什么是AI? 随着ChatGPT火爆全球，各行各业都开始讨论AI，如果你在路上随便找个大爷问下，可能他都听说过AI，如果往后几年再来看，2023应该称得上是“AI元年”。...但是要你今年过年去跟七大姑八大姨解释一下什么是AI（Artificial Intelligence）？可能还真不是那么好解释，说AI是人工智能？那这不就是简单的英译中？...但是AI就不同，AI最大的特征就是它会通过数据集来学习，会迭代，会有新的东西，新的技能产生，学习能力才是AI被称为人工智能的来源。 什么是AI模型? 了解了AI，那么什么是AI模型？...而且，AI模型是刚开始上学，就直接学习不同的专业，偏科偏到头。可能一个用在太空研究的AI模型，也搞不定在超市里算库存的事。...什么是AI大模型? 那这样，我们要做100件事，不就要训练100个不同的AI模型？ 要知道，训练一个AI模型，技术复杂度并不比训练一个专业运动员低。怎么办？
偏差是指系统地偏离目标的结果。例如射箭，你朝向错的地方射箭，高偏差并不意味着你射的是所有的地方(这是高方差)，但可能会导致一个射手完美的击中靶心下面的位置。在这个用法中，这个词没有什么情感内涵。 ?...ML/AI在说哪一个？ ML/AI这个年轻的学科有一个习惯，那就是从任何地方借用术语(有时似乎没有查到原始含义)，所以当人们谈论AI中的偏见时，他们可能指的是上面几种定义中的任何一种。...相反，ML/AI算法只是用于继续显示模式的工具。向他们展示不好的模式，他们就会附和。最后两点的偏见不是来自ML/AI算法，而是来自人。 偏见不是来自人工智能算法，而是来自人。 算法从不独立思考。...事实上，它们根本不思考(它们是工具)，所以由我们人类来为它们思考。如果你想知道你能对AI偏见做些什么，并深入这个兔子洞，这里是入口。...原文链接： https://towardsdatascience.com/what-is-ai-bias-6606a3bcb814
人工智能低代码平台 人工智能低代码平台（Artificial Intelligence Low-Code Platform，简称AI Low-Code Platform）是一种基于人工智能技术的软件开发平台...金融：AI Low-Code Platform可用于构建风险评估、信用评估、投资组合优化等应用程序。 2....医疗：AI Low-Code Platform可用于构建医学影像分析、疾病诊断、药物研发等应用程序。 3....零售：AI Low-Code Platform可用于构建商品推荐、销售预测、库存管理等应用程序。 4....制造业：AI Low-Code Platform可用于构建质量控制、生产调度、设备维护等应用程序。
对话式AI是一种基于自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）、文字转语音（Text To Speech，TTS）以及自然语言理解（Natural Language...对话式AI消费级市场应用包括智能车载、智能家居、智能办公等场景，对话式AI消费级智能设备提高生活质量有效释放双手，提升用户体验。 01 — 什么是对话式AI?...无论是虚拟助手在早上唤醒您，还是上班询问通勤路线，或者在网购时与聊天机器人进行交流，这些情况中均在使用对话式 AI。...02 — 对话式AI是如何工作的? 对话式AI可理解自然语言并启动或参与与用户的双向沟通。凭借用户命令可以在整个使用过程利用模块进行倾听、理解和学习。...输入处理 - 使用自然语言处理 (NLP) 或自然语言理解 (NLU)可以帮助对话式AI理解问题、字词和局子，以便用户可以畅所欲言并即时做出回应，而不是用“是”“否”进行响应。
上面只是定义了什么是神经网络，其实神经网络内部的参数（神经元链接间的权重）需要通过求解函数逼进来确定的。...我们需要了解的是，什么是训练？训练的作用是什么？为什么要求导？为什么在训练的过程中用到求导？求导的数学依据和意义在哪里？导数是函数的局部性质。一个函数在某一点的导数，描述该函数在这一点附近的变化率。...AI框架的作用AI框架与微分关系根据深度学习的原理，AI框架最核心和基础的功能是自动求导（后续统一称为自动微分，AutoGrad）。接下来有个更加重要的问题，深度学习中的神经网络为什么需要反向求导？...图片AI框架与程序结合下面左图的公式是神经网络表示的复合函数表示，蓝色框框表示的是AI框架，AI框架给开发者提供构建神经网络模型的数学操作，AI框架把复杂的数学表达，转换成计算机可识别的计算图。...很有意思的是，AI框架对整体开发流程进行了封装，好处是让算法研究人员专注于神经网络模型结构的设计（更好地设计出逼近复合函数），针对数据集提供更好的解决方案，研究让训练加速的优化器或者算法等。
