LSTM 是目前应用非常广泛的模型，我们使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习库调用它甚至都不需要了解它的运算过程，希望本文能为各位读者进行预习或复习 LSTM 提供一定的帮助。...让我们通过一个实例理解它： ? 这里我们之所以能理解是因为作者在西班牙工作了 20 年，他很可能掌握了西班牙语。但是为了做出适当的预测，RNN 需要记住这个语境。...遗忘门负责从单元状态中移除信息，LSTM 不需要这些信息来理解事物，这些不太重要的信息将通过滤波器运算而得到移除。这是优化 LSTM 性能所必须考虑的方面。...结语 LSTM 是序列和时序相关问题方面的一个很有前途的解决方案，同时也有着难以训练的缺点。我们甚至需要大量时间和系统资源用来训练一个简单的模型。但这仅是一个硬件方面的限制。...本文希望帮助你准确理解这些网络的基本知识，如有任何相关问题，欢迎留言。
虽然网络安全教育已经逐渐成熟，而且相应的制度也在逐步完善，但我们仍然有很长的路要走。比如说，我们怎样才能吸引有天赋的青少年从事网络安全工作呢？实际上，在网络人才教育方面，很多组织都在做出自己的贡献。...在面对美国高失业率的情况下，网络安全菜鸟训练营也可以帮助对失业工人进行再教育。像美国俄亥俄州和密歇根州这样的地方有着大量的蓝领工人，他们再汽车工业或制造业领域有着极其丰富的经验和技术。...有待改进的地方 我们希望在未来能看到越来越多的由政府资助的网络安全训练营出现，虽然当这些人完成了学业之后，将至少需要为联邦政府工作一年，但是这种培训计划不仅可以为国家输送安全技术人才，而且也将有利于私营企业...但是对于企业的首席信息安全官来说，他们几乎不可能送自己公司安全岗位的员工去大学进修一年，尤其是在目前安全人才紧缺的时候。进修确实可以帮助他们学习到更多的技能，但这个成本是企业负担不起的。...有待改进的地方 虽然越来越多的高等院校开始为学生提供网络安全方面的课程，但是我们希望能够有更多的人坐在教室里的凳子上学习这些课程，接受这些教育。因为光开设课程还远远不够，我们需要的是更多的参与。
本文，我们将分享爱奇艺资深科学家王涛在 AICon 上的精彩演讲，介绍爱奇艺在大规模视频分析理解方面的实践探索。...更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front） 我会从以下几个方面给大家分享，爱奇艺在互联网视频 AI 方面的实践工作。...视频理解应用场景 AI 在互联网视频行业的成功应用，主要依赖以下几方面的核心要素： （1）可供训练的大数据。 （2）精准算法，如正在进行的视频分析识别与语义理解等算法。...AI 用于视频内容评价，简单理解就是在视频中找到精彩的片段，给予评分。这里需要机器去识别什么是精彩片段？ 比如评价画面如何精美，剧情如何精彩，动作如何紧张，和音乐如何浪漫。...机器筛选出精彩片段后，可用于长视频的内容拆条，生成精彩看点短视频，满足用户对碎片化视频内容的观看需要。 智能播放 接下来介绍一下我们在视频播放方面做的工作。第一个是 ZoomAI 超分辨。
是我们的大脑，而不是心脏，塑造了人的思维，帮助我们记忆。这也形成了科学研究中最具挑战性的难题之一：这个不起眼的器官，如何让我们拥有如此复杂的行为与记忆能力？我们尚不能理解，这一切是如何发生的。...此前我们对人类大脑的理解，或是来自已经死亡的大脑，或是远距离监测大脑，例如通过脑成像来了解大脑的活动。但是，我们无法直接从单独的神经元获取信息。...经常我们能够看到医生需要把一些设备伸入到大脑之中取出大脑的一部分，例如肿瘤、癫痫手术。对于癫痫患者，医生需要将大脑中患病的部分切割下来。...因此，对小鼠的研究能够很好地帮助我们了解一些大脑相关的疾病，比如说自闭症、帕金森这些疾病的成因是什么。而且有一些疾病是因为信息在神经元之间传递时出现问题而导致的。...非常重要的是，我们需要对所有的细胞类型进行识别，并且了解不同细胞之间信息传递的方式。
