大模型越来越火，像机器学习等之前最为主流的方向未来会是怎样？

大模型是指那些具有大量参数和计算复杂度的机器学习模型，它们在很多领域中都取得了显著的成果，例如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。随着大模型的不断发展和应用，它们将会在未来的各个领域中发挥更加重要的作用。

在未来，大模型将会在更多的应用场景中得到广泛的应用，例如自动驾驶、智能客服、智能医疗等。同时，大模型也将会在更多的行业中得到应用，例如金融、医疗、教育等。此外，大模型还将会在更多的设备中得到应用，例如手机、平板电脑、智能音箱等。

在未来，大模型将会成为机器学习领域的主流方向之一，它们将会不断地发展和完善，并且在各个领域中发挥更加重要的作用。同时，大模型也将会成为机器学习领域的核心技术之一，它们将会为机器学习领域的发展带来更多的创新和突破。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

“特能聊的 ChatGPT”是智能对话技术的下半场吗？| Q推荐

随着智能化产品深入生产生活，智能对话应用需求爆发，像小布、小度、小爱、天猫精灵等智能语音助手、智能家居、智能机器人等产品备受终端用户欢迎；像智能客服等产品则是当下企业必选的营销工具。...于是近几年，工业界陆续提出了“对话即服务”、“对话即平台”等概念，越来越多的国内外厂商开始深度投入到智能对话技术的探索与研发中。包括最近爆火的 ChatGPT，更是离不开智能对话技术。...XR 等硬件设备的发展和元宇宙概念的火爆，将对智能对话等“人机交互”领域产生怎样的影响？在你们看来，下一代“人机交互”的理想形态是怎么样的？“智能对话”未来在里面会扮演怎样的角色？...ChatGPT 的火爆袭来，对智能对话技术的发展将带来怎样的影响？如果只选一个，未来 2～3 年内，您觉得智能对话等人工交互领域最有前景的方向是什么？为什么？...当下的 ChatGPT 不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，这是智能对话技术向前发展的一大步，在 ChatGPT 爆火的当下，我们非常有必要去全面地探讨下该技术。

5562 0

数字人何时会成为虚拟世界的主角？

但是发现其实基于数据驱动的模型，居然在建模居然在渲染上能有这么大的一个效果。...数字人如何拥有“有趣的灵魂”？司晓：我们已经讨论了数字人相关的技术，怎样实现一个好看的皮囊，我们如何让数字人从外形上更像一个人，未来往更加逼真更加低成本的方向来走，大概会依赖于哪些的技术的发展。...其实这次看到的这部分，这里面还是比较新，我看到了会越来越多，就我怎么做这些语言学习，大语言模型LMMs这部分，怎么来跟数字人做结合。...未来的话从我们公司来看，我们认为这肯定会是一个硬件跟软件并行的，我们过去可能只是考虑我们在做芯片的时候，就其实之前CUDA刚出来的时候，如果做芯片的设计，肯定要做很多妥协，可是实际上在那时候2012年之前...我认为这个伪命题在很大程度上是因为机器学习的方法的局限。

2261 0

【PyTorch 挑战 TensorFlow】28303 篇 arXiv 论文看深度学习 6 大趋势

本文是他在 OpenAI 担任研究员期间所写，陈述了他通过分析机器学习论文数据库arxiv-sanity里面的28303篇论文里面的高频关键词所发现的有趣的结论。...（注：机器学习是一个包罗万象的领域，本文中相当长的篇幅是对深度学习领域的研究，这也是我最为熟悉的领域） arXiv 的奇点让我们先来看看提交到arxiv-sanity的所有分类（cs.AI, cs.LG...它们未来发展的状况会是怎样呢？这是一个有趣的话题，个人认为Caffe和Theano会继续下降，TensorFlow的发展速度则会因为PyTorch的竞争而放缓。...ConvNet 模型常用的ConvNet模型的使用情况又是怎样呢？我们可以在下图看到，ResNets模型异军突起，该模型出现在去年3月发表的9%的论文中。 ?...关于研究方向，最火的关键词分别是1)风格转换（Style Transfer）, 2) 深度强化学习, 3) 神经网络机器翻译(“nmt”)，或许还有 4)图像生成。

