐Transformer规划短板又不放弃快速思考，田渊栋团队的Dualformer融合System 1和2双重优势

    田渊栋团队提出的Dualformer是一种创新的Transformer模型，能同时进行快速和深度推理。通过随机化推理轨迹数据训练，Dualformer可在不同模式下高效解决问题，如迷宫导航，且在准确率和效率上超越现有模型。该模型有望提升大型语言模型在数学等复杂任务上的表现，但也面临训练资源需求高和自动模式需进一步优化的挑战。
  • 发表了文章 2024-12-05

    让AI像人类一样操作手机，华为也做出来了

  • 发表了文章 2024-12-05

    Nature专业户DeepMind又登封面，开源水印技术SynthID-Text，Gemini已经用上了

  • 发表了文章 2024-12-05

    哪个模型擅长调用工具？这个7B模型跻身工具调用综合榜单第一

  • 发表了文章 2024-12-04

    田渊栋团队新作祭出Agent-as-a-Judge！AI智能体自我审判，成本暴跌97%

  • 发表了文章 2024-12-04

    MIT韩松团队长上下文LLM推理高效框架DuoAttention：单GPU实现330万Token上下文推理

  • 发表了文章 2024-12-04

    谷歌版贾维斯即将问世，最强Gemini 2.0加持！AI自主操控电脑时代来临

  • 发表了文章 2024-12-03

    深挖大模型幻觉！哈佛大学最新报告：LLM等价于众包，只是在输出网络共识

  • 发表了文章 2024-12-03

    图像伪造照妖镜！北大发布多模态LLM图像篡改检测定位框架FakeShield

  • 发表了文章 2024-12-03

    RNN回归！Bengio新作大道至简与Transformer一较高下

  • 发表了文章 2024-12-02

    全球首次！时序大模型突破十亿参数，华人团队发布Time-MoE，预训练数据达3000亿个时间点

  • 发表了文章 2024-12-02

    谢赛宁新作：表征学习有多重要？一个操作刷新SOTA，DiT训练速度暴涨18倍

  • 发表了文章 2024-12-02

    OpenAI发布sCM提升50倍效率，扩散模型重大技术突破！

  • 发表了文章 2024-11-30

    英伟达nGPT重塑Transformer，AI训练速度暴增20倍！文本越长，加速越快

  • 发表了文章 2024-11-30

    RAG真能提升LLM推理能力？人大最新研究：数据有噪声，RAG性能不升反降

  • 发表了文章 2024-11-30

    大模型在装傻！谷歌苹果最新发现：LLM知道但不告诉你，掌握知识比表现出来的多

  • 发表了文章 2024-11-29

    大模型训练遭投毒损失千万美元？Anthropic惊人发现：LLM植入炸弹，代码库暗藏bug！

  • 发表了文章 2024-11-29

    Bengio团队新论文！KL正则化有漏洞，强化学习新策略：不要做我可能不会做的事情

  • 发表了文章 2024-11-29

    苹果一篇论文得罪大模型圈？Transformer不会推理，只是高级模式匹配器！所有LLM都判死刑

  • 发表了文章 2024-11-28

    NeurIPS 2024：解锁大模型知识记忆编辑的新路径，浙大用WISE对抗幻觉

  • 发表了文章 2024-11-28

    大模型引领6G革命！最新综述探索未来通信方式：九大方向，覆盖多模态、RAG等

正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
  • 回答了问题 2024-12-03

    AI音色克隆挑战播客，它能模拟人的特质吗？

    让我们来看看音色克隆技术在播客领域的应用。通过这项技术，播客创作者可以轻松地复制自己或他人的声音，从而实现更多样化的内容创作。例如，他们可以创建虚拟角色，为这些角色赋予独特的声音，从而增强故事的沉浸感。此外，音色克隆技术还可以用于多语言内容的创作，通过复制母语者的声音，为非母语者提供更自然的听力体验。 然而，音色克隆技术也带来了一些潜在的问题。首先，它可能对原创性产生影响。如果任何人都可以轻松地复制他人的声音，那么原创内容的价值可能会受到质疑。这可能会导致创作者失去动力，因为他们的作品可能被轻易地复制和传播。 其次，音色克隆技术也引发了隐私保护的问题。如果个人的声音特征可以被轻易地捕捉和复制，那么他们的隐私可能会受到侵犯。例如，如果一个人的声音被复制并用于欺诈或其他非法目的，那么他们可能会遭受损失。 最后，音色克隆技术还可能对声音身份认同产生影响。如果个人的声音特征可以被轻易地复制和改变，那么他们可能会失去对自己声音的认同感。这可能会对他们的自我形象和自尊心产生负面影响。 至于音色克隆技术是否会引发与播客领域的流量竞争，我认为这取决于如何使用这项技术。如果创作者使用音色克隆技术来创造独特而有价值的内容，那么它可能会吸引更多的听众，从而增加流量。然而，如果创作者滥用这项技术，复制他人的内容或侵犯他人的隐私，那么它可能会引发负面的竞争，并损害整个播客生态系统的健康。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-03

    动机VS自律，对开发者们来说哪个比较重要？

    我个人认为，动机和自律在开发者的成长和项目成功中都扮演着不可或缺的角色。它们并不是相互排斥的，而是相辅相成的。 作为开发者，我们对技术有着浓厚的兴趣和热情。这种内在的动机驱使我们不断学习新的编程语言、框架和工具。我们渴望解决复杂的问题，并享受在解决问题的过程中所获得的成就感。这种动机不仅让我们保持对工作的热情，还促使我们不断突破自己的技术边界。 我记得在我刚开始从事开发工作的时候，我对学习新技术充满了好奇心和渴望。我会花费大量的时间阅读技术博客、参加在线课程和参与开源项目。这种强烈的动机让我在短时间内取得了显著的进步，并让我在团队中脱颖而出。 然而，仅仅依靠动机是不够的。在实际的项目开发中，我们经常会面临时间压力、需求变更和技术挑战。这时候，自律就显得尤为重要。 自律意味着我们能够制定合理的计划并严格执行。它要求我们在面对困难和挫折时保持冷静和专注。良好的自律习惯可以帮助我们更好地管理时间、提高工作效率，并确保代码的质量和可维护性。 我曾经参与过一个大型的项目，时间非常紧迫，需求也经常发生变化。在这样的情况下，我意识到仅仅依靠动机是不够的。我开始制定详细的计划，并严格按照计划执行。我学会了如何优先处理重要的任务，如何合理安排时间，以及如何在压力下保持专注。这些自律的习惯让我能够按时完成任务，并确保代码的质量和可维护性。 因此，我认为动机和自律在开发者的成长和项目成功中都是不可或缺的。动机为我们提供了前进的动力和方向，而自律则帮助我们将动机转化为实际的行动和成果。 当然，每个人的情况都是不同的。有些人可能更倾向于依靠动机来驱动自己，而另一些人则更注重自律。这并没有对错之分，关键是要找到适合自己的平衡点。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-11-27

