“1860年有人问法拉第，你的电磁理论现在有什么用？他回答，你认为一个新生婴儿有什么用？” 昨天，计算机视觉领域奠基人之一Alan Yuille在上海交大做了一场演讲。他把人工智能目前所处的状态比做
目前最火的物联网、大数据、人工智能之间到底有没有关系呢？回答是肯定的，而且关系非常紧密，现最通俗的讲下： 📷 1、物联网——基础中的基础 物联网，万物互联的结果，就是人和物、物和物之间产生通信和交互。想象下，相当于一个物品也有了一部手机（芯片），可以给出频率、方位、轨迹、习惯。这些通信和交互，跟人类一样，最终都以数据的形式呈现。 而数据就可以被存储、建模、分析。人的数据被采集，物的数据被采集，人与人、人与物、物与物各自的数据和相互之间的数据，随时间的推移，都被记录采集了下来，OK，这些海量数据，怎么办？当然
然而，相比于算法与算力，数据领域受到的关注度显然少了很多。尤其是数据标注行业，作为人工智能产业的基石，与处在聚光灯下的AI整体行业相比，显得那么粗砺与拙朴。
当下社会越来越需要综合型创新人才，STEAM教育的出世，便大大加快了对此类人才的输出。从传统的灌输式教育再到融入STEAM理念的创新型教育，STEAM教育综合了各学科的特点，将知识的获取、方法与工具的利用以及创新生产的过程进行了有机的统一。
今天十年程序员给大家汇总了国内能使用ChatGPT的方法，解锁更多ChatGPT新玩法，避开官方检测账号异常，无法注册等问题。
GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列是由OpenAI提出的非常强大的预训练语言模型。
最近对于人工智能的讨论非常火热，但是作为一个普通的it者如何参与其中并体验人工智能的魅力呢，那么就需要来研究一番，就人工智能是什么、有哪些应用、怎么学等话题展开。
在面试时有时会问到 LR 为什么用 sigmoid ？在介绍模型时这个知识点经常被忽略，有时候问到了就会不知道要怎么回答，下文给出了数学的解释：
一切技术的出现都是为了解决现实问题，而现实问题分为简单问题和复杂问题。简单问题，需要简单分析，我们使用数据分析。复杂问题，需要复杂分析，我们使用机器学习。
通过人工智能技术，我们可以完成建模、语音合成、记忆的融入等步骤，打造一套拥有个人身形、声音、动作以及思维方式的虚拟人。 2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。 来自暴风集团副总裁&奇幻科技董事长王刚，在峰会期间进行了主题为“人工智能如何克隆我们每个人”的主题演讲，为我们深度解析了AI时代下的“虚拟人
我们大多数人都在一个半正规的基础上与电脑进行对话，但并不意味着这种对话有什么用处。我们问Siri天气如何，或者让Alexa放点音乐，但我们并不期望得到任何机敏的回答——语音接口现在和他们本应替换的视觉界面一样缺乏新意。但是脸谱决定改变这点，该公司公布了一种新的研究工具，公司希望在此进程中取得进步，创造真正的对话式人工智能。 该工具名为ParlAI，社会媒体网络将它描述成是一种“对话研究的一站式服务点”。它为人工智能程序员提供一个简单的训练和测试聊天机器人的框架，完成了样本对话的数据集的访问，以及无缝
最近在浏览技术社区，发现了一款 IDE 插件，利用人工智能技术帮助程序员高效写代码、节省开发时间，一下子勾起了我的好奇心。
先把数据分析，机器学习，人工智能等这些概念搞清楚，就知道要学什么，以及从哪开始学起了。
随着发展人工智能成为国家战略布局，创业者与投资人都期待在人工智能这股浪潮中占取先机，智能芯片的设计与制造，语音、语义、图像、动作等信息的识别、处理与反馈，哪些领域会成为人工智能下一个爆发点？在云端与终
