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关键词

架构

本文目录:一、(AI)的目标是增强(IA),而不是替代类二、应对架构分而治之带来集成的挑战,探索的连接三、从连接入手探索在架构中应用四、总结因为 AlphaGo 的出现 大家都在问,自己的作与有什么关系,如何在自己的作中应用,如何在中植入的基因,使用应该从何处入手,学习应该从哪里开始,更深层次的问题是否代替类, 作为一个程序员,在否代替程序的问题上,根据我们团队的实践介绍一下如何在中应用。 在架构中应用的目标:通过增强方式实现系统与程的连接应对复杂集成的挑战,我们可以引入的思路,将、物体与之间、之间、生产线各环节之间通过知识使的方式集成起来 三、从连接入手探索在架构中应用从何处入手,探索中的应用,是大家最关注的话题,这里我把普元在探索初期经历的几个案例,给大家做一个介绍。

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新AI 胜过类技术

AI最让担忧的地方,就是AI自己成另一个AI,而这个新生成的AI不被类控制。不过谷Google就有限度地让他们的AutoML系统,创造了新一代的 NASNet。? 在这个创造过程中,AI成了制造自己后代的缔造者,AutoML产生了一个自己制造的「子AI」系统 NASNet。 测试中,NASNet对目标的预测准确率高达82.7%,比类开发的AI准确度高出了1.2%,计算效率提升了4%。也就是说,这个由AI技术生成的「子AI」,已经胜过了类制造的AI。?? 制造这个NASNet的主要目标,是让AI技术拥有更高效率的机械视觉演算法,未来打造的AI机器可为视障士服务,另外也可应用在无驾驶汽车上,更加准确的辨识路上的物体。 谷的这次测试,整体来说仍然是在类的控制范围内,制作子AI的目标,也是开发员建立的。距离AI自己突发奇想,或者有主动思考意识,然后像科幻片里那样「AI生成AI毁灭类」的联想还差很远。

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    教会看图故事

    研究员提出了通过使用让计算机讲述多张照片中发生的故事的新颖方法。2016年4月,微发布了一份描述这项技术的学术论文,据论文表示,这项技术在将来可够发展出对视障士尤为有用的服务。 为促进这一领域的最新发展水平,微依靠、并按特定顺序为每张图片编说明。然后,程师利用这些信息教会机器如何组织出整个故事,说明图片的顺序。 这个方法涉及深度学习,也就是的一种,微之前曾将这种用于语音识别和机器翻译等任务。Facebook、谷和其他公司也在这方面积极开展研究。 她和她的合作者——部分来自Facebook研究(FAIR)实验室——尝试通过设定一定的规则来改善系统最初产生的内容。例如在一个故事中,相同的内容词汇不应该出现两次。 事实上,这也是Mitchell最近与微开发员Saqib Shaikh共同探索的领域。

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    提出帮助开发的方法

    澳洲科学媒体Sciencealert刊登了David Nield的一篇文章,称谷的研究者们正在利用开发更强大的。 谷已经宣布了的另一项重大进展,即一种新的机器学习方法,够利用神经网络来构建更好的神经网络—本质上,就是教学会教导自己。这些神经网络设计为模仿大脑的学习方式。 该过程需要极大的计算力,但谷的硬现在正在进入一个新的阶段,届时神经网络将可以分析另一个神经网络。神经网络通常需要由科学家和程师组成的专家团队花费大量时间来构建。 根据谷所得到的结果,在寻找解决问题的最佳方法方面,AutoML甚至可类专家更聪明。这可为构建未来的系统节省了大量的作,因为它们够部分自建了。 有了AutoML的帮助,我们的平台应该够更快地变得更,虽然可还需要等待一段时间才看到安卓相机应用程序的优点。在此之前,应用程序开发员和科研作者将够利用AutoML。

