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理解Transformer背后的理論基礎(chǔ)，比如自注意力機制（self-attention）, 位置編碼（positional embedding），目標(biāo)查詢（object query）等等，網(wǎng)上的資料比較雜亂，不夠系統(tǒng)，難以通過自學(xué)做到深入理解并融會貫通。...
機器學(xué)習(xí)即 ML，是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。...
94%的人正在使用基礎(chǔ)模型API。在我們的樣本中，OpenAI的GPT顯然是最受歡迎的，占91%，然而Anthropic的興趣在上個季度增長到15%。(一些公司正在使用多種模型）。...
生成式人工智能可以通過協(xié)助質(zhì)量檢查和生產(chǎn)調(diào)度來提高芯片利用率和產(chǎn)量，”而供應(yīng)鏈可以通過監(jiān)控和識別產(chǎn)品交付中的斷點來優(yōu)化材料可用性來改善。...
在自然語言中，一個句子中一個詞的意義并不僅僅由該句子中相鄰的詞來決定;距離較遠的單詞可能會對結(jié)果產(chǎn)生重要影響。應(yīng)用多個連續(xù)的局部注意力最終可以獲得遠距離處的信息，但其權(quán)重會被削弱。...
SLAM：同步定位與地圖構(gòu)建；定誰的位？相機的位，相機在機器人身上，就是定機器人的位。建誰的地圖？相機經(jīng)過地方的地圖。二者結(jié)合，才能確定機器人在某個地圖中的具體位置，和這個場景（地圖）下的連續(xù)運動軌跡。...
1957年，弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）從數(shù)學(xué)角度考察MP模型，并提出可以通過若干成對的輸入輸出數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)方法獲得ω和b的值，羅森布拉特依此提出感知機算法（Perceptron Algorithm）。...
簡單來說，語言模型能夠以某種方式生成文本。它的應(yīng)用十分廣泛，例如，可以用語言模型進行情感分析、標(biāo)記有害內(nèi)容、回答問題、概述文檔等等。但理論上，語言模型的潛力遠超以上常見任務(wù)。...
物體檢測和圖像分類不一樣，檢測側(cè)重于物體的搜索，而且物體檢測的目標(biāo)必須要有固定的形狀和輪廓。圖像分類可以是任意的目標(biāo)，這個目標(biāo)可能是物體，也可能是一些屬性或者場景。...
二值圖像是指僅僅包含黑色和白色兩種顏色的圖像。在計算機中，將白色像素點處理為“1”，將黑色像素點處理為“0”，以方便進行后續(xù)的存儲和處理等操作。由于圖像只有黑色和白色兩種不同的顏色，因此只使用一個比特位就能表示。...
從短期來看，ChatGPT 提供信息的模糊性、低時效性、非開源性、非專業(yè)性、低可信度及知識產(chǎn)權(quán)界定存疑等問題，限制了其在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用和迭代。...
人機融合智能和人機混合智能是兩個概念，盡管它們有些相似，但還是有區(qū)別的。人機融合智能是指將人類智能和機器智能融合在一起，形成一種全新的智能體系，實現(xiàn)人類與機器之間的高度互動和協(xié)同。...
NVIDIA的標(biāo)準(zhǔn)庫使在CUDA中建立第一個深度學(xué)習(xí)庫變得非常容易。早期的優(yōu)勢加上NVIDIA強大的社區(qū)支持意味著如果使用NVIDIA GPU，則在出現(xiàn)問題時可以輕松得到支持。...
最近chatgpt的 Code Interpreter開放了，不管它行不行，先薅進來搜哈一把。...
誘導(dǎo)交互作用指的是不同因素之間的相互影響和作用，這種作用并不是單向的，而是相互促進、相互影響的。在這種作用中，一個因素的存在或變化會影響到另一個因素的存在或變化，同時另一個因素的存在或變化也會反過來影響到第一個因素。...
人工智能（AI）革命已經(jīng)到來。 隨著ChatGPT等應(yīng)用的公開發(fā)布，人們得以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)（ML）的力量和潛力獲得親身體驗。...
AI大模型可分為自然語言處理大模型，CV大模型、科學(xué)計算大模型等。AI大模型支持的模態(tài)更加多樣，從支持文本、圖片、圖像、語音單一模態(tài)下的單一任務(wù)，逐漸發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù)。...
一旦開發(fā)出令人滿意的模型配置，你就可以在所有可用數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)+驗證數(shù)據(jù)）上訓(xùn)練最終的生產(chǎn)模型，然后在測試集上最后評估一次。...
機器視覺旨在改善零售店的自動結(jié)賬體驗。通過使用基于 MV 的解決方案，可以顯著減少結(jié)賬所需的時間。...
存算一體需求旺盛，有望推動下一階段的人工智能發(fā)展，原因是我們認為現(xiàn)在存算一體主要AI的算力需求、并行計算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算等；大模型興起，存算一體適用于從云至端各類計算，端測方面，人工智能更在意及時響應(yīng)，即“輸入”即“輸出”，目前存算一體已經(jīng)可以完成高精度計算。...
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