7176 0

有了华为和它的开发者，以后去网店砍价，良心再不会痛了

因为你知道，被你折磨的对象可能是一个机器人。没错，当我们愉快地网购时，科学家们正在人工智能这条路上越走越远。未来的机器客服不会是你今天看到的那种呆萌态，而是“多模态”。...“我们认为，多模态学习将会是未来计算视觉的主流模式。”田奇说。没错，聪明的客服只是“魔术模型”的一次有益尝试。目前在中国市场，多模态学习的主要热门应用领域有智能驾驶和智能多媒体。...今天，计算视觉面临有三大挑战——如何从数据中挖掘有效信息，怎样设计高效的视觉识别模型，以及如何表达并存储知识等。围绕这些挑战，华为的计算视觉基础研究也覆盖了数据、模型和知识三大领域。...田奇教授还和开发者分享了华为目前在“模型和知识”这两大方向上的热点话题。例如怎样设计高效的视觉识别模型，如何设计神经网络模型，如何加速神经网络计算等话题。...田奇教授表示：“华为在计算视觉领域围绕数据、知识和模型三大方向，大力投入基础研究，过去两年已在AI顶会CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等发表80余篇论文，并取得多项业界领先的成果，这些研究成果已通过学术论文和算法代码开源等形式公开给业界

3151 0

人工智能机器学习深度学习

人工智能是个很宽泛的概念，人类制造了各种机器之后，总希望这些机器越来越智能，这样人就可以越来越轻松，更好地享受生活。...但是有些方面的任务，比如操作灵活性，机器人还和人类有一定的差距；还有理解能力，机器在很多场景还都无法理解人类的意图，仍需要不断发展。机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。...深度学习现在很火，甚至可以说人工智能火就是被深度学习带火的，其原因还是效果好。...深度学习大大提升了人脸识别、语音识别这些任务的准确率，使得很多之前不可能的应用成为可能，这是通用人工智能的必经之路，当然也是未来的方向。...像现在的微软小冰（本来想放一段和小冰的对话，结果微信显示小冰帐号被停用，屏蔽所有内容…只能放一段几个月之前的对话了），不难看出，聊天还是让人感觉非常生硬。 ?

1.1K2 0

专访联想集团 CTO 芮勇：智能体是具身智能的基础｜具身智能十人谈

Alan Turing 在他那篇著名的论文《计算机器与智能(Computing machinery and intelligence)》结尾思考了未来人工智能的发展道路，一个方向是发展为能够进行像下棋类的抽象活动所需的智能...芮勇：就像刚才谈到的，从小模型到大模型，大模型再到智能体，智能体包括离身智能、具身智能，这一发展脉络还是挺清晰的，所以我不觉得具身智能会是昙花一现，现在具身智能确实是一个主流的研究方向。...随着大模型和智能体的能力越来越强，具身智能也会变得越来越成为主流。具身智能是生活和生产中一直以来的需求。最开始，机械臂在固定产线做固定动作，比如产品装配、工件焊接，我们定义为机器人1.0时代。...当大模型和强化学习技术发展以后，我们可以让机器人在未知环境中执行之前没有见过的任务，比如应急救援、野外探测，我们定义为机器人3.0时代。...类似地，Tesla FSD之前的版本采用模块化的设计，包括感知、规划、控制等部分，而最新版的V12采用多模态大模型实现端到端的自动驾驶，从8个摄像头观察到的环境图像直接生成加速、刹车、方向控制指令。