那么，回过头来再看看现在的AI，全社会对AI的疯狂痴迷，我们是否也应该hold on一下，深呼吸一口饱含PM2.5的空气，然后问一句：“AI到底是个啥子鬼？”...反正熊大是给不出一个定义，因为熊大对AI狗屁不通。熊大对大数据也狗屁不通。熊大脑袋里只有一个特别土里吧唧的概念：从数据分析，到商业价值。那到底什么是人工智能呢？熊大百度百科了一把。...当然，大家可以说，“替人干点活”太low，不是AI的内涵。AI是要替人“思考”。这里又涉及到一个小孩子会问的天真问题：“什么叫思考？人类思考的定义是什么？”AlphaGo的下棋算思考吗？...例如，所有人大概都会认同：机器人是AI，AlphaGo是AI，自动驾驶是AI，等等。这就又产生了一个Stupid的问题：凭什么是这些领域？已经存在了800年的股票自动化交易算不算？...所以，机器人是AI，AlphaGo是AI，程序化交易也是AI，哪怕过去那最笨的BI也是AI。从这个角度看，AI也不是什么“新的技术科学”。也许这么说比较恰当：AI有很多新的，令人振奋的应用领域。
今日拔刺： 1、什么是手机AI拍照？ 2、如果机器人完全代替人工，到底有没有好处呢？ 3、智慧厨房是怎样改变我们生活的？ 本文 | 2286字 阅读时间 | 6分钟 什么是手机AI拍照？...可是由于人们对人工智能更多的期待，以及人工智能自身的飞速发展，使得这样的标准，显然已经不能适合未来的手机AI拍摄。...关于手机AI拍摄，相对可持续的概念 所以，如果一定要给人工智能定义一个非常完整的相对可持续的概念，那么我们可以这样理解：所谓手机的人工智能拍摄，就是利用现在最先进的手机硬件和人工智能算法，对照片进行最合适其具体情景的美化...关于手机AI的未来 而且百度相关方面的负责人已经表示：在未来，人们可能重新回到用肢体动作和口语表达来进行沟通的局面。因为在不远的将来，短视频和视频可能会作为我们生活的主要记录方式。...而现在很多的智能电饭煲，加压烹饪技术能够产生220℃蒸汽，IH加热技术和微压升温技术，超人性化，什么循环大沸腾什么精准的温度都不在话下。我们能用最快捷的方式，吃上最好的饭。
ChatGPT丨小智ai丨chatgpt丨人工智能丨OpenAI丨聊天机器人丨AI语音助手丨GPT-3.5丨开源AI平台当今世界充满了各种不同的技术和创新，这些技术不断改变着我们的生活方式和工作方式。...在这个变化的世界中，人工智能（AI）技术成为了最受关注的领域之一，而ChatGpt则是其中最具代表性的技术之一。本文将介绍ChatGpt是什么，它的工作原理以及它如何影响我们的生活和未来。...ChatGpt是一种自然语言处理（NLP）技术，它是由OpenAI公司开发的一种基于GPT-3.5架构的大型语言模型。它可以自动回答问题，生成对话和理解自然语言。...ChatGpt的工作原理是基于深度学习算法，其基础是神经网络。ChatGpt的训练数据来自互联网上的大量文本，包括书籍、新闻、社交媒体等。...总之，ChatGpt是一种重要的人工智能技术，它正在改变着我们的生活和工作方式。虽然它带来了很多好处，但我们也需要注意其潜在的问题和挑战。
训练过程的第一步是处理如何从传感器中取得数据、怎样过滤噪声这些问题。 对整个训练过程而言，最终目的是获得一个高性能模型，用来拟合真实世界的结果。...学习训练得到的模型更加可能是一个人类所无法解释的黑盒，这样模型并不包含什么严谨的逻辑规律，只是单纯对真实世界的拟合模拟，计算机只要照着这个可被计算机运算的模型去执行，就能够把输入给模型的自然界的信息，通过模型映射得出该信息所隐含的某些特征...，这些特征决定了输入数据是属于某个分类，或者对应于某个指标。 ...而分类和回归之间的主要差别是，回归做的是定量分析，输出的是连续变量的预测，而分类做的是定性分析，输出的是离散变量的预测。...强化学习的学习过程就好比是婴儿牙牙学语，婴儿出生时脑海中对人类语言是一无所知的，在语言学习过程中，婴儿最初是发出完全随机的声音，譬如，婴儿肚子饿时，他发出的声音又恰巧被大人们注意到，并且猜测到了他发声的意图是表达
