本期遴选论文 来源：SSRN 标题：From Man vs....大多的学术讨论也集中在那些因为AI的演进而消失的、又或是新创造出来的工作。也就是说，大家总是把人类和AI放在了对立面，都在讨论“Man VS AI”。...本文主要以对比分析师预测和AI模型预测股票年底的目标价，讨论如何从“Man VS AI”到“Man + AI”。...AI+Man的效果不仅比分析师要，比原先不加分析师预测的AI模型也要好，而且从下图可以看出，AI+Man比纯AI的领先优势在逐年递增，说明分析师的预测数据对于AI的帮助越来越大，也从侧面说明，得力于AI...Man VS AI：各自的优势 人类分析师到底什么情况下表现会由于AI模型？AI模型什么时候又会优于分析师？作者试图通过以下分析找到答案。首先定义了可能跟预测表现相关的自变量，各变量的定义如下： ?
ChatGPT 和 Notion AI 是提供基于人工智能的解决方案的两个平台。...Notion AI# Notion AI 是一种基于人工智能的工具，它帮助企业自动化其内容创作过程。它使用自然语言处理和机器学习算法，在与人类相同的时间内生成高质量的内容。...Notion AI 的内容创作能力对于需要定期生产大量内容的企业尤其有用，例如社交媒体帖子、博客文章和产品描述。 Notion AI 最大的优点之一是其能够生成针对搜索引擎优化的内容。...另一方面，如果您的企业需要定期生产大量内容，则 Notion AI 是更好的选择。...结论# 总之，ChatGPT 和 Notion AI 都是强大的基于人工智能的工具，可以帮助企业自动化各种功能。
在最新披露的论文里，腾讯表示虽然AlphaGo已经是AI里程碑，但下围棋与现实世界相比，仍然是一个非常简单的问题。...更复杂的问题是实时战略（RTS）游戏，而其中最受欢迎的分支是MOBA游戏，包括Dota、英雄联盟以及王者荣耀等等。 一局王者荣耀平均时长20分钟，大约相当于2万帧。...可以看到，AI貂蝉在开局阶段重点关注中路外塔，AI韩信关注本方上路野区蓝Buff，AI亚瑟和AI后裔关注本方下路野区红Buff。没有列入的第五个英雄AI宫本武藏，会去守卫本方上路的外塔。...升级之后的王者荣耀AI，为了验证自己的实力，开始找人类练手。五个AI组队开黑，与人类玩家5v5大战250局。最后，AI战队的胜率达到了48%。...能分析局势、确定目标，还知道该往哪儿走，剩下的就是队友之间的沟通配合问题了。 不过要学沟通，真的没什么人类对战的数据能拿来训练。
作为 lightning 的核心作者，我曾多次被问及 lightning 与 fast.ai，PyTorch ignite 之间的核心区别的问题。 在这里，我将「尝试」对这三个框架进行客观的比较。...动机 Ummmm Fast.ai 最初是为了便于教学 fast.ai课程（https://www.fast.ai/2018/10/02/fastai-ai/）。...但是，Fast.ai 确实需要在Pythorch之上学习另一个库。...Lightning vs Ignite 更像是分享 从上面可以看出，考虑到用例和用户是不同的，将fast.ai与这两个框架是不公平的（但是，我仍然要添加fast.ai到本文末尾的比较表格中）。...原文链接：https://towardsdatascience.com/pytorch-lightning-vs-pytorch-ignite-vs-fast-ai-61dc7480ad8a
BeagleBone AI VS Raspberry 4评测 1.本文概述 2.主控与外设 2.1 主控 2.2 外设 3.上手把玩与定位 3.1树莓派上手流程 3.2 狗板AI上手方法1 3.3 狗板...AI上手方法2 3.4 狗板AI上手方法3 4.对比总结 1.本文概述 最近一直在研究树莓派4和BeagleBone AI。...相比较而言，树莓派的性能更高，而狗板AI的专业能力更厉害。...狗板AI的上手有三种办法： 3.2 狗板AI上手方法1 第一种：Type直接连上PC 1.连接USB type-c到狗板AI，另外一端连接PC的USB 2.此时狗板AI将启动，此时可以看到一存储设备在PC...要想学习AI，学习系统，学习嵌入式，狗板AI也确实是一块不错的开发板呢。 后面一段时间我也会逐渐将狗板AI玩起来，在这个生态中写出更多更好的文章，分享自己的经验，探索更多好玩的应用。
