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代码将退出历史舞台:像训狗一样训练计算机

计算机尚未出现之前,大多数经验丰富的心理学家都以为大脑就像个不可知的黑匣子。我们可以分析对象的行为——比如著名的巴普洛夫实验:摇响铃铛会让狗分泌唾液,但思维、记忆与情感这些又如何分析呢?这些东西太过模糊、难以了解,远超科学知识的理解范畴。因此这些自称“行为学家”的科学家们将自己的工作范围限定在对刺激和反应、反馈与强化、铃铛与唾液之类的研究上,他们放弃了理解思维内部运作方式的尝试,而这样的时日长达40年之久。 之后到了20世纪50年代中期,一群叛逆的心理学家、语言学家、信息理论学家以及早期的人工智能研究学家们

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代码将退出历史舞台:像训狗一样训练计算机

本文为《程序员》原创摘译文章,未经允许不得转载,更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 计算机尚未出现之前,大多数经验丰富的心理学家都以为大脑就像个不可知的黑匣子。我们可以分析对象的行为——比如著名的巴普洛夫实验:摇响铃铛会让狗分泌唾液,但思维、记忆与情感这些又如何分析呢?这些东西太过模糊、难以了解,远超科学知识的理解范畴。因此这些自称“行为学家”的科学家们将自己的工作范围限定在对刺激和反应、反馈与强化、铃铛与唾液之类的研究上,他们放弃了理解思维内部运作方式的尝试,而这样的时日长达40年之久。 之后到了20

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【推荐阅读】大数据的泡沫、价值和陷阱,你分得清吗?

如何从混沌中发现规律,成为预测未来的“先知”,抑或是少出几只黑天鹅?是历代人类的梦想。不管是古人的占卜、算命还是现在的专家系统、商业智能、数据挖掘、机器学习、人工智能、智慧地球、智慧城市等应用,都源于我们对未来不确定性的恐惧。 随着舍恩伯格教授《大数据时代》一书的面世,给我们带来了“醍醐灌顶”式的认知洗礼,难道抓住大数据这根救命稻草,我们就有机会做“先知”?从而也更有能力把自己和周遭世界管理得更好吗?在一定程度上是这样的,但我们也要知道,任何技术都是把双刃剑。 大数据泡沫:泡沫是必然但有其深远意义 甲骨文公

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“三项能力超过ChatGPT”,科大讯飞星火大模型现场接受观众挑战,写稿制表PPT通通拿下

杨净 发自 合肥 量子位 | 公众号 QbitAI “三项能力超过ChatGPT” “1024将整体超过GPT水平!” 在科大讯飞星火认知大模型发布会现场,董事长刘庆峰拍着胸脯保证,引起现场掌声雷动! 而真机演示效果和多场景产品展示直接把观众们看呆:信息量太大。 网友也围观直呼:这个输出速度也太快了! 比如这个随机问的问题,人类要被AI笑死🤣。 不过也着实被它的语言理解能力所惊到!目前星火已开放优先体验申请,可点击「阅读原文」进入官网申请。 除此之外,还直接体验到了大模型五大应用产品成果,覆盖教育、办公

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科大讯飞回应了:中国版ChatGPT可以乐观以待,有信心实现类似技术跃迁

杨净 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 国内玩家打造中国ChatGPT的劲头,甚至都有点谷歌微软争先恐后那味了。 最具代表性的玩家有两位,一个是有着互联网基因优势的百度,一个是人工智能领域A股龙头企业科大讯飞,都率先做出了产品跟进和规划。 百度方面,正式宣布推出类似产品,“文心一言”一而再地宣布提前上线时间,生态加盟者也如火如荼地推进;科大讯飞那边,则很快明确了具体发布时间。 大厂都这么做,背后究竟有什么考量?为何非得要抢占这个热点风口? 最新消息,科大讯飞首次正面给出了回应,核心归结就

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【思维模型】拥抱复杂性(第 1 部分)

那些拥有人工智能(人工智能)的组织和那些没有人工智能的组织之间似乎存在着危险的鸿沟。为什么 Google 可以识别你的脸,理解你的讲话,并且显然知道你对新浓缩咖啡机的秘密渴望,而你的组织却需要几个月的时间才能在你的状态报告中添加几个字段? 这个问题的简单答案是,解决方案根本不在于简单,而在于接受和尊重复杂性。谷歌等组织并没有接受简单的“快速修复”解决方案的最新主张,而是通过将网络置于其工作的核心来接受复杂性。数据、计算机和人工神经元网络可以对复杂系统进行建模。任何希望在未来证明自己并保持竞争力的组织都必须毫不拖延地采用这种“网络模式”。

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大数据的泡沫、价值和陷阱,你分得清吗?