爱数领域认知中台的融合式架构 在构建爱数的领域认知中台时，大模型与知识网络的融合是其中的核心环节，尤其是在结构化与非结构化数据理解、数据治理、关联推理分析和数据服务等方面，都展现出强大的价值和应用潜力。...数据知识化的结果可以为企业提供深入的业务洞见，帮助企业更好地理解和掌握业务动态。在决策支持方面，大模型能够对大量数据进行深度分析和理解，提取出对决策有价值的信息，从而提升决策的准确性和效率。...这使得用户能够在海量的数据中，迅速找到他们需要的信息。 当用户通过智能搜索获取信息后，辅助阅读功能能进一步提高用户对信息的理解和吸收。...例如，在复杂的工艺开发阶段，研究人员可能需要对某种特定的化学反应进行深入理解。...在化工行业中，人们常常需要查找各种复杂的化学反应，而这些反应的信息往往分散在不同的数据库和文献中。AnyShare能理解用户的搜索需求，自动汇总各个数据源中的信息，迅速返回精确、全面的搜索结果。
一个复杂的问题可能需要一个复杂的解决方案，从而导致技术的复杂度增加。其次，来自于系统的规模。随着系统规模的增长，系统的组成部分和这些部分之间的互动关系会变得越来越复杂。最后，来自于技术的演进。...一方面，复杂的技术可以帮助我们解决复杂的问题，提升我们的工作效率，改善我们的生活质量。另一方面，技术的复杂度也会带来挑战。复杂的技术可能难以理解和使用，难以维护和拓展，同时也更容易出错。...如何应对技术的复杂度 尽管技术的复杂度带来了挑战，但我们并不需要害怕它。实际上，有很多方法可以帮助我们有效应对技术的复杂度： 理解和接受复杂性：理解和接受复杂性是应对技术复杂度的第一步。...未来的展望 在未来，我们可以预见，随着科技的发展，技术系统将会变得更加复杂。而这正是我们应该更加深入理解技术复杂度的原因。...在技术的深海中，我们都是探索者，也是创造者。让我们携手并进，一起探索、理解并应对技术的复杂度，在这个过程中，创造出更多的价值，为我们的生活带来更多的可能性。
同样的道理，ChatGPT要实现大规模商用，也必须要满足一个条件——在对话方面，能够超越大部分人类的平均水平。 ChatGPT能够满足这个条件么？...当然，ChatGPT自己也承认了，其并不具备真正意义上的理解和思考的能力，在创造性方面还比不上人类。...但这并不能阻碍ChatGPT的大规模商用，事实上，不具备人类的理解与思考能力，是目前大部分AI的通病。即使是现在已经大规模商用的图像识别技术，在图像理解方面依然不如人类。...正如蓝振忠博士所说，ChatGPT底层的大规模预训练模型技术还处在快速发展进程中，其未来商用前景是值得期待的。 在应用场景探索方面，ChatGPT+RPA可能是一个很有潜力的方向。...要解决这个问题，一方面需要算法模型的创新，另一方面需要大量的业务流程数据来训练模型。要达到理想的结果，依然还有很多工作需要做。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。
