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工业应用|AI语音技术应用场景及模型库概览

近年来AI技术发展速度迅猛,深入到生活中的方方面面,从手机APP到车载语音系统。...今天小PP和大家一起仔细了解,AI技术中的语音技术在各场景的应用,并奉上对应模型~ 语音识别技术 语音识别其实是一种感知智能,核心功能是将物理世界的信息转化成可供计算机处理的信息,为后续的认知智能提供基础...实际上,语音识别早已经应用于我们日常生活中的方方面面。现在非常多的手机APP支持语音识别,解放双手提升效率。...除上述应用方向,语音识别技术落地场景多种多样。语音技术也是深度学习算法工程师从业的重要方向之一,那么哪些框架里能找到语音识别模型呢? 目前主流深度学习框架都有各自的语音识别模型。...这次小伙伴们已经了解语音技术的应用模型,后续也将呈现NLP、目标检测、人脸识别和图像方向的相关内容,欢迎大家持续关注~

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AI模型应用开发实战(04)-AI产业拆解

1 行业全景图2 结构拆解AI GC生成式AI这个产业。分成上中下游三块。2.1 上游基础层主要包括:算力:包括AI芯片和云服务等,如英伟达、AMD及华为等厂商提供的算力基础设施。...2.2 中游-AIGC模型层和工具层模型层分为:通用模型:如OpenAI、腾讯混元行业模型,根据具体行业或业务进行微调或二次训练。...工具层包括AI Agent,其中包括像AutoGPT这样的工具及模型平台和模型服务等2.3 下游应用层包括:内容消费:在各种平台上生成内容,如抖音、快手等创作工具:提供基于AI的工具,如MID Generate...企业服务:根据行业提供各种应用,如微软、亚马逊等产业中,我们的位置是在AIGC工具层,即AI Agent层,作为中间件,承上启下。...Heygan:一种AI生成模型(可能是特定应用的名称)。Copilot:编程助手工具,帮助开发者编写代码。midjourney:AI驱动的艺术创作平台。D-ID:用于生成和处理数字身份的技术。

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    AI: 模型权重的理解与应用

    然而,对于许多人来说,理解这些模型的内部机制,尤其是它们的权重(weights),仍然是一个挑战。在这篇文章中,我们将深入探讨模型的权重及其重要性。 什么是模型权重?...模型权重是指模型中每个神经元连接的参数。这些权重在训练过程中不断调整,以使模型能够更准确地预测输出。简单来说,权重决定了输入数据如何通过模型被处理和转换。...权重的存储和加载 训练好的模型权重通常会被存储下来,以便在不同的应用中复用。例如,在深度学习框架如TensorFlow或PyTorch中,模型权重可以保存为文件,并在需要时加载。...这使得我们可以在不同的项目和环境中快速应用训练好的模型。 权重在迁移学习中的应用 迁移学习是一种通过使用预训练模型权重来加速新模型训练的方法。...随着技术的不断进步,对模型权重的理解和应用将继续推动人工智能领域的发展。

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    AI模型迈入应用时代,每日互动推动“可控模型”落地

    ChatGPT的推出引爆了一场波及全球科技领域的“AI飓风”,越来越多的企业入局模型赛道,推动AI全面迈进应用时代。...面对模型热度的持续狂飙,很多企业跃跃欲试,希望在发展和应用模型的道路上抢占先机。...此外,这些数据在流转过程中的合规安全问题,也是企业进行模型应用过程中需要关注的重要因素。综上,每日互动率先提出垂直行业更需要可控模型。...二是在“算法”上要应用可控,即模型应用场景和计算输出结果要可管、可控、可计量。未来在足够的算力和算料支撑下,模型的能力将进化到更高的水平,行业需要确保模型做出的决策保持公平和善意。...每日互动正是基于DMP的闭环路径开展可控模型的行业落地实践,把模型“大脑”的能力输出给各行各业使用,并结合行业客户的应用反馈持续进行模型的训练迭代。