缩略表： AI（人工智能） = 构建能做智能事情的系统 NLP（自然语言处理）= 构建能理解语言的系统 ⊊AI ML= 构建能从经验中学习的系统 ⊊AI NLP ⋂ ML= 构建能够学习如何理解语言的系统...NLP能够解决AI中一系列的问题。...机器学习（ML）也能够解决AI中一系列的问题，这些问题的解决方案也有可能帮助解决其他AI问题。现在研究的AI中大部分涉及到ML，因为智能行为需要相当多的知识，并且学习也是得到相应知识的最简单的方法。...在AI的情况下，你将会给它规则，并牵着它的手来教它怎么玩。...说了这些之后，一些人喜欢将AI定义为涵盖ML和上述AI定义的扩展集。 现在，对于NLP而言，它在你想让电脑理解文本的时候会用到。它可以通过ML完成，或者也可以通过让它遵循一系列规则。
用皮查伊的话说就是：“AI能帮助人们完成许多事情，这是我们致力于AI研发的原因。但这种强大的技术也会带来问题。” ?...因而对于AI隐私泄露的这一隐患，人们只能正视、想办法解决问题，而非漠视、逃避或其他。 ?...该联盟为开发AI系统的公司，提供了一个沟通平台，让各方在一些有可能对全人类，造成巨大损害的问题上，寻求共同点。 ? 然而，很明显，仅仅建立AI伦理委员，并不能消除人们对AI隐私透露等问题的担忧。...如果没有对AI技术的理解，律师、决策者和一般公众，就很难真正理解或想象AI的可能性和风险。”当然，也就无法更有效地避免或解决，类似AI隐私透露等问题。...那么，如何搜集数据、提供怎样的数据，最终赋予AI怎样的“判断力”，让其更好地理解人类，避免无意识地犯错，减少隐私泄露、歧视等问题的发生，也是应当被着重考虑的问题。
P和NP问题一直是计算机领域的老大难问题，那么在近50年间，人们对这个问题有什么深入的研究呢？让我们在本文中深挖这个世纪难题。...成团问题（clique problem）是一个NP问题。 P则代表了可以有效找到解的问题。我们不知道这300个目标人群的问题是否也是具有P的可解性质。...面对NP问题时，人们通常可以将NP问题表述为可满足性或混合整数规划问题，并将其扔给目前最好的求解器来借助计算机的力量，自动找到答案。...比如歧视问题和政治两极化的问题正在被拉大。这个问题很复杂我们无法一言概之。 上述的问题只是此类场景中的一小部分。...图同构 一些NP问题无法表征为P（有效可解）或NP完全问题（与Clique问题一样难的问题）。我们之前讨论过的最著名的整数因式分解仍然需要指数级的时间来求解。
本文将比较Mistral 7B vs Llama 2 7B and Mixtral 8x7B vs Llama 2 70B 为了提高性能，大型语言模型(llm)通常会通过增加模型大小的方法来实现这个目标...Mistral AI是一家总部位于巴黎的欧洲公司，一直在研究如何提高模型性能，同时减少为实际用例部署llm所需的计算资源。...在本文中，我们将详细地解释了Mistral AI添加到传统Transformer架构中的每个新概念，并对Mistral 7B和Llama 27b之间的推理时间进行了比较。...这种方法在推理时带来了问题，因为由于缓存可用性降低，它具有更高的延迟时间和更小的吞吐量。 SWA的设计可以缓解这些问题，它利用堆叠的注意力层来关注超窗口大小w的信息。...Mistral AI vs Meta: Mistral 7B vs Llama 27b和midtral 8x7B vs Llama 270b的比较 介绍完Mistral的改进，我们将开始进行比较。