在创意写作方面，它可以作为灵感助推器，帮助作者创作优秀的作品。此外，ChatGPT在推动传统业务流程和解决问题方面也具有巨大的潜力。...它可以根据学生的学习进度和兴趣提供相应的教学内容和答疑服务，帮助学生更好地学习和理解知识。 然而，随着ChatGPT与人类交互的可能性增强，我们也需要认真思考和解决伦理问题。...它在自然语言处理领域取得的重要成就，标志着人工智能技术在语言理解和生成方面的突破。...在客户服务中，它可以提供快速准确的解答，提升用户满意度。在教育领域，作为学生的辅助教学工具，能够为他们提供答疑和知识学习。在创意写作方面，它能够作为灵感助推器，帮助作者创作优秀的作品。...它在自然语言处理领域的重要成就，标志着人工智能技术在语言理解和生成方面的突破。
从病毒基因组序列的组装，到病毒进化研究，病毒变异监测，再到核酸检测实验室助力大规模人群的筛查，高通量测序技术辅助临床重症的诊断，以国产测序平台华大智造DNBSEQ为代表的一系列“中国智造”为全球抗疫提供着源源不断的支持和帮助...利 刃 来自马克斯普朗克分子遗传学研究所的基因组学大牛、遗传学家Hans Lehrach教授认为，高通量测序完全可以在更大范围内帮助我们战胜疫情。...另一方面，相当一部分受感染的人会面临严峻的后果，如需要接受重症治疗，可能会留下后遗症，在某些情况下甚至会导致死亡。...值得注意的是，超大规模（乃至于全民）筛查不只是一个医学手段，还牵涉到公共卫生系统的组织能力，医疗资源负荷，民众的动员，公共开支等多方面因素。...我们需要更深入地理解自己，理解病毒，理解生命是如何在变动的外部环境中维持着平衡，每一个生命体面对病毒入侵的独一无二的反应。
但是，为了有效且高效地利用这些模型，我们需要立足实际地理解它们的能力和局限，还要理解 NLP 所涉及的数据和任务。 ...OpenAI 的领先地位可能需要归功于其在技术上持续不懈的投入，即便该技术在早期时并未得到广泛认可。 c）Meta 在开源 LLM 和推动 LLM 研究方面贡献卓越。...重点 2 对传统自然语言理解任务而言，微调模型通常是比 LLM 更好的选择，但如果该任务需要强大的泛化能力，那么 LLM 可提供帮助。...4.4 在扩展规模方面的能力 扩展 LLM 的规模（比如参数、训练计算等）可以极大助力预训练语言模型。通过扩大模型规模，模型处理多种任务的能力通常能得到提升。...效率方面涉及到的问题包括 LLM 的训练成本、推理延迟度以及高效利用参数的调优策略。在可信度方面则需要考虑 LLM 的稳健性和校准能力、公平和偏见、潜在的错误相关性以及安全性难题。
由于 ChatGPT Plus 规模庞大且经过更多数据训练，它可以生成更高质量的文本，让您获得更广泛的知识和理解。...在语言理解和生成测试中，ChatGPT Plus 优于 ChatGPT 和其他大规模语言模型，在许多基准数据集上取得了最先进的结果。...02 ChatGPT关闭Plus付费的影响 由以上分析可以看出，ChatGPT Plus的确在各方面的表现更优，也有不少小伙伴付费购买，因此消息一出，在Reddit上瞬间引发了热议，相关话题达到了570...本书通过探寻软硬件的技术本质，寻找能够使软件灵活性和硬件高效性相结合的方法，帮助有软件背景的读者更深刻地认识硬件，加深对软硬件之间联系的理解，并且更好地驾驭硬件；同时帮助有硬件背景的读者站在更全面的视角宏观地看待问题...，理解需求、产品、系统、架构等多方面的权衡。
在数据结构与算法设计中，我们通常关注时间复杂度和空间复杂度两个方面，以评估算法的效率和资源消耗情况。...本篇博客将深入探讨数据结构中空间复杂度的相关知识，并结合C语言给出一些代码示例，以帮助读者更好地理解和应用空间复杂度的概念。...在分析空间复杂度时，我们主要关注以下几个方面： 常量空间： 一些算法只需要固定数量的额外空间，与输入规模无关，称为常量空间复杂度，通常表示为O(1)。...空间复杂度的分析对于优化算法和程序的内存使用非常重要，希望本篇博客能帮助读者更好地理解和应用空间复杂度的概念。 以上是关于空间复杂度的详细讲述，希望对您有所帮助。...如果您有任何疑问或需要进一步的解释，请随时告诉我。谢谢！