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    背后的

    机器之心原创作者:虞喵喵在大部分看来,是个有些「科幻」的词汇,代表小说电影中和类长相相似、或温柔或冷酷的机器接触它们的除了程师,就是科学家。也许这份印象需要再度刷新一次——,真的需要不少「」。一秦娇今年刚满 30 岁,几个月前刚刚从呼叫中心跳槽到一家「数据加」公司。 公司们必须想尽办法,积累符合自身应用方向,标注得更细致、更准确的数据。在初创公司招聘程师的需求中,「有收集标注数据的力」有时也会被进其中。 某种程度上,高质量的标注数据决定了一家公司竞争力。尽管互联网的确催生了浩如烟海的内容,但标注这需要耐心和专注的「小事」,暂且还要靠的帮忙。 以兼职为主题的豆瓣小组和百度贴吧,也从满屏的文、小说、评论,开始夹杂数据标注的兼职招募。看起来,在行业火热、大量创业公司涌现的当下,数据标注是一门不错的好生意。

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    手,好用吗?

    因为这种限制,们并没有把“机器作”当成一回事儿。总觉得机器要成那种以假乱真的高度,可还需要等上很久远的一段时间。然而,这世界变化快。2 具早上,我尝试了一个新具。 其中,第一段落是我自己随便瞎的。后面高亮段落,都是电脑模型自己编出来的。不但标点符号、语法修辞用得有鼻子有眼儿,就连我那段里根本没有提到过的创始,都跳了出来长篇大论。 反正我觉得,以后学校里的英文作课,怕是没有办法判作业了。原本需要学生花半个小时完成的任务,现在他可以轻点几下按键,就搞定交差。更要命的是,从原理来讲,查重系统面对这种作品,是无效的。? 曾经,普通即便拿到了这种开源具,也需要一定的门槛,才使用。?然而“有好事者”,在整合包装了若干种主流的 Transformer 模型之后,降低了 GPT2 机器作的门槛。 7 波澜我把 GPT2 自动作的结果,发到了朋友圈。惊艳之余,小伙伴想到的,主要是以下两个问题: 什么时候出中文的?否和字机器配合使用?我看后很无语。

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    手,好用吗?

    不过,那模型出来的东西嘛……?我的评价是:望之,不似语。因为这种限制,们并没有把“机器作”当成一回事儿。总觉得机器要成那种以假乱真的高度,可还需要等上很久远的一段时间。然而,这世界变化快。 2、具早上,我尝试了一个新具。一个在线编辑器界面里,输入或长或短的一段话,然后按一下 Tab 键。后面的内容,机器就帮你自动逐步填充。? 3、尝试大家也可以通过下面的链接进行尝试,作编辑器的链接:https:transformer.huggingface.co不知道你尝试过后的感觉是什么。 曾经,普通即便拿到了这种开源具,也需要一定的门槛,才使用。?然而“有好事者”,在整合包装了若干种主流的 Transformer 模型之后,降低了 GPT2 机器作的门槛。 否和字机器配合使用?我看后很无语。好在这一位的留言,让我看到了光明的一面:以后英语老师出阅读题,可方便多了。

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    退潮时

    据乌镇库发布的《全球发展报告》显示,仅2012年到2016年,全球企业就新增5154家,融资规模达224亿美元,占2000到2016年累积融资规模的77.8%;其中,光2016一年的融资规模就达到了 这期间不乏我们所见到的多种应用鸡肋或是技术残缺的产品,例如,够跟踪日常的手环、导引客户的迎宾机器、家用扫地机器、跟踪用户食品的冰箱、在图像处理方面设计过度的手机,这些产品我们都有见过 据IT桔子等数据源显示,2014年至2018年,中国领域共发生126起退出事,数量仅为同时期的投资事的120。其中,IPO退出占四成,回报仅为1.83倍。 够胜任这一作的程师必须具有事行业编程经验并且懂神经网络,在当下这是一个小众的群体:与传统的编程员不同的是:他们更精通于数学知识,以及神经网络理论,看懂论文、会数学推导。 当然也会优化客户体验,使我们的生活变得更好,例如:今日头条使用算法,对读者推送更感兴趣的新闻。输入法使用,使输入文字时变得更加快捷。