之前我们报道过，纸醉金迷的资本主义网站Reddit最近搞出可怕黑技术：用AI技术，把爱情动作片中的主角脸，换成想得不可得的女明星。史称：Deepfakes。 ?...△ 艾玛·沃森被换脸图 不过艾玛现在可以松口气了，AI引起的问题，现在，AI正在解决。...总之，长毛猫Angora和短毛猫Maru，都在用AI打造的智爪抓捕漏网“老鼠”。 防不胜防 尽管如此，目前两只猫还没法杜绝“鼠患”，不是喵团不努力，而是鼠军太强大。...当然，为了解决两支AI猫无法解决的情况，现在Gfycat还雇佣了一些人类员工作为复核，另外还使用了共享位置、上传位置等数据，去协助判断是否包含恶意伪造。 一刀切？...总之，技术进步带来的问题，如果一刀切，可能会由最懒方法造成最不可控后果。 最后，AI换脸带来的影响还不止于此。
可以预见，如果这项技术的有效性得到进一步验证，人类离 LLM 的训练流程又会更远一步，同时 AI 训练 AI 的构想也会更接近现实。...的论文《Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback》最早提出使用 AI 偏好来训练用于强化学习微调的奖励模型，该技术被称为根据人工智能反馈的强化学习...不过他们的研究并未直接对比使用人类反馈和 AI 反馈时的效果，于是能否使用 RLAIF 适当地替代 RLHF 就仍旧是一个有待解答的问题。...在 AI 标签数据集上训练 RM 可以被视为一种模型蒸馏，尤其是因为打标签的 AI 往往比 RM 强大得多。...评估 这项研究使用了三个评估指标：打标签 AI 对齐度、配对准确度和胜率。 打标签 AI 对齐度衡量的是 AI 标注的偏好与人类偏好对齐的程度。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | Shawn 从小到大我一直都是Taylor Swift的死忠粉。上初中时，我的 iPod Nano 里播放最多的就是《Speak Now》。
上个月底，微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案，通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日，谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案，说白了就是去除马赛克的技术。...假设一个场景，如果视频中存在镜头切换以及人物遮挡等问题，就需要利用人脸识别。微软训练了一套基于深度网络的人脸识别模型，对于不同镜头里的两张人脸，根据相似度对它们进行连接。...在讲谷歌的自动解除马赛克绝活前，我们先来了解下马赛克还原问题。 二、马赛克还原之殇 通常来讲，马赛克是不可逆损失信息的，很难还原。 打码是一个减少信息量的过程，这些减少的信息已经丢失。...虽然谷歌这次把去马赛克技术提高了一个水平，但依旧无法达到“还原”的水准，更多属于预测，因此谷歌与微软之间也不存在“用我的矛戳你的洞”这个问题。
作为腾讯AI技术与产品服务的输出口，腾讯云AI依托腾讯三大顶级人工智能实验室，提供丰富的标准化AI应用服务，已经构筑起最为完善的人工智能产品矩阵。...此外，在跨年龄AI寻人、青少年内容审核、AI探星、AI公益等方面，践行公司科技向善的使命和愿景。...03 AI生态 合作伙伴计划：联合AI服务提供商、软件开发商以及众多行业客户，帮助AI开发者随时随地获取专业的知识和技术服务支持，打造一个从技术研发到产业落地相互协同、优势互补的新型AI生态体，推动各行各业的整体化...回复【产品手册】可获得最新腾讯云AI产品及解决方案手册 · 往期推荐 AI Talk | 商场巡检机器人解决方案 AI Talk | 语音识别ASR幕后神器-模方平台 AI小白的最强入门指南（含价值...2599元的薅羊毛秘籍） AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎 AI Talk | 腾讯云NLP大模型预训练最佳实践