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    AI模型应用开发实战-Agent应用对话情感优化

    你从不说自己是一个人工智能助手或AI,而是以老夫、老朽等自称。 以下是你常说的一些口头禅: 1. “命里有时终须有,命里无时莫强求。”..."{input}" ), MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"), ],)重启应用...from_template()ChatPromptTemplate.from_messages()用途:创建一个包含多个消息的聊天提示模板输入:接受一个消息列表,每个消息可以有不同的角色(如系统、人类、AI...更适合模拟真实对话,from_template() 更适合单一指令或查询模式化情感class Master: def __init__(self): # 初始化ChatOpenAI模型...你从不说自己是一个人工智能助手或AI,而是以老夫、老朽等自称。 {who_you_are} 以下是你常说的一些口头禅: 1.

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    AI模型】训练Al模型

    模型超越AI 目前所指的模型,是“大规模深度学习模型”的简称,指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型,可以处理大规模的数据和复杂的问题,多应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。...本文将探讨模型的概念、训练技术和应用领域,以及与模型相关的挑战和未来发展方向。...应用领域 首先来谈一谈模型的·成就 模型已经在许多应用领域取得了显著的成果,包括: 自然语言处理: import torch from transformers import T5Tokenizer...模型是指具有庞大参数数量的机器学习模型。传统的机器学习模型通常只有几百或几千个参数,而模型则可能拥有数亿或数十亿个参数。...更好的跨模态应用:特别是在大场景下的表现能力十分突出。正在经历智能化、制造革新的“车”,就有不少可以展开无限想象的模型应用场景。

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    AI模型催生“效率革命”,重塑智能应用

    基于AI模型技术,腾讯云更新升级近10款智能应用和解决方案,进一步加快模型产业落地。...腾讯云副总裁、腾讯云智能研发负责人、腾讯企点研发负责人 吴永坚吴永坚认为,AI模型应用,催生“效率革命”,让智能应用表现出更强的能力、更高的效率。...我是腾讯的吴永坚,今天我分享的主题是《MaaS助力应用升级 重塑智能时代生产力》。今年6月,我们正式发布了腾讯云行业大模型解决方案,助力客户将AI模型应用于产业场景。...可以看到,AI模型应用,正在催生“效率革命”,让智能应用表现出更强的能力、更高的效率,落地更多场景。...未来,我们将持续将AI模型等先进技术,应用于内部PaaS、SaaS产品,打通AI产业落地全链条,重塑智能时代生产力。让更多开箱即用的AI模型产品、服务,助力客户实现数智化升级。

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    大牛书单 |AI应用&模型方向好书推荐

    在人工智能和模型技术飞速发展的今天,我们有幸见证了AI如何深刻地影响和改变着我们的世界。这场变革不仅可能重塑我们的世界,更在各个领域引发了深远的影响。...为了深入理解这场技术变革,把握AI应用的未来趋势,我们特别策划了这一期“模型&AI应用”主题书单。...本期大牛书单,我们请来了鹅厂内部行业专家,他们用丰富的知识和实践经验,为我们精选了一系列深度与广度兼备的好书和框架推荐,不仅覆盖了AI的基础理论,更深入探讨了AI在不同领域的应用实践,从技术实现到伦理思考...,从行业应用到未来趋势,为我们提供了全方位的视角。...福利时刻 在评论区写下关于你在AI应用模型学习中的故事,分享你的心得和看法,我们将在8月9日抽取 10 位朋友各送一本被许多大牛与博主都推荐过的顶尖AI科学家李飞飞自传——《我看见的世界》。