    AI生成海报or人工手绘，哪个更戳你？

    AI生成的海报，以其高效、创新和个性化的特点，让我深感惊叹。以PAI-ArtLab为代表的AI设计平台，能够迅速根据用户需求生成符合企业特定风格的Logo商标图、设计图、宣传图、海报图等。这种自动化、智能化的设计方式，不仅大大节省了人力和时间成本，还保证了图片生成的质量，提高了图片产出的效率。AI通过对大量数据的分析和学习，能够捕捉到用户偏好的细微差别，从而生成既符合企业品牌形象，又能吸引目标受众注意的海报。此外，AI还能根据市场趋势和消费者心理的变化，实时调整设计策略，确保海报的时效性和吸引力。 然而，尽管AI生成的海报具有诸多优势，但我仍然被人工手绘作品的独特魅力所吸引。人工手绘作品，是艺术家通过画笔、颜料等媒介，将个人情感、审美观念和创作理念融入其中的结果。每一幅手绘作品都承载着艺术家的独特情感和思考，是艺术家与观众之间情感交流的桥梁。手绘作品在细节处理、色彩运用和构图布局等方面，往往具有更加细腻和丰富的表现力。艺术家通过巧妙的笔触和色彩搭配，能够营造出独特的视觉氛围和情感体验，使观众在欣赏作品的过程中产生共鸣。 在我个人的审美偏好和情感需求中，我更倾向于人工手绘作品来捕捉生活中的美好瞬间。手绘作品的原创性和艺术性让我着迷，每一幅作品都是艺术家独一无二的创作，无法被复制或替代。这种独特性使得手绘作品在艺术市场中具有极高的收藏价值和艺术价值。当我欣赏一幅手绘作品时，我能够感受到艺术家的情感和思考，这种情感交流让我获得更加深刻的情感体验。 然而，我并不排斥AI生成的海报。在商业领域和一些特定场景下，AI生成的海报能够迅速满足设计需求，同时保证图片的质量和吸引力。它的效率和创新性为我们的生活带来了便利和惊喜。我相信，随着AI技术的不断发展和进步，它将为艺术创作带来更多的可能性和机遇。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-11-26

    “AI +脱口秀”，笑点能靠算法去创造吗？

    为了探索这个问题，我开始尝试使用AI生成幽默段子。我利用了各种大模型，包括基于弱智吧语料训练的模型和阿里的鸟鸟分鸟模型。这些模型都声称能够生成具有幽默感的文本。 首先，我尝试了基于弱智吧语料训练的模型。弱智吧是一个以幽默和无厘头著称的贴吧，其中的段子往往具有强烈的逻辑性和语言陷阱。我向模型输入了一些经典的弱智吧问题，比如“一个半小时是几个半小时？”和“被门夹过的核桃，还能补脑吗？”。模型的回答虽然有时候能够理解问题的意思，但往往缺乏真正的幽默感。它的回答更像是对问题的直接解释，而不是一个有趣的笑话。 接下来，我尝试了阿里的鸟鸟分鸟模型。这个模型是基于脱口秀演员鸟鸟的文本风格和语速训练的。我与鸟鸟分鸟进行了一个小时的对话，发现它确实能够生成一些有趣的段子。比如，当我问它“雷公和电母用的是直流电还是交流电？”时，它回答道：“这个问题有点难，我得去问问他们本人。”这个回答虽然不是特别好笑，但至少比弱智吧模型的回答更有幽默感。 然而，尽管鸟鸟分鸟模型在生成幽默段子方面取得了一些进展，但我仍然觉得它的幽默感与真人创作相比还有很大差距。真人创作的幽默段子往往具有更丰富的情感和更深刻的洞察力，而AI生成的段子则显得有些生硬和机械。 那么，为什么AI在生成幽默段子方面还存在这样的挑战呢？我认为有几个原因： 1.幽默的主观性：幽默是一种非常主观的体验，每个人对幽默的理解和喜好都不同。这使得AI很难预测和满足所有人的幽默需求。 2.幽默的复杂性：幽默往往涉及复杂的语言技巧、文化背景和社会经验。AI虽然可以学习这些知识，但很难真正理解和运用它们来创造幽默。 3.幽默的创造力：幽默需要创造力和想象力，而这些正是AI目前所缺乏的。AI可以模仿和生成已知的幽默模式，但很难创造出全新的、令人惊喜的幽默。 尽管存在这些挑战，我仍然对AI在幽默领域的应用充满希望。随着技术的发展和数据的积累，AI可能会逐渐学会理解和创造幽默。同时，AI也可以作为人类创作者的辅助工具，帮助他们生成新的灵感和想法。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-11-19

    AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗？

    在当今社会，年轻人面临着前所未有的工作压力和社交挑战。他们往往需要在繁忙的工作中找到平衡，同时还要应对社交媒体和人际关系带来的各种压力。在这样的背景下，寻找一种既能提供情感支持又不需要太多照料时间的陪伴方式，成为了他们的新需求。 AI宠物正是在这样的背景下应运而生。它通过生成对抗网络（GAN）等技术，创作出逼真的宠物照片和虚拟场景，为宠物爱好者提供新的娱乐方式。与传统的宠物不同，AI宠物无需实际喂养、遛弯，也不需要学习喂养知识，更没有生病、死亡的风险。它能够24小时在线互动，随时陪伴在主人身边。 对于那些工作繁忙、没有时间照顾宠物的年轻人来说，AI宠物的吸引力是显而易见的。它不仅可以提供情感支持，缓解孤独感，还可以在主人需要的时候提供互动和娱乐。此外，AI宠物还可以根据主人的喜好和需求进行个性化定制，满足不同人的需求。 然而，AI宠物也存在一些局限性。首先，它无法提供真实的触感和温度，无法像真实宠物那样与主人建立深厚的情感联系。其次，AI宠物的互动方式相对单一，缺乏真实宠物的多样性和不可预测性。最后，AI宠物的长期陪伴效果还有待观察，它是否能够持续不断地给用户带来新鲜感和满足感，仍然是一个未知数。 作为一名开发者，我对AI宠物的技术原理和应用前景非常感兴趣。然而，如果让我选择是否要“养”一只AI宠物，我可能会持保留态度。虽然AI宠物可以提供一定的情感支持和娱乐，但我更倾向于与真实宠物建立深厚的情感联系。真实宠物的陪伴和互动方式更加丰富多样，它们能够给我带来更多的惊喜和满足感。 尽管如此，我仍然看好AI宠物的未来发展。随着技术的不断进步和市场需求的增长，AI宠物有望在未来的宠物市场中扮演更加重要的角色。它可能会与真实宠物形成互补关系，为那些无法或不愿意养真实宠物的人提供一种新的选择。同时，AI宠物还有望在教育、医疗等领域发挥重要作用，为人们的生活带来更多的便利和乐趣。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-11-19