作为腾讯AI技术与产品服务的输出口，腾讯云AI依托腾讯三大顶级人工智能实验室，提供丰富的标准化AI应用服务，已经构筑起最为完善的人工智能产品矩阵。...依托腾讯优图实验室，腾讯云AI为数十万家内外部客户提供AI技术服务和丰富的计算机视觉产品组合，包括人脸识别、人脸核身、图像视频处理和分析、OCR技术与AI泛娱乐产品。...此外，在跨年龄AI寻人、青少年内容审核、AI探星、AI公益等方面，践行公司科技向善的使命和愿景。...03 AI生态 合作伙伴计划：联合AI服务提供商、软件开发商以及众多行业客户，帮助AI开发者随时随地获取专业的知识和技术服务支持，打造一个从技术研发到产业落地相互协同、优势互补的新型AI生态体，推动各行各业的整体化...目前，腾讯云AI已提供了超过300多项标准化AI开放能力和80+AI行业解决方案。其中，公有云日处理图像超50亿张，日处理语音超250万小时，日处理自然语言超千亿句，服务全球用户数超过12亿。
这大抵也是AI独角兽们频频冲刺IPO的诱因。...但是从AI四小龙的财务数据来看，AI应用落地仍然存在一定难度，营收不如预期，持续亏损。”...一旦可以在上游解决算法门槛，人工智能的落地剩下的就只是时间问题。...再比如降低AI应用的成本。人工智能的最大问题并不是缺少应用场景，而是人工智能带来的效率提升远低于成本投入。很多企业找到了人工智能的场景，获得了技术落地的价值提升，但没有到达产出高于投入的临界点。...除了寄希望于市场的逐渐成熟，一个重要的赛点在于降低技术的边际成本，当边际成本足够低的时候，所有的问题都将迎刃而解。
作为 AI 从业者，笔者经常被问及关于入行或转行 AI 的问题，其中颇有一些高频重复出现，今天总结出来几个，供大家参考。...问题1：年龄偏大了，而且之前也不是计算机相关专业的，怎么才能转行做 AI？ 这个问题经常被问到。有不少朋友，工作了几年之后，想转向 AI 技术岗位。...问题4：很多同学都会说：”我想从事XXX领域的工作（这里的领域多种多样，比如：股票预测，用 AI 治疗疑难杂症，计算机视觉，语音识别，强化学习等等），需要学习哪些知识？笔试面试怎么准备？”...至于 AI 在医疗方面的落地，更多不是技术问题，而是体制壁垒和数据获取的问题。 要做医疗 AI，首先得能和医院对接上。...这获取数据的第一步，就是目前 AI+ 医疗都还没有解决的问题。连最基础的数据管理和统计都没有，还谈什么数据分析，谈什么AI？ ? 说到笔试和面试，所有的笔试和面试一定会从基础的知识问起。
作为 AI 从业者，笔者经常被问及关于入行或转行 AI 的问题，其中颇有一些高频重复出现，今天总结出来几个，供大家参考。 问题1：年龄偏大了，而且之前也不是计算机相关专业的，怎么才能转行做 AI？...这个问题经常被问到。有不少朋友，工作了几年之后，想转向 AI 技术岗位。但感觉自己年纪比较大了，或者有生活压力，考全日制的研究生不太现实。...问题4：很多同学都会说：”我想从事XXX领域的工作（这里的领域多种多样，比如：股票预测，用 AI 治疗疑难杂症，计算机视觉，语音识别，强化学习等等），需要学习哪些知识？笔试面试怎么准备？”...至于 AI 在医疗方面的落地，更多不是技术问题，而是体制壁垒和数据获取的问题。 要做医疗 AI，首先得能和医院对接上。...这获取数据的第一步，就是目前 AI+ 医疗都还没有解决的问题。连最基础的数据管理和统计都没有，还谈什么数据分析，谈什么AI？ ? 说到笔试和面试，所有的笔试和面试一定会从基础的知识问起。
AI的安全问题我们总结了一下，大概归为三类： 第一类就是AI算法自身的安全问题，比如现在我们的图像识别，图像欺骗，自己用PS定制一张图片，加一些像素进去，会导致自动驾驶出问题。...第二类就是AI系统引入第三方的组件，但这些组件也会存在问题，这就是传统的安全问题了，包括对文件的处理，对网络协议的处理，各种外部输入协议的处理都可能会出问题。 第三类就是黑产也会用到AI。...前面的老师也讲过，现在AI是孩子，你教什么就学什么，结果学坏了，最后骂人，后来微软马上下架去修改，这就是一种样本的问题。 ? 第二个问题就是AI会被蒙蔽。...这就是对AI的攻击。大家可以想像，如果这个攻击案例被用到了实际环境，可能直接导致车毁人亡的严重情况。 ? 第三个问题就是被污染，也就是在AI的底层框架存在的问题。...AI系统的设计或者架构问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