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    AI模型时代 ≠ 只有模型AI时代

    以史为鉴,引领第一次工业革命的是蒸汽机,当它演进成为内燃机并开始普及时,第二次工业革命的颠覆者——电能本身以及与它相关的各种设备正处于初创期,而在电力设备走向微电子的迭代革新时,各种燃油引擎还在持续改良和普及中...在模型出尽风头的同时,此前以决策为特长的老一代机器学习应用,以及侧重感知能力的“传统”深度学习应用也没闲着,它们正走过喧嚣的青春期,步入稳扎稳打的实战阶段。 何以为证?...所以,AI不是只有模型AI模型时代也 ≠ 只有模型AI时代。 成熟的AI,早就已经上岗了 或许你还不敢相信,现在哪怕小小的快递背后,都已经有AI技术在加持了。...英特尔的“加速之道”不仅是让技术更快落地和普及,更是要以用用,以用新,以用变,为下一世代的技术变革埋下伏笔。 那么英特尔这条路上是否有一个终极目标?...更多《英特尔平台上的行业AI实战与模型优化》相关内容,可扫描下方海报中的二维码获取。点击原文链接,阅读英特尔《最“in”模型》专栏的所有文章。 — 完 —

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    工业模型应用报告》重磅发布:模型有望成为驱动工业智能化的引擎 | 附下载

    模型时代的到来,为人工智能在工业领域的应用提供了坚实基础。...模型工业智能化带来新机遇报告指出,模型的崛起有望在工业领域带来“基础模型+各类应用”的新范式。...以判别式AI为主的小模型工业领域应用呈现倒U型分布,这些应用主要集中在生产制造领域,占比高达57%,而在研发设计和经营管理领域的应用则相对较少。这种分布呈现出明显的倒U型。...以生成式AI为主的模型目前在工业领域应用呈现U型分布,模型在研发设计和经营管理领域的应用相对更多,当前的能力更适配于偏向综合类、生成型的研发设计和经营管理环节,在生产制造环节的能力和性能还需进一步提升...模型应用探索覆盖工业全链条报告深入分析了模型工业全链条应用的探索。

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    AI模型学习

    在当前技术环境下,AI模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。...通过不断优化模型结构和算法,AI模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。...AI模型学习的理论基础 数学基础: 线性代数:AI 模型中大量使用向量和矩阵运算,如矩阵乘法、向量点积等,用于表示和操作数据。...AI模型在特定领域的应用 在自然语言处理领域,AI 模型如 GPT-3 被广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等。...此外,模型的性能也受到计算资源、数据质量和算法优化等因素的影响 AI模型学习的伦理与社会影响 AI 模型学习确实带来了一些伦理和社会问题,我们需要认真对待: 1.

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    模型「进化手册」:AI 原生应用该如何落地?

    业内共识是,在模型之上开发出来的 AI 原生应用,才是下半场突围的关键。...综合上述两个案例可以看到,如何借助模型能力迈入 AI 智能时代?一条显而易见的道路是:AI 原生应用。...2 应用在前,模型在后 模型的重要性在于,它通过一个基础模型来完成多场景任务,作为底座能够诞生无数 AI 原生应用。但想要缔造持续健康的模型应用生态,仅依靠百度自己“卷”自己是难以实现的。...据 AI 科技评论观察,模型应用的落地有两堵围墙: 其一,许多企业虽然希望借助 AI 原生应用来解决过往业务中的难题,但由于信息的快速迭代和交互壁垒,他们并没有很好的路径得以了解、触达到已经诞生的模型应用...同时,推出了模型全链路生态支持体系,在 AI 原生应用商店之外,根据不同成长阶段提供定向专属支持。 AI 原生应用最终要落到何处?

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    模型「进化手册」:AI 原生应用该如何落地?

