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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。

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49510

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。

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独家 | 28303篇论文体现机器学习领域的发展变化

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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。

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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。

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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。

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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

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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。

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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。

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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。

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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。

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