人工智能的核心技术是它的算法 被广泛认可的「算法」专业定义是：算法是模型分析的一组可行的，确定的，有穷的规则。 基于规则的人工智能 上个世纪六七十年代出现的早期人工智能系统都是基于规则的。...下图中所描述的是20世纪60年代的一个人工智能系统——SHRDLU。...由此可见，这是一个非常繁琐的事情，一旦遇到新的情况，这种系统就需要人工去添加新的规则。 所以这些规则的适应性非常差，导致这种系统没有什么可实践性。...现在的人工智能最主要的技术就是机器学习和深度学习，由机器自己去根据不同的情况学习不同的规则，遇到的情况越多学到的越多。 那什么是机器学习&深度学习呢？二者有着什么样的关系呢？...请期待下期人工智能系列知识分享！
据外媒报道，微软(Microsoft)发布了年度报告，用大量篇幅的文献和数字阐述了该公司的核心愿景，这种愿景似乎正在发生变化。...正如美国全国广播公司财经频道（CNBC）率先报道的，微软第一次将人工智能加入其愿景中，并删除了“移动优先”的相关内容。这与微软最近进军人工智能市场、并退出智能手机市场的举措相吻合。...在这种技术范式中，计算分布式程度更高，人工智能促使我们站在用户的角度考虑和行动，用户体验跨越了具有用户数据和信息的设备。”...在刚刚过去的七月,微软公司发布了一系列人工智能公告,包括为视觉障碍者描述世界的全新苹果手机应用程序、微软研究院内部的人工智能”研究和孵化中心”、新的《人工智能伦理设计指南》、以及“人工智能为地球”（AI...我们的战略是为人工智能推动的智能云和智能边缘构建一流的平台、提供生产效率服务。 个人和组织使用技术、与技术交互的方式在不断向前发展。
其中，“人工智能”依旧是本届年会上的热点话题，几天以来，来自不同领域的精英纷纷发表了自己对于人工智能的看法。...▌马云：人工智能应该支持人类，技术应该做一些让“人不会伤害人”的东西 “面对人工智能、大数据，目前不少人将其发展看作是对人类的一种威胁”，针对这种看待技术发展与人类发展矛盾的观点，马云指出，人工智能应该支持人类...正在到来的第四次科技革命，核心在于解放人的脑力，将推动人类进入“智能时代”。与前三次科技革命发端于西方发达国家不同，第四次科技革命中国与发达国家站在了同样的起跑线上。...▌另附李飞飞关于达沃斯论坛上人工智能话题讨论的总结全文： 这是我从达沃斯2018世界经济论坛回来后关于人工智能讨论的一些总结。...在一场晚宴上，我还和可能是全球的第一位“人工智能部长”畅谈了很久（他来自阿联酋国）。 人工智能对工业转型的重要角色以不容置疑。
新智元编译 作者：Robin Bordoli 来源：crowdflower 如果你是一名企业主管（而不是数据科学家或机器学习专家），你可能已经从主流媒体的报道中接触过人工智能。...你可能在《经济学人》和《名利场》读过相关文章，或读过有关Tesla 自动驾驶的故事，或史蒂芬·霍金写AI对人类的威胁的文章，甚至还看过有关人工智能和人类智能的讽刺漫画。...AI也应用于解决现存的较小的问题，例如百万美元级别的问题。让我解释一下：任何一个企业的核心需求都是理解客户。从古希腊的agora市集和古罗马的个人买卖广场就是如此。...消除这种误解的核心理由是机器和人类具有互补的能力。请看上图。机器的特长是处理结构化计算，他们会在“找出特征矢量”任务上表现良好。...这就消灭了机器取代人类的AI神话。真相是，AI是机器强化人类。 神话7：AI=ML 主流媒体有关AI的最后一个神话是把人工智能和机器学习当做一回事了。
会上，百度研究院副院长张潼在题为《基于大数据的人工智能》的报告演讲中表示,人工智能的核心技术就是让机器学习，还有高性能计算。 ?...百度研究院副院长张潼作题为《基于大数据的人工智能》主旨报告 以下为其致辞摘要： 为什么我们叫基于大数据的人工智能，比如说我们要做一辆车，比较核心的技术是什么？...底盘、设计等等都很重要，但是最核心的是汽车的引擎，另外还需要油，从以上要素看来，大数据指的什么呢？我认为能源是一定需要的，此外，人工智能的核心技术就是让机器学习。...现在企业界很多研究院，包括阿里、腾讯、滴滴、360等等关心的都是机器学习的核心能力。总体来讲，一个是大数据，另外一个是对于大数据处理和加工的能力。...此外还有机器学习，AlphaGO、无人机就是例子，它的核心技术就是智能化，下一个十年也将会有更加细致的发展。人工智能会促进一系列的新技术成为可能，这种可能会推出新的产业。