，于是趁着夜深人静的时候，真正地去梳理什么是AI框架，下面是我对AI框架的一些思考。 到底什么是AI算法？什么是神经网络？神经网络有什么用？为什么神经网络需要训练？什么是模型？AI框架有什么用？...AI框架能解决什么问题？ 上面的几个问题其实还挺有挑战的。...我们需要了解的是，什么是训练？训练的作用是什么？为什么要求导？为什么在训练的过程中用到求导？求导的数学依据和意义在哪里？ 下面是导数的定义。 导数是函数的局部性质。...因此，一个AI框架，最核心和基础的功能是自动求导。 接下来有个更加重要的问题，深度学习中的神经网络为什么需要反向求导？...04 什么是AI框架 讲了很多原理，那到底什么是AI框架？
一、大数据与AI的关系 我们知道AI最主要的实现方式是机器学习，而机器学习的本质是通过大量的数据分析挖掘、模型训练后，让机器具备人的学习能力或思辨能力，也可以理解为数据是原材料，AI是生产工具，AI与数据结合...在“数据可视化怎样才有灵魂”一文中，详细地分享过，数据可视化从数据是什么、为什么、怎么做的三个层次，对于数据是什么是基础的大数据处理、计算、查询、展示，而对于为什么、怎么做，则需要将更多人的分析思路和流程融入到产品中...，但是这个过程潜在的问题是 用户的圈选需要人工介入，占用人力资源 人工经验可能并不正确 营销后人群标签的正负向影响需要耗费较多分析时间，再作为经验积累，优化后期营销动作 借助AI的能力呢，则可以针对迪士尼的消费或浏览用户进行更多维度的特征分析...四、AI促进产品智能 产品智能常见的包括三个典型的场景：一是个性化推荐，二是合规性审核，三是产品自动化优化。...虽然现在阶段是数据产品经理向左，AI产品经理向右，但终究还是只有把两者更好地结合起来，才能把数据原油的价值榨取的更加充分。
一、什么是Azure AI搜索 信息检索是任何显示文本和矢量的应用程序的基础。 常见方案包括目录或文档搜索、数据浏览，以及越来越多的基于专有基础数据的聊天式搜索形式。...在客户端应用中，搜索体验是使用 Azure AI 搜索中的 API 定义的，可能包括相关性调整、语义评分、自动完成、同义词匹配、模糊匹配、模式匹配、筛选和排序。...二、搜索服务 在搜索服务本身，两个主要工作负荷是索引编制和查询 。 [编制索引]是将内容加载到搜索服务中并使其可供搜索的引入过程。...Azure AI 搜索可以编制索引的文档格式为 JSON。 可以上传已汇编的 JSON 文档，或使用索引器检索数据并将其序列化为 JSON。 通过[认知技能]实现 [AI 扩充]是索引的扩展。...[语义排名]是查询执行的扩展。 语义搜索对搜索结果处理增加了语言理解，将在语义上最相关的结果提升至顶部。 三、为什么使用 Azure AI 搜索？
但更重要的是要了解它的工作原理以及它优于 BERT 的原因。所以我写这篇博客后，在阅读论文后分享我的想法。 内容结构如下： 什么是 XLNet？ XLNet 和 BERT 有什么区别？...XLNet 是如何工作的？ 什么是 XLNet ？ 首先，XLNet 是一个类似 BERT 的模型，而不是完全不同的模型。但这是一个非常有前途和潜力的。总之，XLNet是一种通用的自回归预训练方法。...那么什么是自回归（AR）语言模型？ AR语言模型是一种使用上下文词来预测下一个词的模型。但是在这里，上下文单词被限制在两个方向，前向或后向。 ? 前向 ?...XLNet和BERT有什么区别？ 与 AR 语言模型不同，BERT 被归类为自动编码器（AE）语言模型。 AE 语言模型旨在从损坏的输入重建原始数据。 ?...目标是预测 into 得到原始句子。 AE 语言模型的优势是，它可以从向前和向后的方向看到上下文。 但 AE 语言模型也有其缺点。
什么是ChatGPT-4？让我们从名字开始说起。人工智能聊天机器人部分不言自明，也就是你可以与之互动的计算机界面。...而GPT-4是“生成性预训练转化器第4型”（Generative pretrained transformer 4）的简称。这意味着，它是OpenAI发布的GPT软件的第四次迭代。...ChatGPT-4与它的前身有什么不同？任何此前研究过ChatGPT的人都会知道它所存在的局限性。...它还能做什么？ChatGPT-4的最令人眼花缭乱的新功能之一，就是不仅能处理文字交流，还能处理加入图片的交流，即所谓的“多模式”技术。