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    AI客服不会完全取代人工客服，而是与人工客服形成一种互补和协作的关系。 一、与AI客服的“沟通”经历 记得有一次，我在某电商平台上购买了一件商品，但收到货后发现有质量问题。我尝试通过平台的客服系统解决问题，但首先迎接我的是AI客服。它热情地询问我有什么需要帮助的，但当我描述完问题后，它却给出了几个与我的问题并不相关的解决方案。我反复尝试用不同的方式描述问题，但AI客服似乎无法理解我的需求。 在多次无果的尝试后，我终于找到了转接人工客服的选项。然而，这个过程也并不顺利。我需要在聊天窗口中输入“转人工”多次，才终于成功连接到人工客服。虽然最终问题得到了解决，但整个过程让我感到非常沮丧和浪费时间。 还有一次，我在使用一款手机应用时遇到了技术问题。我尝试通过应用内置的客服系统寻求帮助，但同样首先迎接我的是AI客服。它提供了一些常见的故障排除步骤，但这些步骤并没有解决我的问题。我尝试要求转接人工客服，但系统却告诉我人工客服繁忙，请稍后再试。 这些经历让我意识到，虽然AI客服在处理简单、重复的问题时可能非常高效，但在面对复杂或个性化的问题时，它仍然存在很大的局限性。 二、AI客服的未来展望 我对AI客服未来发展的几点展望： 1.更准确的语义理解：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，AI客服将能够更准确地理解用户的意图和需求。这将减少AI客服给出错误或不相关答案的情况，提高用户的满意度。 2.更丰富的知识库：通过不断学习和积累数据，AI客服的知识库将变得越来越丰富。这将使AI客服能够处理更多类型的问题，并提供更准确和有用的答案。 3.更个性化的服务：通过分析用户的历史数据和行为模式，AI客服将能够提供更个性化的服务。例如，它可以根据用户的购买记录推荐相关的产品或服务，或者根据用户的反馈调整回答的风格和语气。 4.更无缝的转接：在未来，AI客服和人工客服之间的转接将变得更加无缝和高效。当AI客服无法解决用户的问题时，它将能够自动将用户转接到最合适的人工客服，而无需用户进行额外的操作。 然而，尽管AI客服在未来可能会得到显著的改进，我仍然认为它不会完全取代人工客服。以下是我认为人工客服在未来仍然不可或缺的几个原因： 1.情感理解和同理心：人类客服能够理解和回应用户的情感需求，提供温暖和个性化的支持。这在处理复杂或敏感的问题时尤为重要，而目前的AI客服还无法完全复制这种能力。 2.创造性思维和问题解决能力：人类客服能够运用创造性思维和问题解决能力，处理非常规或复杂的问题。他们能够根据具体情况灵活调整策略，而AI客服在这方面还存在一定的局限性。 3.道德和隐私问题：在处理涉及道德或隐私的问题时，用户可能更信任人类客服而非机器。人类客服能够遵守职业道德和保密义务，而AI客服在这方面还缺乏明确的规范和监管。 4.建立关系和信任：人类客服能够与用户建立长期的关系和信任，这对于提供优质的客户服务至关重要。而AI客服在这方面还无法完全取代人类的角色。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-11-13

    “云+AI”能够孵化出多少可能？

    一、云计算的未来方向 在我看来，云计算将朝着更加智能化、边缘化和安全化的方向进化。 1.智能化：随着AI技术的不断成熟，云计算将更加注重智能化服务。通过整合AI和ML技术，云服务将能够提供更智能的数据分析、预测和自动化决策支持，帮助企业和个人更好地应对复杂多变的环境。 2.边缘化：边缘计算的兴起将使云计算更加接近数据源，提供低延迟、高带宽的计算服务。这对于需要实时数据处理的应用场景尤为重要，如自动驾驶、智能制造和物联网等。 3.安全化：随着数据泄露和网络攻击事件的频发，云计算的安全问题日益突出。未来，云服务商将更加注重数据保护和隐私安全，采用先进的加密技术和区块链等去中心化验证机制，确保用户数据的安全性和完整性。 二、大模型和AI应用：云服务商的第二增长曲线 大模型和AI应用有望成为云服务商的第二增长曲线。随着AI技术的快速发展，越来越多的企业和个人开始意识到AI的潜力，并积极寻求将其应用于实际业务中。云服务商通过提供强大的算力支持、丰富的AI模型和便捷的开发工具，能够帮助用户快速构建和部署AI应用，从而实现业务的智能化转型。 以便宜云服务器为例，其在云栖大会上展示了丰富的AI应用场景，包括自动驾驶、机器人和智能客服等。通过与大模型创业公司的合作，便宜云服务器不仅能够提供更多样化的AI服务，还能够吸引更多的企业客户，进一步扩大其市场份额。 三、“云+AI”的创新成果与应用前景 “云+AI”的强强联合能够孵化出无数令人瞩目的创新成果与应用前景。以下是几个我认为最具潜力的领域： 1.智慧城市：通过整合云计算和AI技术，智慧城市能够实现对城市资源的精细化管理和优化配置。例如，利用AI算法分析交通流量数据，可以实现智能交通信号控制，减少拥堵和排放；通过云平台整合各类城市服务，可以为市民提供更加便捷、高效的生活体验。 2.个性化医疗：AI技术在医疗领域的应用将为个性化医疗带来革命性的变化。通过分析海量的医疗数据，AI可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案，并预测患者的康复情况。同时，云计算的强大算力支持将使这些分析过程更加高效、可靠。 3.企业智能化转型：对于传统企业而言，“云+AI”的结合将为其智能化转型提供强大的动力。通过引入AI技术，企业可以实现生产流程的自动化、供应链的智能化管理以及客户服务的个性化定制，从而提高效率、降低成本，并增强市场竞争力。 4.教育领域的个性化学习：AI技术在教育领域的应用将使个性化学习成为可能。通过分析学生的学习数据和行为模式，AI可以为每个学生提供量身定制的学习计划和资源推荐，帮助他们更好地掌握知识、提高成绩。同时，云计算的弹性扩展能力将使这些个性化服务更加经济、可行。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-11-13