1021 0

ChatGPT加剧恐慌？4成AIoT开发者认为AI会产生意识 | 中国AIoT开发者报告正式发布

AIoT技术是数据科学/数据挖掘/数据分析，其次是机器学习/深度学习/神经网络，占比37.6%；生成式大模型技术的突然爆发对于开发者来说还有待观察，但预期向好； 42.5%的开发者表示所在公司生产的AIoT...开发者生态：时间自由、人数增长、聚焦机器学习/深度学习近来，ChatGPT引发国内AI产业爆火，大佬们纷纷布局大语言模型。...而当智能家居、智能制造、智能城市等落地应用端被推向风口，AIoT逐渐成为产业界的主流讨论方向。从图2不难看出，拥有3-5年技术开发经验的开发者人数成倍数增长，说明这一领域的爆发期正是在五年前。...图3 开发者从事AI/IoT的技术领域技术工具：数据科学/机器学习+AI大模型+存储/云计算+工具箱李彦宏今年初曾公开表示：“如果让我来判断第四次科技革命的标志，我认为是深度学习算法”。...而除了生成式人工智能之外，大规模数据集和大模型开源也是开发者看好的方向，两个选项分别占比23.4%和20.9%。

1732 0

钉钉，把AI“收了”

梦晨发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI AI大模型军备竞赛已经打响，国内外大小科技公司你方唱罢我登场。但有一个灵魂拷问——未来，技术之上的产品该是什么形态？...如同二进制被汇编语言取代，汇编语言又被高级编程语言取代，人与机器的交流方式越来越偏向人，机器越来越理解人。终于到了这一刻，机器学会了人类的语言。...通用大模型的能力+低门槛的交互，让AI应用开发者变成天天接触这些场景的人们自己。量子位智库把生成式AI带来的发展划分为三个时期：首先是培育探索期，核心是底层算力基建和大模型等基座打造和完善。...关于底层基座和上层应用的关系，已经被一次次验证了，这次应该也不会例外：光拥有大模型或能调用大模型还不够，还需要与应用形成闭环生态，形成创新增长的飞轮。...悬而未决的就是：这第一个超级应用会是谁？会以怎样的产品形态出现在我们面前？钉钉式的斜杠，是大道至简的终极产品形态了吗？

1401 0

大模型和传统ai的区别

在人工智能（AI）领域，大模型一直是一个热议的话题。从之前的谷歌 DeepMind、百度 Big. AI等，再到今天的百度GPT-3,人工智能技术经历了从“有”到“大”的转变。...深度学习从上世纪80年代开始发展，目前已成为一种强大的机器学习工具。在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了重大突破。在过去的十几年中，深度学习已经成为一种新的通用工具。...其中，基于数据的机器学习和基于知识的推理属于传统 AI技术；而基于统计的预测属于深度学习技术。在众多传统 AI技术中，最为大家所熟知的就是深度学习。...因此我们可以看到，大模型会随着时间的推移变得越来越大。而且它的发展速度会越来越快。从未来人工智能技术发展来看，我们认为未来会有越来越多的大模型出现在我们身边。...但随着大模型的出现，基于传统 AI技术的应用也将逐步向大数据、小模型、自适应等方向发展。一方面，大模型和传统 AI将形成相互促进、融合发展的关系，从而推动整个人工智能产业的发展。

4271 0

预训练语言模型将屠榜CV？知乎热议：CVPR研究热点有哪些？3D任务热度持续飙升，无监督和自监督成新宠

相较于去年，研究热点的热度有哪些变化？未来的研究趋势会是什么呢？本文为您梳理脉络。 CVPR成了人工智能研究领域的风向标。...基于点云，或者单一图片的三维重建，也是一个大热的方向。今年的最佳论文也是从单一图片生成3D对象。以「3D reconstruction」为关键词的论文超过20篇。...机器人视觉导航好像大多数不是best paper就是oral。所以SLAM未来也是一个不错的方向，而且应用场景很多。...而且这不是像安防领域或者自动驾驶领域的单点技术突破，是整体突进，未来甚至可以重塑交互方式！...CS博士张驰认为，Parametrized optimization 会是一个有意思的方向。