Generative AI（生成式人工智能）是指一类人工智能技术，它能够生成新的数据、图像、语音、视频、音乐等内容，从而扩展人工智能系统的应用范围。...下面是一些应用示例： 图像生成 图像生成是 Generative AI 技术中最为普遍的应用之一。GANs 可以通过对真实图像的学习来生成逼真的图像。...生成式人工智能（Generative AI）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，它旨在通过训练模型来生成新的、与训练数据相似的内容。...生成对抗网络（GANs） 生成对抗网络（GANs）是由Ian Goodfellow于2014年首次提出的一种生成式AI方法。...变分自编码器（VAEs） 变分自编码器（VAEs）是另一种广泛使用的生成式AI方法。VAEs是一种概率生成模型，它将输入数据编码成一个潜在变量空间，然后从这个空间中采样并解码以生成新的数据。
什么是用户? 比如我陈业贵 什么是角色？比如系统管理员这个身份。 什么是权限？...删除日志就是一个日志管理权限，添加用户就是一个用户管理权限 比如可以 他们之间的关系是： 系统管理员有删除日志就是一个日志管理权限， 角色=权限 最后是系统管理员赋值给陈业贵， 用户=角色
AI视频分析，顾名思义就是指利用人工智能技术对视频数据进行分析和处理的过程。通过计算机视觉和深度学习等技术，能自动地从视频数据中提取有用的信息、模式与结构，并生成对视频内容的理解和推理。...那么，AI视频分析技术包括哪几个方面呢？...大家可以继续往下看：1、视频内容理解传统的视频能力就是将现场的视频收集传送到后台，而AI视频分析可对视频中的对象、场景、动作等内容进行识别，从而对视频进行标记与分类。...2、视频目标检测和跟踪AI视频分析还支持自动识别算法，例如，大家熟知的TSINGSEE青犀视频智能分析平台，就可以识别视频中人、车、物体、行为而等，并通过智能跟踪算法追踪车辆等运动轨迹。...3、行为分析AI视频分析中必不可少还有行为分析能力，如人的动作、表情、姿态等，就像如今应用十分广泛的TSINGSEE青犀AI算法中的人员在岗离岗、人员跌倒、人员打电话抽烟等。
什么是uid？ UID，用户身份证明（User Identification）的缩写，网络平台注册时系统自动生成的数值。 什么是Auth? 它的身份，比较老板 员工 经理。。。。。...员工只具备一部分权限 什么是验证器？ 他是一个自定义的类
什么是机器学习？机器学习就是：不通过人类直接指定的规则，而是通过机器自身运行，习得事物的规律和事物间的关联。...一个故事说明什么是机器学习 既然机器是有可能自己学习事物规律的，那么如何才能让它学到规律呢？ 我们先来看一个故事： 我的一个朋友小Y，他就不是那么守时，最常见的表现是他经常迟到。...第一种方法是采用知识：搜寻能够解决这个问题的知识。但很遗憾，没有人会把如何等人这个问题作为知识传授，因此不可能找到已有的知识能够解决这个问题。第二种方法是问他人：去询问他人获得解决这个问题的能力。...第三种方法是准则法：我问自己的内心，我有否设立过什么准则去面对这个问题？例如，无论别人如何，我都会守时到达。但我不是个死板的人，我没有设立过这样的规则。 事实上，我相信有种方法比以上三种都合适。...要做的事情是，将根据她们的体貌将区分她们的种族。 明明是六匹马，为什么还要分种族？因为在小马（《Little Pony》）的世界里，小马（Pony）在马这个大类之下，还有细分的种族。
什么是同步？什么是异步？ 同步就是比如你上学没钱了。想让父母转钱给你。期间你一直打电话。但是电话都是打不通。打了一天电话都打不通。就是说你这一天除了打电话之外，没有做其他事情这就是同步。...即我的操作(行程)是顺序执行的，中间少了哪一步都不可以，或者说中间哪一步出错都不可以，类似于编程中程序被解释器顺序执行一样；同时如果我没有收到你的回复，我就一直处于等待、也就是阻塞的状态。
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