    当AI频繁生成虚假信息，我们还能轻信大模型吗？

    一、敏捷治理 敏捷治理的核心在于灵敏感知、高效协作和快捷响应。具体到大模型的虚假信息治理，我们可以采取以下措施： 1.建立虚假信息等级评估制度：通过评估虚假信息的严重程度，我们可以优先处理高等级虚假信息，如涉及国家安全、社会稳定的内容。同时，对于低等级虚假信息，可以按照常规流程进行处理。 2.构建政府主导的协作机制：政府应发挥主导作用，协调技术开发者、服务提供者、社会组织等多方力量，共同应对虚假信息。通过技术支撑打破“协同迟缓”，以风险沟通填补“协同真空”，以信息共享化解“协同僵化”。 3.实施全链条式治理策略：在虚假信息的生成、传播和消退的各个阶段，采取不同的处置主体和处置手段。例如，在信息生成阶段，通过治理主体的积极干预，提前嵌入信息感知与检测模型；在信息传播阶段，通过附加标注、暂停服务等措施降低传播可能性；在信息消退阶段，运用算法进行反制，精准推送辟谣信息。 二、提升大模型的抗虚假信息干扰能力 实验结果表明，大模型在面对多次重复的虚假信息时，受影响的比重明显增加。同时，运用修辞的劝说性虚假信息比重复性虚假信息更能影响大模型。基于这些发现，我们可以采取以下措施提升大模型的鲁棒性： 1.添加提示模块：为大模型添加一个提示模块，在检测到虚假信息后，使用系统提示语对大模型进行提醒，并在回答之前从自己的参数化知识中检索相关信息。这有助于大模型在面对虚假信息时保持警惕，并提供更准确的回答。 2.优化训练数据：在训练大模型时，应确保数据的真实性和多样性。避免使用包含虚假信息的数据集，并定期更新数据集以反映最新的知识和事实。 3.引入认知科学和心理学的研究：通过结合认知科学和心理学的研究，我们可以更好地理解大模型的行为模式，并探索如何利用先进的大语言模型达成之前做不到的事情。例如，我们可以研究如何利用大模型的逻辑推理能力来识别和反驳虚假信息。 三、开发者的责任与行动 在使用大模型时，我们应采取积极措施避免虚假信息的生成和使用。这包括： 1.严格审核数据来源：在使用外部数据源时，应严格审核其真实性和可靠性。避免使用来源不明或存在争议的数据。 2.定期评估模型性能：定期评估大模型在面对虚假信息时的表现，并根据评估结果进行优化和调整。 3.加强用户教育：向用户提供关于大模型局限性和潜在风险的教育，帮助他们正确理解和使用大模型的输出内容。 4.积极参与治理机制：积极参与政府主导的协作机制，与其他利益相关者共同应对虚假信息挑战。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-11-11

    FFA 2024 大会门票免费送！AI时代下大数据技术未来路在何方？

    我想到现场 一、AI时代下大数据技术未来路在何方？ 在我看来，AI与大数据的结合将是未来技术发展的主要趋势。大数据为AI提供了丰富的数据资源，而AI则通过算法和模型对这些数据进行深度挖掘和分析，从而提取出有价值的信息和知识。这种结合将推动各行各业的创新和变革。 1.智能化应用的普及 随着AI技术的不断发展，智能化应用将越来越普及。这些应用将能够自动处理和分析大量的数据，并根据分析结果做出决策。例如，在医疗领域，AI可以通过分析患者的病历数据和影像数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。 2.实时数据处理的需求增加 随着物联网和5G技术的发展，实时数据处理的需求将越来越大。例如，在智能交通领域，需要实时处理大量的交通数据，以优化交通信号灯的控制，减少交通拥堵。Flink作为一款实时数据处理框架，将在这个领域发挥重要作用。 3.数据安全和隐私保护的重要性增加 随着数据量的增加和数据类型的多样化，数据安全和隐私保护的重要性将越来越高。需要采取严格的安全措施来保护数据，防止数据泄露和滥用。同时，也需要制定相关的法律法规来规范数据的收集、存储和使用。 二、对Apache Flink未来的期望与想法 1.增强实时数据处理能力 随着实时数据处理需求的增加，Flink需要不断增强其实时数据处理能力。例如，可以优化其流式计算引擎，提高数据处理的吞吐量和延迟。 2.支持更多的数据源和数据格式 Flink需要支持更多的数据源和数据格式，以满足不同场景下的数据处理需求。例如，可以支持更多的数据库和消息队列，以及更多的数据格式如JSON、XML等。 3.提供更多的高级功能 Flink可以提供更多的高级功能，如机器学习、图计算等，以满足用户的复杂数据处理需求。例如，可以集成一些常用的机器学习算法，如分类、回归等。 4.加强与AI技术的结合 Flink可以加强与AI技术的结合，例如，可以与一些常用的AI框架如TensorFlow、PyTorch等进行集成，提供端到端的AI解决方案。 三、最感兴趣的专场及原因 在本次大会上，我最感兴趣的专场是“流式湖仓”。这个专场主要讨论了Flink与Paimon的集成，以及如何构建一个高效的数据湖仓系统。我对这个专场感兴趣的原因有以下几点： 1.数据湖仓是未来数据架构的趋势 数据湖仓结合了数据湖和数据仓库的优点，能够提供灵活的数据存储和高效的数据查询能力。随着数据量的增加和数据类型的多样化，数据湖仓将成为未来数据架构的主要趋势。 2.Flink与Paimon的集成具有重要意义 Flink与Paimon的集成将能够提供一个强大的实时数据处理和分析平台。通过这个平台，用户可以实时地从各种数据源获取数据，并进行复杂的数据处理和分析。 3.实际案例的分享 这个专场还分享了一些实际的应用案例，如淘天集团、抖音集团等基于Flink+Paimon架构的实际案例。这些案例展示了Flink+Paimon架构在实际应用中的潜力和价值。 四、与Flink的故事及感受 我和我的团队在日常工作中经常使用Flink进行实时数据处理。我们使用Flink构建了一个实时数据分析平台，用于分析用户行为数据、日志数据等。在使用Flink的过程中，我最大的感受是Flink的灵活性和可扩展性。 1.灵活性 Flink提供了丰富的API和算子，可以满足各种复杂的数据处理需求。例如，我们可以使用Flink的窗口算子进行时间窗口聚合，使用连接算子进行流式连接等。 2.可扩展性 Flink是一个分布式系统，可以轻松地进行水平扩展。当数据量增加时，我们可以增加更多的计算节点来提高系统的吞吐量和延迟。 3.社区支持 Flink有一个活跃的社区，提供了丰富的文档和示例代码。当我们遇到问题时，可以很容易地找到解决方案。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-11-05