1.5K3 0

独家 | 28303篇论文体现机器学习领域的发展变化

本文由OpenAI的研究人员Andrej Karpathy撰写，主要陈述了他通过分析机器学习论文数据库arxiv-sanity里面的28303篇论文里面的高频关键词所发现的有趣的结论。...（注：机器学习是一个包罗万象的领域，本文中相当长的篇幅是对深度学习领域的研究，这也是我最为熟悉的领域） arxiv的奇点让我们先来看看提交到arxiv-sanity的所有分类（cs.AI, cs.LG...它们未来发展的状况会是怎样呢？这是一个有趣的话题，个人认为Caffe和Theano会继续下降，TensorFlow的发展速度则会因为PyTorch的竞争而放缓。...ConvNet模型常用的ConvNet模型的使用情况又是怎样呢？我们可以在下图看到，ResNets模型异军突起，该模型出现在去年3月发表的9%的论文中。...关于研究方向，最火的关键词分别是1)风格转换（Style Transfer）, 2) 深度强化学习, 3) 神经网络机器翻译(“nmt”)，或许还有 4)图像生成。

5708 0

OpenAI CEO Sam Altman：巨型 AI 模型时代即将终结！

Sam Altman：我们正处于巨型模型时代的尽头近年来，OpenAI 通过采用现有的机器学习算法并将其扩大到以前无法想象的规模，在与语言相关的人工智能方面取得了一系列令人印象深刻的进展。...他也认为，Transformer（GPT-4 及其竞争对手的核心机器学习模型类型）的进展超出了扩展范围。...，今天当我们说大模型的时候，大家大多数理解参数是千亿量级的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了像摩尔定律这样大家熟悉的演化速度，这还是很神奇的。...GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。大模型不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升，不用太纠结。...不过，这一现象也是科研领域技术迭代很典型的发展过程，即爆火的技术吸引无数人蜂拥而至，而当大家发现此方向过于片面之后又会重回原来的位置。

1971 0

现在是不是越来越多的大公司在使用Python？为什么？

JAVA还是居多，未来肯定会越来越多的大公司加入Python中来，但需要一个过程毕竟JAVA生态圈根深蒂固，短时间内很难被取代，而且JAVA里面可以调用的类库也越来越多，编程的易用性也在加强。...刚入行的初学者在选择编程语言的时候，还是要根据自己的兴趣爱好为主，跟风式的学习很难找到理想化工作，有很多在校的大学生看到周围得同学都报名参加培训班了就不假思考直接报名交钱了，然后真正开始学习的时候发展基本太差根本跟不上...，培训的主要作用是查漏补缺，不要过份迷信培训从零基础开始学习找到理想的工作毕竟还是少数，什么东西都离不开时间的积累期，没有积累很难有大的作为。...Python会越来越火这是不容置疑的事情，也是不可改变的事实，但在现实的就业过程中JAVA还会是主流，未来有可能还会继续成为主流的编程语言，就编程特性来讲JAVA开发项目并没有特别明显的缺点，生态链系统也没有受到非常大的冲击...，从编程需要特性上考虑，适合的就是最好的，产品开发讲求的实效性，最火的不一定是最合适的。

1.1K4 0

AI Talk | 思必驰首席科学家俞凯：深度绑定底层研究和产业问题

总之就是人和人之间所需要进行语音和语言交互的各个阶段的模块，以及整体系统的架构等。思必驰未来的目标就是要让机器能够像人一样，人性化的去做交互。机器之心：思必驰的研发技术是怎样应用到产品中去的？...机器之心：NLP 领域要继续发展，应该去探索哪些新的方法？俞凯：深度学习的潮流，从现在来看种类越来越多。它的意思是，大主流可能还叫深度学习，但它里面出现了很多新的小的分支。...像这样一类新的范式，它都会使深度学习本身又产生很多小的分支，不再是单纯的深度学习，而是在我们解决问题的方法上，甚至是在我们发现问题的方法上有非常大的变化。...机器之心：目前科技巨头都在致力于发展语音交互的机器人如 Alexa、 Siri、 Cortana 等，未来是否可能会有公司或是会议牵头制定语音行业的标准？...2007 年刚开始做的时候，感觉这是未来的方向，心里也不是那么有底。但是到了 2013 年 2014 年之后就非常明显，语音识别本身由于它的快速发展，很快接近饱和，那么越来越明显的问题就是怎样做交互。