对未来不确定性的恐惧 我们所生活的世界,就像一片混沌(chaos),大数据时代,我们周围更是充斥着各种不同的理论、知识、信息和噪音,数据爆炸式增长和科技高速发展所带来的冲击,加大了未来的不确定性。当我们接收的数据和信息越多,面临的选择就越多,如若不善于过滤、挖掘和处理,对各种决策就可能会造成负面影响,当然也会放大我们对未来不确定性的恐惧。小到个人命运大到国家前途,都是在这样一片混沌中煎熬着。 如何从混沌中发现规律,成为预测未来的“先知”,抑或是少出几只黑天鹅?是历代人类的梦想,不管是古人的占卜、算命还是现在的专家系统、商业智能、数据挖掘、机器学习、人工智能、智慧地球、智慧城市等应用,都源于我们对未来不确定性的恐惧。当然还有应对当前管理走向的失控,软件在加速吞噬世界,而大部分人类对其原理和特性却知之甚少,就像华尔街的金融交易一样,系统越复杂出现黑天鹅的概率就会增大;社交网络的实时性打破了时空限制,信息的流动速度和广度让也管理者越发难以掌控。随着舍恩伯格教授《大数据时代》一书的面世,给我们带来了“醍醐灌顶”式的认知洗礼,难道抓住大数据这根救命稻草,我们就有机会做“先知”?从而也更有能力把自己和周遭世界管理得更好吗?在一定程度上是这样的,但我们也要知道,任何技术都是把双刃剑。 舍恩伯格其实没有机器学习背景,书上所说的某些内容也是有争议的,不过在教育民众和政府官员科普方面,还是具有重要意义,至少让大家知道了什么是大数据,也能在一定程度上促使我们思考大数据的价值和潜力,从而提升大数据应用水平以应对管理失控和黑天鹅等问题。

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业界首个!快手提出亿级别多模态短视频百科体系快知

当前,越来越多的短视频用户不仅希望利用碎片化的时间来休闲娱乐,也开始希望能够在短视频平台中获取更多知识。2021 年,快手泛知识内容播放量同比增长 58.11%,平台全年有超过 3300 万场泛知识直播 [1]。为了更好地理解和组织泛知识视频,快手MMU联合哈尔滨工业大学等提出业界首个多模态短视频百科——“快知(Kuaipedia)”:通过多模态和知识图谱技术从海量短视频中挖掘大规模高质量的知识视频,并将其结构化,形成体系化的短视频百科知识库,为用户提供更好的知识获取体验,同时激发创作者创造优质知识内容,构建良性的知识分享生态。

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EKT多链技术谈 | 多链会形成新的中心化吗?

前言:想象一下,很多年以后,比特币的去中心化宣言可能已经成为笑柄。因为那时的世界,财富由最早期的比特币矿工把持,他们的先发优势已经永远无法用努力来抹平。中心化和去中心化都是相对而言的。区块链提供了去中心化的理论基础,但是真正实现去中心化,或者说去中心化到什么程度才最适合,需要一个长期实践的过程来验证。当前主流的加密货币正是在做这样一种实践,或者说试验。很多人认为,无论是 POW 还是 POS ,都存在中心化的风险,比如出现矿场垄断或投票垄断这样的情况,的确是一个风险。只要这种垄断或者说中心化不是短时间形成的,那用户就会有足够的时间和动力去寻找一种合适的去中心化方案。当然这些都是在区块链充分发展,大多数人对其有充分认识的前提下。对于区块链项目目前转账性能低下的问题,解决方法大多在于off-chain(链下通道), sharding(分片), DAG(有向无环图)等,我们想到一种scale-out的解决方法是采用多链分开治理来分流主链的压力。不过所有分流或者线下通道的方法都要面对一个绕不开的问题,那就是,不及时的共识,会形成新的中心化吗?本文将剖析所谓去中心化的几个形态,并尝试解答这个问题。

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EKT多链技术谈 | 多链会形成新的中心化吗?

前言:想象一下,很多年以后,比特币的去中心化宣言可能已经成为笑柄。因为那时的世界,财富由最早期的比特币矿工把持,他们的先发优势已经永远无法用努力来抹平。中心化和去中心化都是相对而言的。区块链提供了去中心化的理论基础,但是真正实现去中心化,或者说去中心化到什么程度才最适合,需要一个长期实践的过程来验证。当前主流的加密货币正是在做这样一种实践,或者说试验。很多人认为,无论是 POW 还是 POS ,都存在中心化的风险,比如出现矿场垄断或投票垄断这样的情况,的确是一个风险。只要这种垄断或者说中心化不是短时间形成的,那用户就会有足够的时间和动力去寻找一种合适的去中心化方案。当然这些都是在区块链充分发展,大多数人对其有充分认识的前提下。对于区块链项目目前转账性能低下的问题,解决方法大多在于off-chain(链下通道), sharding(分片), DAG(有向无环图)等,我们想到一种scale-out的解决方法是采用多链分开治理来分流主链的压力。不过所有分流或者线下通道的方法都要面对一个绕不开的问题,那就是,不及时的共识,会形成新的中心化吗?本文将剖析所谓去中心化的几个形态,并尝试解答这个问题。

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