经过60多年的演进，人工智能发展进入新阶段，成为国际竞争的新焦点。当今世界，主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。
华山派有“剑宗”和“气宗”，相互斗了几十年。人工智能界也有“山头”，AI两大派系的斗争早在第一台电子计算机问世前就已经开始了。
深度学习方法易受欺骗、易受攻击已经是研究者们达成的共识，追其根本原因，张钹归结为：大家只是在灯亮的方向对模型修修补补，没有向人类深入学习。
前几天马斯克在发布会上发表了neuralink最新的成果，他们成功地将芯片植入进了猪脑子（真的是猪脑子）当中，捕捉到了猪脑的电信号。这个消息一出，朋友圈直接沸腾了，很多公众号疯狂转发表示人工智能的时代要来了，还有很多人发出担忧，未来人工智能会不会真的统治人类，威胁到人类的生存呢？
问耕 假装发自 伊珐 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 如果你关注华为，麒麟970不是一个陌生的名字。 去年底，关于这款芯片的基本参数就已经曝光完毕。不过有件事，华为一直憋着没说。直到今年7月底
人工智能的历史其实正好与计算机的历史差不多一样长，但两者的发展进度却大相径庭。一个很像一帆风顺的富二代，一个则起起落落很像白手起家的创业者。
6月30日，由《创业邦》主办的2020中国新青年创业投资峰会在上海举行。多位科创新锐讲述改变世界的创业力量。峰会上，云问机器人联合创始人兼COO茆传羽发表了题为《“物联网”和“人工智能”下半场，如何突围？》的主题演讲。
作者 | 量子位 舒石 △ 今日凌晨产生的人机大战最终结果 176万，美元。 经过20天的鏖战之后，四位顶级人类扑克高手，在这场德州扑克人机大战中，总共输给人工智能(AI)选手共计176.6万美元。四
这个春节着实精彩，“春山学”吃透了，不如把目光移向OpenAI又一重磅产品——文生视频大模型Sora。智能新纪元已然开启，因为正如周鸿祎所说：“,Sora的诞生意味着AGI（通用人工智能）的实现将从10年缩短到1年。”
机器学习如今无处不在，但它通常或多或少是不可见的：它们在后台优化音频或识别人脸。但是这个新系统不仅可见，而且是一个物体：它不是通过处理数字而是通过光的衍射来执行AI类型分析。这是奇怪而独特的，但恰恰证明了人工智能系统看起来可以多么的简单易行。
谈人工智能的历史，需要谈谈很有名的人工智能寒冬。第一次人工智能寒冬是在1975年左右。1956年，在达特茅斯会议之后，包括很多国家政府，美国国家科学基金会、军方，大家满怀希望投了很多钱。但是到1975年以后发生了几件事情，让人工智能进入了寒冬。 1975年的第一次人工智能寒冬 第一件事是，因为人工智能只能解决Toy dom人工智能n（摆弄玩具一样的简单任务）。那个时候做语音，只有10个词汇；下象棋，大概是20个词汇；做视觉的人，都不能辨认出一个椅子。 第二件事情，19
这把火已经烧到了程序员的圈子外，从小学生到职场老司机，都开始学习这一门新的语言，门槛低、零基础、操作骚...再也没有什么能阻挡Python晋升网红。
科大讯飞一直在智能语音与人工智能核心技术上代表国际先进水平，在语音合成、语音识别、口语评测、语言翻译、声纹识别、人脸识别、自然语言处理等领域一直“代言”黑科技。尽管创新能力已经从语音扩展到影像领域，人们对科大讯飞最深刻的印象一直围绕语音。
小伙伴都知道熵是代表某个系统的混乱程度，而熵值本身是没有啥可以进行衡量的。本文所说的二阶熵仅是一个定义，方便后续我的吹水，用来表示一个混乱的等级