9618 0

OpenAI掌门人Sam Altman：AI的下一个发展阶段

AI编程工具Copilot，OpenAI开发的语言生成模型GPT-3和图像生成平台DALL-E以及爆火的聊天机器人模型ChatGPT。...我们能从这样的社会架构中获益很多。 Audience Member：像GPT-3这样的基础模型会如何影响生命科学研究的步伐？生命科学研究中有没有一些技术手段无法克服的限制因素，比如自然规律等。...AI的未来发展方向 Reid Hoffman：未来几年，AI的发展方向是什么？ Sam Altman：一个比较确定的方向是，语言模型的发展会远超今天的想象。...未来的多模态模型将不局限于文本和图像的互相转换，而是所有模态之间都可以方便地互相转化。第三个方向是，模型可以持续学习。目前的模型如GPT都停滞在当初训练好的状态，并不会随着使用次数的增加而自我优化。...推荐阅读： 1、谷歌不跟 ChatGPT 的风，为什么？梦幻AI头像生成，你玩了没？氮化铌或让未来个人电脑量子化 2、机器学习+NLP+VR：重塑二手车买车新场景

3372 0

业界 | 快手科技李岩：多模态技术在产业界的应用与未来展望

所以多模态的研究对于快手来说，是非常重要的课题。多模态技术两大应用方向：人机交互与信息分发我认为多模态技术会有两大主要的应用。...第一，多模态技术会改变人机交互的方式，我们与机器交互的方式将会越来越贴近于更令人舒适、更自然的方式。第二，多模态技术会使得信息的分发更加高效。 ?...其中大家谈得比较多的是语义鸿沟，虽然近十年来深度学习和大算力、大数据快速发展，计算机视觉包括语音识别等技术都取得了非常大的进展，但是截至现在，很多问题还没有得到特别好的解决，所以单模态的语义鸿沟仍然是存在的...想让每一个用户都能享受到最尖端的技术，快手面临着硬件的约束，只能通过 2D 的 RGB 视觉信息对问题进行建模、求解，这里面包括了像 Landmark 人脸关键点检测、实时重建人脸三维模型等技术，把 2D...另外一个应用是我们怎样通过融合更多信息来驱动内容的理解，其实都是一个多模态的问题。在学术界有很多研究还是停留在单模态，但我个人认为未来多模态会成为更有价值的研究方向。

1.1K3 0

对话算想未来创始人赵亚雄：希望做“为中国 AI 经济而生的 AWS”

作者丨张进编辑丨林觉民 ChatGPT爆火，引得全世界为之疯狂，恍惚中一夜之间，人人都在讨论ChatGPT，所有大佬和资本纷纷涌进大模型。...而以上的产品专注在提供软件工具来帮助机器学习研究者、AI 应用开发者，来更快速完成机器学习模型代码和AI 应用代码的编写。...换言之，“算想未来”关注的是如何将硬件资源以软件 API 的形式呈现给机器学习研究者、AI 应用开发者，让模型训练、AI 应用能更高效地使用硬件资源。...综上，我们认为以大模型训练为开端，逐步扩大和深入的国内AI经济，将会是一个多元多维度不断发展的市场，不会是单一的，也不会是停滞的市场。 AI科技评论：大模型会给中国软件产业带来什么样的影响？...说白了就是相对于更大、更成熟的厂商，初创公司从一开始就能花小钱办大事儿。第三，在大模型带来的 AI 计算需求之前，在所有主流平台上的AI需求都不是主流的需求，所以大家对该问题的研究都是很有限的。

1521 0

人工智能？AI？都是什么四句话就让你彻底明白

至于以实物存在的人工智能，当属现在物流仓库的小黄机器人了。他们正代替人类完成繁重的商品摆放、整理，快速出库、入库等操作。...第二句：现在人工智能并没有发展到像电影中的机器人一样，那么高智能化的程度，今天的家庭机器人还远无法像大家奢望的那样，以人形外貌出现在主人面前。...超人工智能的定义最为模糊，因为没人知道，超越人类最高水平的智慧到底会表现为何种能力。...第三句：人工智能的主要技术：深度学习+大数据简单地说，深度学习就是把计算机要学习的东西看成一大堆数据，把这些数据丢进一个复杂的、包含多个层级的数据处理网络，然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求...当然，新的输入进入时，我们也要保证已经调节好的管道不变化。也就是说，深度学习算法是有计算机自己凑出来的模型。这样反倒更加实用，更能够从本质上解决问题。