课程再设计中心框架（CCR框架）认为，课程设计的关键在于鉴别和聚焦学科内和跨学科的核心概念。...一、核心概念 任何一条信息都可以作为理解其他信息的工具。因此，在设计课程时，我们如何运用“知识就是工具”这一理念呢？关键在于鉴别和明确聚焦学科内和跨学科的核心概念，这些概念是最有力的工具。...比如，一项严密的研究探索了生理学的核心概念（Michael & Mcfarland，2011），它综合了教学人员的回答，以确定该领域的核心概念。.../媒体等）；③人类功能的增强（人工智能、机器人学、基因编辑等）。...下面（不详尽地）列举了应当整合进课程的现代内容。 1.技术和工程 这包括计算机科学，尤其是编码、机器人学与人工智能；生物工程，尤其是基因组编辑和合成生物学；高级制造，包括CAD和3D打印。
智能技术如何从学习产品找到合适的切入场景？用户会为什么样的学习产品来付费？ 结合这段时间的工作、阅读和思考，现在试着总结一下个人对这些问题的一些思考。...以下是我的思考框架： 一款优秀的学习产品，是内容、产品和技术三者的紧密结合、彼此赋能。 一、这三个要素指的是什么？ 1. 这里说的“产品”指的是，能解决用户某个实际需求的一整套解决方案。...二、它们各自是什么角色及三者之间的关系 1. 内容是起点和基础。 从这里出发，将教学理念和文本内容设计成其他的产品的形式，即内容的产品化。...分别是app 产品逻辑、内容产品逻辑、服务的逻辑。 3. 智能技术会贯穿大产品流程中的所有环节，它的目标是更高的效率和更好的体验。 大数据分析技术会将用于优化每个环节。...NO 44 产品篇：大产品逻辑（课程逻辑）、小产品逻辑（流程、游戏化机制和数值体系）、服务的逻辑 NO 45 内容篇：内容和教学的结构化（量化/可计算）、核心教学法和教学理念、在线标准课程批量化制作 NO
当机器开始理解人类语言并创造内容时，传统职业技能的定义正在被彻底改写。人工智能技能已从专业技术人员的专属领域，演变为所有职场人必须掌握的“新基础能力”。...这场变革不仅改变了工作方式，更重塑了职业价值的评价体系——未来的职场竞争力，将取决于人类与AI协同创新的能力深度。一、人工智能技能的本质演变 人工智能技能的内涵正在经历根本性扩展。...就像驾驶员不必精通发动机设计，但需要知道车辆的性能边界。 人机协作力成为核心差异点。优秀的AI使用者擅长将模糊需求转化为精准指令，能够通过迭代对话优化输出结果。...生成式人工智能认证（GAI认证）等新型评估体系的价值，正是系统性地培养这三个维度的能力，帮助学习者在技术浪潮中找准定位。 ...站在文明演进的角度，人工智能技能的普及实质是人类认知能力的又一次扩展。掌握这些技能不是终点，而是开启更高效创造与创新的新起点。在这个意义上，投资人工智能技能发展，就是投资未来职业生命的宽度与深度。
引言 在科技日新月异的今天，人工智能（AI）的迅猛发展，尤其是AIGC（生成式人工智能内容创作）技术的崛起，如ChatGPT、Midjourney、Claude等，正以前所未有的速度改变着各行各业，包括软件开发领域...如何在AI辅助编程成为常态的背景下，保持并提升自身的核心竞争力，成为每一位程序员必须深思的问题 一、AI辅助编程：双刃剑的效应 提升效率，加速创新 AI辅助编程工具，如自动补全、代码生成等功能，极大地提高了程序员的编码效率...因此，如何在享受AI带来的便利的同时，避免陷入“技能退化”的陷阱，是每位程序员需要警惕的问题。 二、程序员应重点发展的核心能力 1....同时，也要关注新兴技术的发展趋势，如区块链、元宇宙等，以便在未来竞争中占据先机。 结语 人工智能时代为程序员带来了前所未有的机遇与挑战。...面对这一变革，程序员应积极拥抱AI技术，同时注重个人技能的提升和核心竞争力的重塑。
简介在之前学习 AutoGPT 的过程中，AutoGPT 的 Command 模块可以针对于 LLM 的一些局限性做补充，比如爬取网页信息，精密计算，代码执行等。...Agents 设计的初衷也是同样的目的，补充大语言模型的能力。...通过用户输入的自然语言转换为对工具调用的分析、工具参数的抽取，让每个角色发挥自己最擅长的部分，规避掉大模型在细节处理上不够精准的问题，解决用户与工具之间无法精确匹配的问题。...而 Agents 主要包含以下的主要能力：内置 Tools内置组件自定义工具前两种的内置工具与组件可以覆盖大部分的常见使用场景，如果有内置工具确实无法解决的场景，则可以通过自定义工具模块实现。...需要注意的是，如果存在很多工具时，选用哪一款工具，将请求数据格式化成什么样的字符串发送给工具，是由大模型来决定的。这就要求我们对工具的使用描述尽可能的做到准确和简洁，并且在工具内部对异常情况多做考虑。