作者：毛丽 7月6日，由中信出版集团和百分点主办的“XWorld大会”上，微软全球副总裁洪小文发表了最新的演讲。他以智能金字塔为基础，提出在最底层的计算和记忆方面，计算机已经全面超过人类。在认知方面，和人类相当但是依然有所区别。在创造力和智慧的层次，计算机远远不及人类。未来很可能是AI+HI的时代，人类智能和人工智能共同进化。 大数据文摘从现场带来第一手资料，以下为演讲内容速记，在不改变愿意的前提下部分内容有删改。 1计算和记忆层面，人类输给了计算机 我自己很喜欢看历史，我也读了赫拉利的书，我也去找了一个T
作者：@王威廉，美国卡内基梅隆大学计算机学院。授权转载。 最近微信朋友圈和微博上有一篇特火的奇葩文章[13]，叫做《人工智能达到奇点 - 最强论证文》，里面引用了不少Ray Kurzweil的理论，充满了各种科学臆想，各种没有来源的手绘图表，还包括如“时空穿梭”、“未来预测”、“吓尿单位”、”超人工智能“等吓人的名词，把许多不明真相的群众吓得一愣一愣的。如果是科幻文也就罢了，但是居然还说是论证。请问主要依据在哪？既然原文作者和中文小编硬要和人工智能扯上关系，我就只好帮大家科普一下Ray Kurzweil的其
这种兴趣、投资、炒作、然后下降、反复冲洗和重复的模式对于技术人员和投资者而言尤其令人烦恼，因为它没有遵循通常的技术采用生命周期。在杰弗里·摩尔（Geoffrey Moore）的著作《穿越鸿沟》中得到普及，技术的采用通常遵循明确的路径。技术得到了发展，并首先被创新者和早期采用者所发现，如果该技术能够跨越“鸿沟”，它就会被早期多数市场采用，然后在后期多数人的需求下进入竞争最后是技术落后者。如果这项技术无法跨越鸿沟，那么它将最终陷入历史的垃圾箱。但是，使AI与众不同的是，它不适合技术采用生命周期的模式。
要放心踏实地使用 Windows 系统，首先得获取独一无二的密钥。长期以来，购买能用的密钥一直是操作系统安装流程中的重要环节。大家当然可以直接掏钱，技术社区在这几十年间也想尽办法“解决”密钥验证这个难题。
Andreas Lydersen Elmatica 首席技术官 最近在挪威进行的一项调查表明，1/7的工程师认为他们的工作可以在10年内由人工智能（AI）完成。而如果是我们这个行业的工程师，我认为这个比例会更高，并且更快。但与供应链中其他部分的情况相比，这并不算什么。为了解释原因，我们要先来看看驱动供应链本身的潜在需求。 自动化工厂渐渐普及，但在替换设计人员、采购人员、销售和后勤人员等辅助角色时仍然存在很大的困难。在车间中，自动化所取代的更多是重复性手动工作的人员，辅助角色（至少其中的一些角色）则需要脑
问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 霍金、李开复、张亚勤等一众人工智能产学研领域的旗帜性人物，聚在一起会碰撞出怎样的火花？今天有了一个答案。 作为在前沿技术科普领域有着重大影响
霍金先生前曾三番五次表态，“人工智能可能会毁灭人类”。钢铁侠马斯克曾经提出，人工智能有可能会成为人类文明的最大威胁，呼吁政府快速采取措施，有效监管这项技术。
谷歌首席决策科学家(Chief Decision Scientis)凯西柯兹科夫(Cassie Kozyrkov)在2018年非常高产，为大家写了非常多关于人工智能、大数据的文章。以下是他感觉她写过最优秀30篇文章，这些文章主要关注：数据科学和分析、人工智能、机器学习.... ...
本次报告介绍了博弈论思想在人工智能领域的应用，首先介绍了使用传统的数据拟合寻找最优解的思路，之后引入博弈论的思想，以AlphaGo和对抗生成网络为例介绍了均衡解的问题。最后对人工智能的未来进行了展望。
雷锋网2016年9月1日消息，百度世界2016在京举行。大会上百度首席科学家吴恩达解读了百度大脑的四大能力和百度深度学习平台，并且宣布这个月会把百度深度学习平台对外开放。 主要演讲内容如下：1）目前人
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