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    存力与算力作为支撑AI发展的两大关键要素，它们之间并不是非此即彼的关系，而是相辅相成、协同发展的关系。只有当存力与算力达到平衡与统一时，AI技术才能真正释放出其巨大的潜力。 算力，即计算能力，是数字时代的核心驱动力之一。随着人工智能、大数据等技术的不断进步，算力的需求呈现出爆炸式增长。无论是云端的大规模数据处理，还是边缘设备的实时计算，算力的提升都使得我们能够更快地处理数据、更准确地模拟复杂现象。 在AI大火之际，科技巨头们纷纷投身于一场激烈的GPU争夺战中。GPU作为目前应用最广泛的算力芯片，其强大的并行计算能力使其成为AI模型训练的首选。为了缩短训练时间，通常采用分布式训练技术，通过多台节点构建出一个计算能力和显存能力超大的集群。从谷歌的AI超级计算机A3到META的庞大GPU集群，再到国内的腾讯、字节跳动等公司，都在积极布局万卡集群建设，以期获得更多的算力。 然而，当拥有如此众多的算力芯片时，它们是否已充分发挥出最大潜力呢？答案似乎是否定的。因为算力的释放并非仅仅关乎GPU等算力芯片，而是需要全面考虑数据存储、处理速度、网络传输等多个环节的协同作用。 存力，即数据存储能力，是提供海量数据安全、可靠存储空间的关键。大数据、云存储、区块链等技术的发展，使得数据的存储和管理变得更加高效。同时，随着数据价值的不断提升，存力的重要性也日益凸显。强大的存力不仅可以保证数据的安全性和可靠性，还能够为数据分析和挖掘提供坚实的基础。 在一个全新的视角下，数据与其背后的“存力”，正在成为影响大模型创新整体过程的关键因素。存力给算力带来的助力主要有以下几点： 1.高效的存储能力直接促进了数据处理速度的飞跃。随着大模型训练过程中数据量的爆炸性增长，快速、稳定的数据读取与写入成为提升模型训练效率的关键。存力通过优化存储架构、采用高性能存储介质以及智能数据管理技术，实现了数据访问的低延迟与高并发，极大地缩短了数据处理周期。 2.存力增强了数据的安全性与可靠性。在大数据时代，数据泄露与丢失的风险日益增加，而强大的存力体系通过加密存储、多副本冗余、容灾备份等机制，确保了数据的完整性和安全性。 3.存力还促进了数据的高效共享与协同。在大模型研发过程中，跨团队、跨领域的数据合作日益频繁，高效的存力系统能够支持数据的快速传输与无缝对接，打破信息孤岛，促进知识融合与创新。 4.存力的发展还推动了智能化存储解决方案的诞生，为大模型提供了更加灵活、智能的数据支撑。借助AI算法与机器学习技术，智能存储系统能够自动识别数据特征、优化存储布局、预测并满足数据访问需求，从而进一步提升数据处理的智能化水平。 在人工智能的蓬勃发展进程中，仅仅拥有强大的GPU还远远不够。毕竟数据在处理之前，需要先“搬过来”。有数据显示，一个规模达20亿的数据集，拷贝准备大约整整30天。这就意味着倘若没有出色的存储系统作为支撑，GPU也“巧妇难为无米之炊”。再者，在后续的加密存储以及数据共享等方面，存力皆为算力带来诸多强大助力。 如果用建造高楼大厦举例子，算力便是高耸入云的建筑主体，而存力则是坚实的地基，只有地基稳固，大厦才能拔地而起。因此，倪光南院士也曾表示，算力中心的计算能力由存力、算力、运力三个因素决定。用广义算力去定义一个算力中心，才更准确。 眼下算力中心兴起的同时，还要建设先进的存力中心。数与算、存与算存在失衡现象，也导致了数据割裂在不同数据中心中，数据归集难、融合汇聚难、有效治理难、使用加工难、共享流通难，导致算力和应用缺乏有效的高质量数据供给，算力的潜能被抑制，对算力和产业的赋能价值没有充分发挥，数据中心的商业和产业持续正向闭环存在巨大挑战。 基于此，华为、阿里巴巴、腾讯等公司都在积极建设大规模的存力中心。通过采用先进的存储技术和架构，如分布式存储、软件定义存储等，为客户提供高可用、高可靠、高扩展性的存储服务。同时，还在不断探索新的存储技术和应用场景，如边缘存储、云原生存储等，以满足不同客户的需求。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-10-31

    全网寻找 #六边形战士# 程序员，你的 AI 编码助手身份标签是什么？

    在实际使用过程中，通义灵码展现出了令人惊叹的问答能力。它能够准确地捕捉提问的核心内容，并给出相应的答案。更令人印象深刻的是，在处理多轮对话时，通义灵码能够智能地关联上下文，连续理解多个问题并提供连贯的答案。这对于我们这些经常需要在编程过程中进行复杂思考和决策的开发者来说，无疑是一个巨大的帮助。 通义灵码的操作按键与日常的开发体验一致，没有任何学习成本。在编写代码过程中，它会自动出现浅灰色提示，如果需要补全，按下Tab键即可。如果不需要补全，继续编写，提示也会智能更新，不影响编程，非常流畅。这种无缝的集成体验让我在使用过程中感到非常舒适和自然。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-10-29

    关于开发者的100件小事，你知道哪些？

    1. 技术与业务的平衡 开发者常常需要在技术与业务之间找到平衡。我们追求技术的完美，但同时也要考虑业务的需求和限制。我记得有一次，我们团队开发一个新功能，我提出了一个非常优雅的解决方案，但需要更多的开发时间。然而，项目经理告诉我，客户希望尽快看到成果，所以我们不得不采用一个更简单的方案。虽然有些遗憾，但我明白这是为了满足业务需求。 2. 持续学习与自我提升 技术领域日新月异，作为开发者，我们必须不断学习新知识、新技能。我每天都会花一些时间阅读技术博客、参加在线课程或研究新的开发工具。有一次，我遇到了一个棘手的问题，现有的知识无法解决。于是，我开始深入研究相关领域的最新研究成果，最终找到了解决方案。这个过程让我深刻体会到持续学习的重要性。 3. 团队合作与沟通 开发工作往往需要团队合作，而良好的沟通是成功的关键。我曾经参与过一个大型项目，团队成员来自不同的背景和专业领域。为了确保项目的顺利进行，我们定期召开会议，分享进展、讨论问题并制定计划。通过有效的沟通，我们能够及时解决冲突、调整方向并保持团队的凝聚力。 4. 时间管理与优先级 开发者常常面临多个任务和截止日期的压力。为了应对这种挑战，我学会了合理安排时间并确定任务的优先级。我使用任务管理工具来跟踪进度、设置提醒并确保按时完成任务。有一次，我同时负责两个重要项目，时间非常紧张。通过仔细分析每个任务的紧急性和重要性，我制定了一个合理的计划，并成功地按时交付了成果。 5. 调试与解决问题 调试是开发过程中不可避免的一部分。当代码出现问题时，我们需要耐心地分析、定位并修复错误。我记得有一次，我花了整整一天的时间来调试一个复杂的算法。尽管过程艰难，但当我最终找到问题并修复它时，那种成就感是无法言喻的。这个经历让我明白了解决问题的重要性以及坚持不懈的价值。 6. 代码质量与可维护性 作为开发者，我们不仅要关注代码的功能性，还要注重代码的质量和可维护性。我曾经参与过一个项目，由于前期缺乏对代码质量的关注，导致后期维护变得非常困难。为了解决这个问题，我们引入了代码审查和单元测试等实践，以提高代码的可读性和可靠性。通过这些努力，我们成功地改善了代码质量，并减少了维护成本。 7. 用户体验与反馈 开发者的工作不仅仅是编写代码，还要关注用户体验并根据反馈进行改进。我曾经开发过一个移动应用，在发布初期收到了很多用户的反馈意见。通过仔细分析这些反馈，我们发现了一些设计上的缺陷并进行了相应的改进。最终，我们的应用得到了用户的认可和好评。这个经历让我明白了用户体验的重要性以及倾听用户声音的价值。 8. 压力与自我调节 开发工作常常伴随着压力和挑战。为了应对这些压力，我学会了自我调节和放松。我会定期进行体育锻炼、冥想或与朋友聚会来缓解压力。有一次，我遇到了一个非常困难的问题，连续几天都无法解决。在感到沮丧和焦虑时，我决定暂时放下工作，去户外散步并呼吸新鲜空气。这个短暂的休息让我重新焕发了活力，并最终找到了解决问题的方法。 9. 创新与尝试 作为开发者，我们有机会尝试新的技术和方法来解决问题。我曾经参与过一个创新项目，我们尝试使用人工智能技术来改进现有的业务流程。尽管过程中遇到了很多挑战和不确定性，但通过不断的尝试和调整，我们最终取得了成功。这个经历让我明白了创新的重要性以及勇于尝试的价值。 10. 成就感与满足感 尽管开发工作充满了挑战和压力，但当我们看到自己的努力转化为实际的成果时，那种成就感和满足感是无法言喻的。我曾经参与过一个公益项目，我们开发了一个帮助残疾人士的应用程序。当我们看到这个应用真正改善了他们的生活时，那种喜悦和满足感让我深刻体会到了开发工作的意义和价值。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-10-29