传统企业向人工智能转型面临的挑战 吴恩达认为，对大企业而言，在应用人工智能方面，目前最大的挑战是如何应用AI技术扩大业务规模，目前能够帮助企业完成这一挑战的人才和AI工具和还不存在。...制造企业需要为员工提供更完善的再培训，帮助他们为未来的工作做好准备。...传统企业除了需要做好转型方面的人才、技术储备，同时需要让员工理解人工智能的目的不是为了取代劳动力，而是为了增强员工能力、为企业赋能，帮助其成功。...传统制造业公司和AI技术公司的定位 由于传统制造业在人工智能方面缺乏相应的人才。人工智能科技公司应该在培训劳动力方面发挥作用，率先在传统行业的新一波转型浪潮中帮助传统公司员工传授必要的技能。...AI还将帮助小规模生产者向全球供应链销售产品并从中受益。在发达经济体，人工智能与制造业的深度融合也将为推动新一代产品、设备和经验铺平道路。 制造行业面临的某些挑战是普遍的，并非针对某一公司或者行业。
2023年10月，Kimi智能助手初次亮相便凭借20万汉字的无损上下文能力，帮助用户解锁很多新的使用场景，包括专业学术论文的翻译和理解、辅助分析法律问题、快速理解API开发文档等，获得用户口碑和业务量的双增长...月之暗面相信，大模型无损上下文长度的数量级提升，会进一步帮助大家打开对AI应用场景的想象力，包括完整代码库的分析理解、可以自主帮人类完成多步骤复杂任务的智能体Agent、不会遗忘关键信息的终身助理、真正统一架构的多模态模型等...在Kimi的打磨和发布过程中，月之暗面基于火山引擎提供的超大规模AI训练和推理加速解决方案实现了数千卡单一大集群规模常态化训练，帮助团队快速完成大型语言模型的持续训练迭代、精调和推理。...在业务层面，为了进一步推广Kimi应用，月之暗面需要在保障广告ROI健康水平的情况下快速拓展新客户，一方面促进Kimi DAU的快速攀升，同时兼顾新用户留存率，保障业务健康度。...这一方面需要数据的支撑，同时也需要便捷高效的数据工具辅助业务决策。
图片图计算和图数据库在实际应用中存在以下限制和挑战：1. 处理大规模图数据的挑战： 大规模图数据的处理需要高性能计算和存储系统，并且很多图算法和图查询是计算密集型的。...因此，图计算和图数据库需要具备高度可扩展性和并行处理能力，以应对大规模图数据的挑战。2. 数据一致性和完整性的问题： 图数据库中的数据通常是动态变化的，对于并发写入操作，需要确保数据的一致性和完整性。...因此，图数据库需要提供直观的可视化界面和工具，以帮助用户可视化和理解图数据，从而进行更深入的分析和决策。为克服这些限制和挑战，可以考虑以下策略：1....可视化界面和分析工具： 提供直观的可视化界面和工具，使用户可以可视化和理解图数据，并进行更深入的分析和决策。这可以帮助用户快速掌握图数据库的使用和分析能力。...综上所述，为推广图计算和图数据库的应用，需要解决大规模图数据的处理和可扩展性、数据一致性和事务机制、复杂查询和算法的支持，以及数据的可视化和可理解性等方面的限制和挑战。