    业内共识是,在模型之上开发出来的 AI 原生应用,才是下半场突围的关键。...综合上述两个案例可以看到,如何借助模型能力迈入 AI 智能时代?一条显而易见的道路是:AI 原生应用。...2 应用在前,模型在后 模型的重要性在于,它通过一个基础模型来完成多场景任务,作为底座能够诞生无数 AI 原生应用。但想要缔造持续健康的模型应用生态,仅依靠百度自己“卷”自己是难以实现的。...据 AI 科技评论观察,模型应用的落地有两堵围墙: 其一,许多企业虽然希望借助 AI 原生应用来解决过往业务中的难题,但由于信息的快速迭代和交互壁垒,他们并没有很好的路径得以了解、触达到已经诞生的模型应用...同时,推出了模型全链路生态支持体系,在 AI 原生应用商店之外,根据不同成长阶段提供定向专属支持。 AI 原生应用最终要落到何处?

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    AI视觉识别有哪些工业应用

    AI视觉识别,主要是利用人工智能算法对图像或视频数据进行分析和处理,以提取关键信息并执行筛选、判断、预警等任务。AI视觉识别涵盖多种应用,如人脸识别、目标检测和识别、图像分割、行为识别、视频分析等。...本篇就简单介绍一下AI视觉识别的应用场景。1、质量控制和检验在制造领域,AI视觉识别可用于检查生产线上的产品是否存在缺陷,确保产品质量稳定,减少残次品。...5、智慧零售在零售领域,AI视觉识别可以通过监控店铺客流、货架消耗来分析营销和库存水平,提升店铺经营效率。6、智慧农业AI视觉识别可以通过空中或地面图像,识别监测作物生长状态、健康状况、病虫害情况等。...7、自动驾驶汽车AI视觉可以帮助车辆感知环境、检测障碍物并安全导航,这已成为智能化新能源车的必备能力之一。以上人工智能视觉识别在不同行业的多样化应用的几个例子。...随着技术的不断进步,AI视觉识别在各行各业得到越来越普遍的应用,佰马科技面向AI + 物联网应用融合发展,推出多款AI智能网关,广泛应用于安全生产、智慧城市、智慧商业、智能制造、危险化工、校园安全、消防安全的行为监测

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    工业模型应用报告》重磅发布:模型有望成为驱动工业智能化的引擎 | 附下载

    模型时代的到来,为人工智能在工业领域的应用提供了坚实基础。...模型工业智能化带来新机遇 报告指出,模型的崛起有望在工业领域带来“基础模型+各类应用”的新范式。...以判别式AI为主的小模型工业领域应用呈现倒U型分布,这些应用主要集中在生产制造领域,占比高达57%,而在研发设计和经营管理领域的应用则相对较少。这种分布呈现出明显的倒U型。...以生成式AI为主的模型目前在工业领域应用呈现U型分布,模型在研发设计和经营管理领域的应用相对更多,当前的能力更适配于偏向综合类、生成型的研发设计和经营管理环节,在生产制造环节的能力和性能还需进一步提升...模型应用探索覆盖工业全链条 报告深入分析了模型工业全链条应用的探索。

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    AI模型应用开发实战(02)-国内外LLM的多模型,强应用

    1 模型的发展1.1 国外名称 参数 特点 发布时间GPT-2 15亿...更多 LLM 官网,访问编程严选网-导航:2 国外与国内模型发布时间看,海外比我们早,能叫得上的或用的比较多的都是2023年才开始发布。3 参数与模型能力先看国外的,第一个GPT-2概15亿参数。...随后就是Meta公司即Facebook,其模型大概1750亿,底模英文。3.2 底模是啥?模型预训练时,有个预训练过程,需大量语料,若大量用英文材料,底模即英文,在其基础做英文问题回答,效果较好。...各有特点,但国内有两特点:时间稍晚,基本到2023年发布中文支持相对的都比海外的这些模型好很多商用角度,开源模型不太理想,llama不支持商用,但GLM都可商用,包括百川、FanCL都可商用。...4 模型的生态百模大战,千模大战多模型大战,就是由OpenAI引爆。Hugging Face,抱脸,相当于AI界GitHub。很多开源模型可以找到:可见整个LLM发展生态繁荣。

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