    AI助力，短剧迎来创新热潮？

    AI技术在短剧创作中的应用还面临着许多挑战。 首先，尽管AI技术在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成就，但距离实现真正的艺术创作仍有较大距离。AI生成的角色在情感传递上可能缺乏真实感和细腻度，难以达到观众的情感需求。 其次，AI短剧的营销点往往并非内容本身，而是技术。大厂们接连入局AI短剧，更想展示的是自己的技术能力而非创作能力。这种创新的展示虽然吸引了一定的关注度，但是否真的意味着让短剧创作变得高效率、低成本、高质量还有待观察。 尽管面临挑战，但我对AI短剧的未来仍然充满信心。 一方面，AI技术的发展将为短剧创作提供更多的可能。例如，通过深度学习算法，AI可以更好地理解人类的情感和行为模式，从而生成更加真实、细腻的角色表演。此外，随着算力设施和大模型的不断完善，AI短剧的创作效率和质量也将得到进一步提升。 另一方面，AI短剧的发展也将推动整个短剧产业的变革。例如，AI短剧的出现将使得更多的独立创作者有机会进入这一领域，从而丰富短剧的内容和形式。同时，AI短剧也将为短剧的传播和推广提供新的渠道和方式，如通过算法推荐实现精准营销等。 在我看来，AI短剧的未来并非是AI取代人类创作者，而是人机协同、人机共生。人类创作者可以利用AI技术完成许多繁琐的工作，从而将更多的精力投入到创意和艺术表达上。而AI则可以作为人类的助手，提供更多的创作灵感和可能性。 例如，在剧本创作阶段，人类创作者可以利用AI工具进行初步的剧本编写和角色设定，然后根据自己的创意和想法进行修改和完善。在拍摄阶段，AI技术可以用于生成虚拟场景和特效，从而降低制作成本和提高制作效率。在后期制作阶段，AI技术可以用于自动剪辑和配音，从而提高制作质量和效率。 通过人机协同的方式，人类创作者和AI技术可以实现优势互补，共同推动短剧产业的发展。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-10-25

    1024程序员节，开发者们都在参与社区的哪些活动？

    我参与了通义灵码的互动体验区。通过简单的操作，我便能感受到通义灵码在代码生成、代码补全、代码优化等方面的强大能力。它不仅能够根据我的输入快速生成高质量的代码片段，还能智能地推荐最佳的编码实践，极大地提高了我的开发效率。 在参与活动的过程中，我也产生了一些思考和建议。首先，我希望通义灵码能够进一步丰富其功能，例如增加对更多编程语言的支持，以及提供更深入的代码分析和优化建议。其次，我建议活动组织者能够增加更多的互动环节，例如在线编程挑战、技术分享会等，以促进开发者之间的交流和学习。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-10-09

    运动旅游开启新潮流，哪些科技手段能助力你的行程呢？

    1.智能穿戴设备 在运动旅行中，智能穿戴设备是我最亲密的伙伴。它们不仅能够实时监测我的运动数据，如步数、心率、卡路里消耗等，还能提供个性化的运动建议和训练计划。 以我最近一次登山旅行为例，我佩戴了一款智能手表，它具备GPS定位功能，可以实时追踪我的登山路线和海拔高度。在攀登过程中，手表会根据我的心率变化和运动强度，提醒我适时休息或调整速度，以避免过度劳累。此外，手表还内置了多种运动模式，如徒步、跑步、游泳等，可以根据不同的运动类型提供相应的数据分析和建议。 2.AR技术 AR（增强现实）技术在运动旅行中的应用也让我大开眼界。通过AR眼镜或手机应用，我可以将虚拟信息叠加到现实世界中，从而获得更加丰富和有趣的旅行体验。 在一次城市徒步旅行中，我使用了一款AR导航应用。它不仅能够为我提供传统的地图导航，还能在我经过历史建筑或景点时，通过AR技术展示相关的文字、图片或视频信息。例如，当我经过一座古老的教堂时，AR应用会自动识别并展示教堂的历史背景、建筑风格等信息，让我在徒步过程中也能感受到浓厚的文化氛围。 3.VR技术 VR（虚拟现实）技术则为我提供了一种全新的运动旅行方式。通过VR头戴设备和跑步机等设备，我可以在家中或健身房中体验到各种虚拟的运动场景，如登山、滑雪、冲浪等。 我曾经使用过一款名为OmniOne的VR跑步机，它能够让我在虚拟世界中自由行走或跑步。通过与VR游戏的结合，我可以在游戏中探索不同的场景，如热带雨林、沙漠、雪山等，并完成各种挑战和任务。这种身临其境的体验不仅让我感受到了运动的乐趣，还激发了我对不同运动项目的探索欲望。 4.无人机 无人机是我在运动旅行中记录美好瞬间的得力助手。通过无人机的航拍功能，我可以从空中视角俯瞰整个旅行区域，捕捉到一些独特的风景和瞬间。 在一次海边冲浪旅行中，我携带了一台无人机。在冲浪过程中，我将无人机设置为自动跟随模式，它会始终保持在我上方一定高度，并实时记录我的冲浪过程。通过无人机的航拍视频，我不仅能够欣赏到自己冲浪时的英姿，还能从空中视角欣赏到整个海滩的美景。这些视频成为了我旅行中宝贵的回忆，也让我能够与朋友和家人分享我的旅行体验。 5.智能背包 智能背包是我在运动旅行中不可或缺的装备之一。它不仅具备传统背包的储物功能，还集成了多种智能技术，如GPS定位、太阳能充电、防盗报警等。 我曾经使用过一款名为KARRIMOR的智能登山背包。它内置了GPS模块，可以实时追踪我的位置，并在我偏离预定路线时发出提醒。此外，背包还配备了太阳能充电板，可以在户外为我的电子设备充电，解决了我在旅行中经常遇到的电量不足问题。最让我印象深刻的是，这款背包还具备防盗功能，当有人试图打开背包时，它会发出警报声并发送通知到我的手机上，有效保护了我的财物安全。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-10-09