学习目标 了解人工智能的应用方向 了解人工智能的发展史 了解人工智能、机器学习和深度学习的关系 了解为什么学习机器学习 人工智能的应用方向 思考下面应用场景 考虑购物习惯，推荐相关商品...& 机器学习聚类算法 人工智能的发展历史 机器学习的三次浪潮也可以说是人工智能的三次浪潮，因为机器学习是人工智能（Artificial Intelligence）研究发展到一定阶段的必然产物。...1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生...：Hinton 2016：Google AlphaGO 战胜李世石（人工智能第三次浪潮） 人工智能、机器学习、深度学习关系 机器学习是人工智能的一个分支, 深度学习是实现机器学习的一种技术....机器学习是机器获取知识的根本途径，只有让计算机系统具有类似人的学习能力，才可能实现人工智能的终极目标。
——阿兰·图灵 机器能跟我们人类交流吗，能像我们人类一样理解文本吗，这是大家对人工智能最初的幻想。如今，它已成为人工智能的核心领域——自然语言处理（简称：NLP）。...自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、人工智能于一体的科学，解决的是“让机器可以理解自然语言”——这一到目前为止都还只是人类独有的特权，因此，被誉为人工智能皇冠上的明珠。...如今，这门学科受到了国家政府、各大企业的普遍关注。国务院《新一代人工智能发展规划》，明确指出建立新一代人工智能关键共性技术体系，自然语言处理技术作为八大共性技术之一，被重点强调和扶持。...到目前，小冰已经累积了上亿用户，平均聊天的回数23轮，平时聊天时长大概是25分钟左右。自然语言处理技术更广泛使用，可见下面的案例： 机器翻译 去年秋天，谷歌翻译推出了一个全新升级的人工智能翻译引擎。...图四 知名招聘网站岗位图 作为人工智能的一大热门研究领域，如何从基础开始入门，并学习到最新的技术呢？
简介LangChain 是一种新兴的语言处理平台，其核心模块之一即 PromptsModelsParsers。这一模块扮演着关键的角色，为 LangChain 的功能和性能提供了坚实的基础。...Parser：负责请求结果返回后的处理步骤。三者共同作用，完整的覆盖了整个大模型请求。...这包括对输入进行结构化分析，提取关键信息并将其传递给适当的模型进行处理。解析器的优化可以大幅提高系统的准确性和效率。...，较低的数值返回的数据就更贴近现实。...LangChain 中不可或缺的一环，它的高效运作为整个平台的功能提供了坚实的基础，为用户带来了更加智能和便捷的语言处理体验。
缩略表： AI（人工智能） = 构建能做智能事情的系统 NLP（自然语言处理）= 构建能理解语言的系统 ⊊AI ML= 构建能从经验中学习的系统 ⊊AI NLP ⋂ ML= 构建能够学习如何理解语言的系统...它开发计算方法来解决语言学的科学问题。 语言学的核心问题涉及了语言表征的本质和语言知识，还有语言知识在语言的生成和理解中如何被获取并部署。...这些问题的答案概括了人类语言能力，也有可能帮助解释我们实际观察到的语言数据的分布和行为。 在计算语言学领域，我们对这些核心问题提出一些被认可的答案。...除了这些核心问题，语言学也涵盖很多问题——想想社会语言学（sociolinguistics），历史语言学（historical linguistics）、心理语言学（psycholinguistics）...人工智能是一个很广泛的领域，这包括了很多其他的子领域（再次，用了维基百科定义）：推理、知识、计划、学习、自然语言处理（交流）、感知、行动能力和控制物体的能力。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 人工智能技术按照信息来源主要分为计算机视觉（视觉）、自然语言处理（文本）、语音识别（语音）三大方向。...其中，基于几何方法的计算机视觉核心技术之一是同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）。...首先，我们在陌生的起始点用双眼（机器人上安装的视觉传感器）观察四周的环境，并记录那些与众不同的标志物（特征点），从而确定自己的初始位置（地图初始化）。...目前SLAM相关的书籍比较少，虽然它们涵盖了该领域的核心知识点，公式推导严谨，有的还配套有重要概念的代码实现。...第二部分：介绍视觉SLAM框架ORB-SLAM2的原理和核心代码，从特征匹配、地图初始化，再到跟踪线程、局部建图线程、闭环线程、优化方法，面面俱到。