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    作指南v1.0

    除了绘画、海报设计、摄影,还参与到文学作品的创作中。本文以指南的形式,梳理作相关的知识点、产品、技术栈,分享给大家。 百度创作大脑百度作辅助平台“创作大脑”,助手可以为类创作者提供纠错、提取信息等各种辅助作。 神码AI通过各种各样的关键词,结合文章要求,分析词汇,辅助语句,以及整篇文章的思维逻辑,够自动化的进行作。 6.2经典产品「机器记者」由美国叙述科学公司Narrative Science发明的;这个拥有自动撰新闻故事的功。 美联社从2014年7月开始使用语言大师 Wordsmith ,利用自动化技术来公司财务报表。几毫秒的时间,出一篇美联社风格的完整报道。

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    开源系统TensorFlow

    于周一发布全新系统TensorFlow。该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域。 谷表示,TensorFlow将完全开源,可被运行于由数千台电脑组成的服务器集群或者单一手机之上。 我们把TensorFlow运用到各个领域,从Goole App 程序中的语音识别系统,到收箱的回复,再到Google图片搜索。 它对于正在进行非常复杂的数据研究(从蛋白质折叠道天文数据分析等)的员来说非常有用。 据了解,谷之所以将TensorFlow开源,是希望通过此举激发更多创新,并简化研究员的学习和操作,以更方便地分享创意和代码。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

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    开发领域应用现状

    是以形式存在的,编了这些强大的码农们,如果被自己编的代码所取代,来出新一代的代码,那会是一个神奇而又悲伤的故事。 我们今天就来看看开发领域里的现状,我们距离传奇还有多远? 有开发是一种艺术,有开发需要匠精神,不管是哪一种说法,开发都是一个创造性的作,而机器曾被认为是缺乏创造力的,但是随着深度学习的发展,在一些创造性的领域也得到了飞跃的发展。 musical.ai可以作:• 2017年5月,机器小冰出版了诗集《阳光失了玻璃窗》。• 2017年,韩国某通讯社也测试使用进行足球比赛报道,几秒钟就可以稿上线。 总之测试的自动化正在向着越来越的方向前进。总结机器会取代类么?会抢走码农的饭碗么?AI有想象力么?

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    发展的新趋势——从到群协同

    过去都是白领才做知识作,现在Duang的一声就自动化了,就好比万军之中取敌首级,杀于无形. 要想知识作自动化,首先要有知识.知识从哪里来? 第一步就是把知识里的招标文中的预算都提取出来.一开始大家天真的以为撰招标文都是开源社区的贡献者,招标预算都是明目张胆的显而易见 2.3.1采购预算(第四标包): 415 万元民币 四、项目预算 俗话说,疾风知劲草,日久见心,这种情况下,传统的方法一筹莫展,只有挽狂澜于既倒,扶大厦之将倾.编程经验丰富的诸葛建国和公司内部专门研究自然语言处理的专家们对这个问题进行了深入的探讨,正所谓英雄所见略同 然而车到山前必有路,有路必有丰田车,在现在的行业有一种做法很流行——如果你有办法用机器学习来解决问题,你就鼓吹,如果机器学习解决不了问题,你就雇实习生,当你拥有三个以上的奇数个实习生的时候, 你的产品就从进化到了群协同.利用海量实习生组成的群协同平台完全可以胜任这种信息提取作.

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    赋予机器“做梦”的

    随着最近的神经科学发现展示了做梦对记忆巩固的重要性,谷旗下的公司DeepMind率先研发了一项可让机器做梦的新技术,以便提高它们的学习效率。 借助这项技术,DeepMind的研究员将学习效率提高了10倍,令印象深刻。考虑到机器已经够在大多数游戏(例如国际象棋和围棋)中战胜类,您可会问,的“梦境”为什么有必要。 截至目前,许多令印象深刻的壮举都由使用监督式学习方法的实现,即由程序员提供有序的“训练数据”,而则学习如何检测数据内的模式。这是训练机器的十分直接的方法,但肯定不是类学习的方法。 DeepMind的研究员主要关注非监督式学习方法,因为它最有希望创造出具有一般类。 因此,尽管还不确定机器是否有一天够梦见电子羊,但考虑到我们持续为机器设想的社会角色,似乎很快就会梦见裸体出现在学校这类尴尬情境的可性越来越高。

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    想让具有的意识?