    “AI+儿童陪伴”，是噱头还是趋势？

    AI陪伴型玩具通常具备以下特点： 1.互动性：它们能够与孩子进行多轮对话，用IP角色的音色交流，让孩子感觉就像是在与一个真实的伙伴对话一样。 2.个性化：它们能够根据孩子的兴趣和需求，提供个性化的内容和服务，比如讲个性化的故事、解答孩子的疑问等。 3.成长性：它们具备长期的仿生记忆能力，能够在与孩子的互动中持续学习和适应，陪伴孩子一起成长。 4.教育性：它们不仅能够提供娱乐，还能够通过游戏和互动的方式，帮助孩子学习新知识、培养新技能。 我对AI陪伴型玩具持积极的态度。我认为它们有潜力成为孩子们成长过程中的好伙伴，为他们带来以下好处： 1.提供情感支持：对于很多孩子来说，玩具不仅仅是一个玩物，更是一个能够陪伴他们、倾听他们心声的伙伴。AI陪伴型玩具能够通过语音交互和情感识别技术，给予孩子情感上的支持和安慰。 2.促进认知发展：AI陪伴型玩具能够根据孩子的年龄和认知水平，提供适合他们的学习内容和游戏。通过与玩具的互动，孩子能够锻炼自己的思维能力、语言能力和创造力。 3.培养社交技能：虽然AI陪伴型玩具不能完全替代人与人之间的交流，但它们可以作为一个辅助工具，帮助孩子练习社交技能。比如，孩子可以通过与玩具的对话，学习如何表达自己的需求和感受。 4.增加亲子互动：AI陪伴型玩具不仅可以陪伴孩子，还可以成为家长与孩子之间的桥梁。家长可以通过与玩具的互动，了解孩子的兴趣和需求，从而更好地与孩子沟通和交流。 在选择AI陪伴型玩具时，我会谨慎考虑安全性、隐私保护、教育价值和价格等因素，以确保我所购买的玩具能够真正满足孩子的需求，并为他们的成长和发展做出积极的贡献。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-10-08

    P人出游，你是否需要一个懂你更懂规划的AI导游呢？来搭建专属文旅问答机器人吧

    这次与AI导游的对话之旅，让我对智能旅游的未来充满了期待。AI导游不仅为我提供了丰富的旅游信息，还以一种新颖有趣的方式增强了我的旅行体验。它就像一位知识渊博、善解人意的导游，时刻陪伴在我身边，为我解答疑惑，分享故事。这种智能化的旅游方式，让我深刻感受到了科技的力量和魅力。 我相信，随着人工智能技术的不断发展，AI导游将会在旅游领域发挥越来越重要的作用。它不仅能够为游客提供个性化的旅游建议和行程规划，根据游客的兴趣爱好和需求，量身定制独一无二的旅游路线。无论是喜欢历史文化的游客，还是热衷于自然风光的旅行者，AI导游都能够根据他们的偏好，推荐最适合的景点和活动。 此外，AI导游还能够通过智能交互和虚拟现实等技术，为游客带来更加沉浸式、身临其境的旅游体验。想象一下，当你来到一个陌生的城市，AI导游可以通过虚拟现实技术，为你展示城市的历史演变和建筑风貌，让你仿佛穿越时空，亲身感受城市的过去和现在。当你参观一个博物馆时，AI导游可以通过智能交互技术，为你提供详细的展品介绍和背后的故事，让你更加深入地了解展品的价值和意义。 我期待着有一天，AI导游能够成为每个游客的贴心伴侣，带领他们探索世界的每一个角落，感受不同的文化和风情。无论是在繁华的城市街头，还是在偏远的乡村小道，AI导游都能够为游客提供实时的导航和信息服务，让他们的旅行更加便捷和安心。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-10-08

    【云端读书会 第1期】读《10分钟打造专属AI助手》，你有哪些心得？

    （1）本书内容有亲自动手实践吗？请用图片展示任意一个AI助手的部署过程吧！ 已经无法下载了。不过此前有看过 （2）10分钟内完成部署了吗？部署过程中觉得难点是什么？ 对于新手来说，10分钟内完成AI助手的部署可能有些困难。尤其是在企业微信和微信公众号AI助手的部署过程中，需要弄清楚额外的产品知识点。如果对官网提供的文档或参考手册理解很快，10分钟还是可以完成部署的。 部署过程中最大的难点是熟悉云百炼模型平台的使用，了解基础板块的操作逻辑和实现步骤。此外，对钉钉、企业微信、微信公众号等后台操作的熟悉程度也很重要，尤其是有关机器人或应用管理的基本认识。最后，对模型知识库的配置要了然于心。 （3）您认为这本书最大的亮点和最大的不足是什么？哪里需要保持，哪里需要改进？ 亮点： 独立文章呈现：将内容以独立文章的方式呈现，方便感兴趣的开发者们离线阅读。 全面性：书中详细介绍了如何在便宜云服务器平台上为不同渠道（如网站、钉钉、微信公众号、企业微信）添加AI助手，提供了全面的解决方案。 实用性：即使对代码开发不熟悉的人也能通过书中的步骤轻松搭建AI助手，减少了试错成本。 不足： 排版问题：尤其是对于代码段的排版呈现上并不是非常适合阅读。 产品集成有限：随着技术发展和场景的扩展，对于其他产品的集成当前看来是非常有限的。 深度不足：全书都在讲部署步骤，对于技术细节或高级特性缺乏讲解。 （4）畅所欲言：还期待哪些AI助手的需求场景呢？ AI旅游规划助手：根据用户的旅行需求（如时间、预算、景点偏好等），为用户量身定制旅游行程，包括航班预订、酒店推荐、景点游览顺序等，提供全方位的旅行服务。 AI影音内容推荐助手：根据用户的兴趣和喜好，推荐适合的电影、歌曲、游戏等内容，提升用户的娱乐体验。 AI流程管理助手：在企业的内部管理系统（如OA、ERP等）中，帮助员工自动化处理请假、报销、会议安排等事务性工作，同时提供实时的业务分析和建议，提高工作效率和管理水平。 AI智能家居助手：通过语音控制家里的各种电器，如调节灯光、控制窗帘、管理温度等，打造更智能、更便捷的生活方式。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-09-20