迅雷创始人、松禾远望基金创始合伙人@程浩 老师结合自身经验，并从行业角度深度分析了人工智能创新时需要面对的六大核心问题，给智能时代下的产品经理带来了不同角度的思维方式。...今天跟大家聊聊人工智能领域的创业和创新，包括如何选择赛道、团队的搭配、以及如何应对巨头的挑战。 [image.jpg] 为此我从投资人的视角，给大家总结了人工智能创业的6大核心问题。...对腾讯、阿里、百度这些巨头来讲，要想在大浪中屹立不倒，必须要构建出人工智能的生态系统（Ecosystem）——而核心就是要依靠这些Enabling Technology技术。...所以未来算法的壁垒会越来越低，如果这个公司的核心竞争力只是算法，那将非常危险。 3....2. 2B的核心目的是降成本 举例工业机器人，10万块钱一个，听起来很贵；但一个工业机器人替代你2个岗位，这2个岗位一年也得10万块钱，还不算四险一金。
随着人工智能的不断进步，AI技术在各个领域都发挥着越来越关键的作用。想要成为AI领域的从业者，不仅需要对整体格局有清晰认识，更要掌握关键技术和必备技能。...本文将深入解析AI的核心技术领域，以及在这个前沿领域里需要掌握的技能。 1. 机器学习的奥秘 机器学习是AI的支柱，其背后的原理和应用广泛存在于我们生活的方方面面。...深度学习的深邃魅力 深度学习是机器学习的重要分支，通过神经网络的层次化结构，使得计算机能够更好地模拟人脑。...计算机视觉的视觉盛宴 计算机视觉是让计算机通过图像和视频来获取信息的技术，对于模式识别、图像分析等领域有着巨大的应用潜力。...希望本文能够帮助你了解AI领域的核心技术和必备技能，为你在这个充满挑战与机遇的领域走得更远提供帮助和启示。
◆ 引言：AI硬件的演进与WSI的崛起 过去十年间，人工智能应用呈现爆发式增长，这一趋势主要由图形处理单元（GPU）架构推动——其并行执行数千条指令的能力为AI计算提供了基础支撑。...在此背景下，晶圆级集成（Wafer-Scale Integration, WSI）技术重新成为焦点，Cerebras Systems推出的WSI芯片通过90万个处理核心与44GB片上内存的极致集成，将AI...为题介绍了他们的晶圆级集成推理引擎的一些技术细节。 ◆ WSI技术的核心优势：从架构到性能的全面革新 ① 处理核心规模的指数级提升 WSI技术的最显著优势体现在处理核心数量的革命性突破。...传统CPU核心数量通常不超过64个，Nvidia GPU单芯片约含1-2万个核心，而Cerebras WSI芯片通过84个光罩（reticle）的集成，将核心数量提升至90万个，较GPU实现近两个数量级的超越...与传统GPU相比，90万核心的集成规模与2040 TB/s的带宽能力，为AI计算提供了前所未有的算力基础。
马斯克和霍金等科技界名人纷纷表示，要警惕人工智能失控。图片来源：CT。...人们一定还没忘记，今年谷歌DeepMind的人工智能软件AlphaGo打败了世界围棋大师，让世人看到了AI的厉害，也伤了人类的“自尊心”。...此后，马斯克、霍金等科技界名人纷纷表示我们需要警惕AI，当人工智能超过了人类智能的时候，也许人类会失去对AI的控制。...MIRI的研究人员来自全球顶尖大学及企业，《人工智能：现代方法》一书的联合作者Stuart Russel教授担任其研究顾问。...这篇论文将于本月底呈现在纽约举行的第32届“人工智能中的不确定性”大会（UAI 2016）上。不知马斯克和霍金看完论文会不会觉得安心一些，终于可以不用害怕人工智能“天网”，睡个安稳觉了。
我们处于最坏的时代：伦理、法律问题；不小心就会被AI干掉！ 这是智慧的时代！ 这是愚蠢的时代！ 人工智能本科教育：以AI为核心的专业体系建设 人工智能要想稳健的发展，正确的人才培养是十分重要的。...首都师范大学教授、CAAI教育工作委员会主任王万森教授 首都师范大学教授，CAAI教育工作委员会主任王万森教授基于我国人工智能教育现状，对以人工智能为核心的专业体系建设及人工智能人才的培养模式做了深入的分析...以人工智能为核心的专业体系建设 ?...王万森教授表示，人工智能正在形成一个新的专业类：⑴人工智能不是任何一个现有专业的子集；⑵人工智能应该是一个新的专业类 。 同时王教授还提出了以人工智能为核心的专业体系： ? 1....内核：人工智能类专业的核心专业，起着“机器大脑”的作用；衍生层：直接由人工智能专业衍生出来。 ? 2.
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