特点 双向编码：BERT使用双向Transformer进行编码，这使得模型在理解句子上下文时更加准确。 预训练和微调：BERT通过在大规模语料上预训练，然后在特定任务上微调，从而实现了卓越的性能。...搜索引擎优化：BERT改进搜索引擎的查询理解能力，提高搜索结果的相关性和准确性。它被用于Google搜索引擎中，帮助理解复杂的搜索查询并提供更相关的结果。...大规模预训练：T5在大规模文本数据上进行了预训练，具有强大的生成和理解能力。 灵活性：由于其统一的框架，T5可以很容易地适应各种自然语言处理任务。...应用场景 翻译和摘要：T5在翻译和文本摘要生成方面表现出色，应用于自动翻译文档、生成新闻摘要和提取关键信息。例如，帮助企业自动翻译技术文档，生成简洁的新闻摘要，便于快速阅读。...对话深度：具备处理复杂和深入对话的能力，提供详细和有帮助的回答。 应用场景 敏感环境：在需要高度安全和伦理考量的环境中使用，例如医疗咨询和法律咨询。
选择聚焦 To B ， 一方面是因为致趣百川过去积累了许多非常优秀的 To B 行业客户。另一方面，是因为我们希望能坚持 SaaS 模式进行规模化。...而现在致趣百川的思路很清晰：帮助整个 To B 的公司在规模化过程中形成的一个更加优秀的市场销售体系。在增长的大背景，国内传统 To B 的生意需要，同时也能得到一些新的推动力。...最早有些客户不太能理解工具和价值中间的差异，但现在很多客户希望我们推荐一些数字化的人才，帮助他们更好地运用 Martech，这是一个比较重要的变化。 ?...其实背后企业也需要帮助员工取得成就，要让员工的体验要好，当然这个是非常难的。...背后还需要有一套机制，帮助市场部门代表 To B 公司中心化去获取和运营潜在客户。如果不使用工具，但有这套机制在也可以开始运转。但是如果有数据、有整个系统的支持，可以让整个事情运转的更加高效。
从而使得ChatGPT能够对各种文本数据进行学习，理解和生成。 2、无监督学习： ChatGPT不需要进行具体任务的有监督训练，即在训练过程中不需要给出特定的输入和输出。...4、自动问答： ChatGPT可以自动向用户提出相关问题，以进一步理解用户的语境和意图。比如，在程序调试中，ChatGPT可以通过问一些包含提示性信息的问题来帮助程序员定位错误。...在人工智能的发展过程中，自然语言处理（NLP）是一个重要的方向，它涉及到人类与机器之间的交流和理解，是人工智能与人类交互的桥梁。...一方面，人工智能技术的不断进步为人类带来了更高效、更便捷、更智能的生活方式，可以帮助人类解决许多现实问题；另一方面，人工智能技术的应用也带来了一系列的挑战，如机器取代人类的工作、个人隐私泄露、算法歧视等问题...人工智能可以帮助人类提高效率、创造价值、解决问题、拓展知识、丰富文化等方面，与人类形成互补关系。
DL在Feature Engineering上的成功也带来了似乎不需要再关注问题本身、不需要任何Domain Knowledge，只需要把Raw Feature扔进Deep Model训练一下就能打败历史上所有模型的假象...CSDN：在您的语音识别工作中采用了哪些DL模型？从这些模型在标准数据集上实现的精度，到实现在淘宝客服的实际应用，还需要做哪些方面的工作？...我们自己也在这方面有一些工作，包括客服问题聚类、分类、对话理解、语言生成等。 CSDN：基于数据技术和ML，您认为客服机器人技术将能够取代多少的人工工作？时间节点如何？...我们也是通过改造Kaldi来搭建我们系统的某些环节的，改造的工作一方面是使之适应工业界需求（如大规模的GPU多机多卡训练）、一方面是基于它的codebase来快速的做创新性研究。...DL在Feature Engineering上的成功也带来了似乎不需要再关注问题本身、不需要任何Domain Knowledge，只需要把Raw Feature扔进Deep Model训练一下就能打败历史上所有模型的假象
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