    我在云栖做动手，一起参与吗？

    回答（2） 按照活动指引，我首先访问了便宜云服务器的虚拟实验室。这是一个功能强大的在线开发环境，提供了丰富的云服务资源和开发工具。我选择了“10分钟构建AI客服”的体验项目，准备开始我的AI助手之旅。 在虚拟实验室中，我看到了一个简洁而直观的操作界面。通过简单的几步操作，我成功创建了一个基础的AI助手。这个助手可以自动回答用户的常见问题，为网站访客提供即时的帮助。虽然这只是一个简单的示例，但我已经能够感受到AI技术在实际应用中的强大潜力。 在初步体验了AI助手的功能后，我决定进一步探索其背后的原理和技术。我开始研究自然语言处理（NLP）和机器学习算法，这些是构建智能客服系统的核心技术。 通过阅读便宜云服务器提供的文档和教程，我逐渐了解到如何利用这些技术来训练和优化AI模型。我学习了如何使用便宜云服务器的机器学习平台PAI来进行模型训练和部署，以及如何使用NLP技术来理解和生成自然语言。 在这个过程中，我遇到了一些挑战和困难。例如，如何处理用户的多样化提问方式，如何提高模型的准确性和鲁棒性等等。但正是这些挑战激发了我的求知欲和探索精神，让我更加深入地研究和实践。 在掌握了基本的理论和知识后，我开始尝试将AI助手部署到自己的网站上。通过便宜云服务器提供的API和SDK，我轻松地将AI助手集成到了我的网站后台。当我看到网站上出现了一个智能的客服机器人时，我感到无比的成就感和满足感。 回答（3） 1.智能家居控制系统 随着物联网技术的飞速发展，智能家居已经成为现代生活的一部分。我期待云栖工坊能够提供一个智能家居控制系统的实操场景，让我们能够亲手搭建一个智能家居系统，包括智能灯光、温控、安防监控等设备的集成与联动。通过这个场景，我们可以学习如何利用云计算和物联网技术实现对家居设备的远程控制和自动化管理，让生活变得更加便捷和舒适。 想象一下，当我们走进家门时，智能灯光系统会自动调节亮度和色温，营造出温馨舒适的氛围；当我们离开家时，安防监控系统会自动启动，保护我们的家庭安全。这些看似科幻的场景，通过云计算和物联网技术，已经变得触手可及。我期待能够通过云栖工坊的实操体验，亲手打造一个属于自己的智能家居系统，感受科技带来的美好生活。 2.人脸识别门禁系统 在当今社会，安全问题日益突出，而人脸识别技术作为一种高效、准确的身份验证方式，已经在各个领域得到了广泛应用。我期待云栖工坊能够提供一个人脸识别门禁系统的实操场景，让我们能够学习如何利用计算机视觉技术实现对人脸的识别和验证，并将其应用于门禁系统的安全管理中。 通过这个场景，我们可以了解人脸识别技术的原理和算法，学习如何构建一个准确、可靠的人脸识别模型。同时，我们还可以探索如何将人脸识别技术与其他安全措施相结合，打造一个更加智能、安全的门禁系统。这样的实操体验不仅能够提升我们的技术能力，还能够让我们对人脸识别技术在实际应用中的潜力有更深入的了解。 3.无人驾驶汽车模拟驾驶 无人驾驶技术是当前人工智能领域的热点之一，它有望彻底改变我们的交通方式和生活方式。我期待云栖工坊能够提供一个无人驾驶汽车模拟驾驶的实操场景，让我们能够通过虚拟现实技术模拟真实的驾驶环境，体验无人驾驶汽车的操作和感知。 在这个场景中，我们可以学习如何利用传感器和算法实现对车辆周围环境的感知和理解，如何制定合理的驾驶策略和路径规划。同时，我们还可以探索如何应对各种复杂的交通场景和突发情况，提高无人驾驶汽车的安全性和可靠性。这样的实操体验不仅能够让我们对无人驾驶技术有更深入的了解，还能够激发我们对未来交通的无限遐想。 4.区块链应用开发 区块链技术作为一种分布式账本技术，具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点，已经被广泛应用于金融、供应链管理、数字身份等领域。我期待云栖工坊能够提供一个区块链应用开发的实操场景，让我们能够学习区块链技术的原理和应用，尝试开发基于区块链的分布式应用。 通过这个场景，我们可以了解区块链的基本概念和工作原理，学习如何构建一个简单的区块链网络，并在此基础上开发各种应用。例如，我们可以尝试开发一个基于区块链的数字身份系统，实现用户身份的可信验证和数据的安全共享；或者我们可以尝试开发一个基于区块链的供应链管理系统，实现商品溯源和交易的透明化。这样的实操体验不仅能够让我们对区块链技术有更深入的了解，还能够让我们探索如何利用区块链技术构建一个更加可信、透明的数字世界。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-09-11

    99元云服务器，你最pick哪种新玩法？

    作为一名开发者，我一直对云计算技术保持着浓厚的兴趣。虽然我之前还没有使用过99元套餐的ECS实例，但我构想着如何利用它来提升我的技术能力和项目实践经验。 1.利用这个ECS实例来深入学习云计算技术。通过实际操作和配置一台云服务器，我可以更好地理解云计算的原理和架构。我可以尝试部署和管理不同的操作系统，如Linux和Windows，并学习如何在云环境中配置和优化网络、存储和计算资源。这将帮助我更好地理解云计算的弹性、可扩展性和高可用性等特点，为我未来的云计算项目打下坚实的基础。 2.使用这个ECS实例来构建一个简单的Web服务。作为一个开发者，掌握Web开发技术是必不可少的。我可以在这个ECS实例上搭建一个Web服务器，如Apache或Nginx，并部署我自己编写的Web应用程序。通过这个过程，我可以学习如何设计和开发Web应用程序，如何处理用户请求和响应，以及如何使用数据库来存储和管理数据。这将不仅提升我的Web开发技能，还让我有机会将理论知识应用到实际项目中。 3.我对数据分析和处理领域充满兴趣。我相信这个99元套餐的ECS实例也能够满足我在这方面的学习需求。我可以在这个实例上安装和配置各种数据分析工具和平台，如Python的Pandas和NumPy库，或者使用Apache Spark进行大数据处理。通过分析和处理各种数据集，我可以学习如何提取有用的信息和洞察力，如何进行数据可视化，以及如何应用机器学习算法来解决实际问题。这将为我打开数据科学和人工智能领域的大门，让我有机会在这个快速发展的领域中探索和创新。
    踩0 评论0
正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
正在加载, 请稍后...
暂无更多信息
勋章
关注
粉丝
http://www.vxiaotou.com