    创新场董事长李开复曾说,最懂的公司绝对是谷。?谷研发方面一直领先其它巨头公司,我们现在生活中、业上以及科学领域所听到的、用到的许多产品均由谷公司提出。 而在全球进入时代,谷的每一次新发现都可以引领世界科技走向热点,所以们对于谷的创意以及想法格外关注,不仅仅是他们拥有全球最具专业的团队和顶尖才,还在于其实力和创造力。 近期,谷公司提出一种新想法,让一样具有主观判断意识。虽然这是公司所普遍追求的境界,但是就现在的技术来说,还不足以完成这一艰难任务。 近期,谷公司提出一种新想法,让一样具有主观判断意识。虽然这是公司所普遍追求的境界,但是就现在的技术来说,还不足以完成这一艰难任务。 实际上,机器评价一张图片这事情在现在并没有实现,但谷程师们已经有了相对应策略。

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    和谷,在SuperGLUE基准测试中超越了

    实施改进谷团队没有详细说明是什么改进导致了他们的模型在SuperGLUE上创纪录的表现,但DeBERTa的微研究员在今天早上发表的一篇博客文章中详细说明了他们的作。 微研究道:“DeBERTa在SuperGLUE上超越类的表现,标志着通用的一个重要里程碑。 另一项对3000多篇论文的元分析研究发现,用于衡量和机器学习模型的指标往往不一致,跟踪不规则,信息量也不是特别大。 问题的部分原因在于,OpenAI的GPT-3、谷的T5 + Meena和微的DeBERTa等语言模型,都通过内化公共网络上的例子来学习编类似类的文本。 其他研究,如英特尔、麻省理学院和加拿大倡议CIFAR研究员在今年4月发表的一项研究,已经发现来自一些最流行模型的高度刻板偏见,包括谷的BERT和XLNet、OpenAI的GPT-2,还有Facebook

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    打击

    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 “这些犯罪分子大量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网论坛上分享具和技巧。” 假新闻 假视频 假音频已经被用来自动创建假新闻故事。例如,OpenAI 的原型 GPT-2 文本生成系统使用机器学习来翻译文本、回答问题和编假新闻。

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    超三成开发员担心被替代

    《计算机世界》网站2016年3月报道,根据Evans Data公司的一项调查,一些开发员担心系统会取代他们的作。 Evans Data公司在一项面向550名开发员的调查中询问了他们在职业生涯中最担心的事,其中选择数最多(29%)的答案是担心被取代。 开发员的作平台将会被淘汰(选择此项的数比例为23%)或跟不上的发展(选择此项的数比例为14%)分别为第二和第三担心的事。 目前已有关于“取代开发员”这一担心的学术研究支持。牛津大学的一项名为“未来就业”的研究向们提出了警示:程师的作将很快被计算机化,机器学习技术的发展使得够采用算法优化设计。 调查还发现,开发员在“类的影响”这一点上看法不一,近80%的认为机器技术将会改善生活,而至少有60%左右的则比较认同“机器会给类带来灾难”这一观点。

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    、Facebook、微、亚马逊围绕的演进与蜕变

    【新元导读】李飞飞加入谷是最近 AI 界的一大事,反映了谷、微、亚马逊、Facebook 等科技巨头正在积极重塑自己在领域的策略。 现在,李飞飞加入谷,负责领导一个全新的 AI 团队,这反映了这些世界上最大的科技公司正在积极重塑自己在领域的策略。 The New Cloud李飞飞的新团队是谷为巩固其在这场 AI 战争中的地位的最新努力。其竞争对手如亚马逊、微和 IBM 也在构建专门为任务设计的云计算服务,对谷构成挑战。 The New Brains以类似的方式,谷、Facebook 和 Twitter 也成立了内部的 AI 团队,旨在在他们的公司内推广技术。 的确,现在在科技行业的热度很高,这也使它看起来会是昙花一现。但对谷、微、亚马逊这些公司来说,绝对不是昙花一现的事物,同时这些公司也致力于将其推广到其他技术领域。

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