4281 0

对话算想未来创始人赵亚雄：希望做“为中国 AI 经济而生的 AWS”

ChatGPT爆火，引得全世界为之疯狂，恍惚中一夜之间，人人都在讨论ChatGPT，所有大佬和资本纷纷涌进大模型。...而以上的产品专注在提供软件工具来帮助机器学习研究者、AI 应用开发者，来更快速完成机器学习模型代码和AI 应用代码的编写。...换言之，“算想未来”关注的是如何将硬件资源以软件 API 的形式呈现给机器学习研究者、AI 应用开发者，让模型训练、AI 应用能更高效地使用硬件资源。...综上，我们认为以大模型训练为开端，逐步扩大和深入的国内AI经济，将会是一个多元多维度不断发展的市场，不会是单一的，也不会是停滞的市场。提问：大模型会给中国软件产业带来什么样的影响？...说白了就是相对于更大、更成熟的厂商，初创公司从一开始就能花小钱办大事儿。第三，在大模型带来的 AI 计算需求之前，在所有主流平台上的AI需求都不是主流的需求，所以大家对该问题的研究都是很有限的。

3204 0

浅析机器学习算法的应用场景！

如果楼主是想为未来工作做积累，或者是面试做准备，你还得对以下算法多做研究，这些才是目前工业界主流应用的算法。...2.2 媒体领域在媒体领域最典型的就是今日头条了，包括像很多其他的媒体端如小红书、抖音等；这里面最常应用机器学习的就是推荐场景。...大家经常发现的一点就是今日头条、小红书经常会根据你之前看过的一些内容来给你推相关内容。比如你经常看大长腿，小红书就一直给你推，别问我怎么知道的。...同时给大家分享几个当下比较火的机器学习热门研究方向： 3.1 AutoML 目前工业界最火的机器学习研究方向就是AutoML，自动机器学习技术，不需要机器学习专家参与建模，机器全自动完成建模。...强化学习在工业界的热度也在逐步攀升，工作上越来越多的甲方来咨询强化学习，希望用强化学习来尝试一些场景的应用，之前强化学习更多还是在学术界研究。

2.2K2 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

大模型越来越火，像机器学习等之前最为主流的方向未来会是怎样？

相关·内容

“特能聊的 ChatGPT”是智能对话技术的下半场吗？| Q推荐

数字人何时会成为虚拟世界的主角？

【PyTorch 挑战 TensorFlow】28303 篇 arXiv 论文看深度学习 6 大趋势

有了华为和它的开发者，以后去网店砍价，良心再不会痛了

人工智能机器学习深度学习

专访联想集团 CTO 芮勇：智能体是具身智能的基础｜具身智能十人谈

ChatGPT加剧恐慌？4成AIoT开发者认为AI会产生意识 | 中国AIoT开发者报告正式发布

钉钉，把AI“收了”

大模型和传统ai的区别

预训练语言模型将屠榜CV？知乎热议：CVPR研究热点有哪些？3D任务热度持续飙升，无监督和自监督成新宠

独家 | 28303篇论文体现机器学习领域的发展变化

OpenAI CEO Sam Altman：巨型 AI 模型时代即将终结！

现在是不是越来越多的大公司在使用Python？为什么？

AI Talk | 思必驰首席科学家俞凯：深度绑定底层研究和产业问题

OpenAI掌门人Sam Altman：AI的下一个发展阶段

业界 | 快手科技李岩：多模态技术在产业界的应用与未来展望

对话算想未来创始人赵亚雄：希望做“为中国 AI 经济而生的 AWS”

人工智能？AI？都是什么四句话就让你彻底明白

对话算想未来创始人赵亚雄：希望做“为中国 AI 经济而生的 AWS”

浅析机器学习算法的应用场景！

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