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理解Transformer背后的理論基礎，比如自注意力機制（self-attention）, 位置編碼（positional embedding），目標查詢（object query）等等，網上的資料比較雜亂，不夠系統，難以通過自學做到深入理解并融會貫通。...
機器學習即 ML，是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。...
94%的人正在使用基礎模型API。在我們的樣本中，OpenAI的GPT顯然是最受歡迎的，占91%，然而Anthropic的興趣在上個季度增長到15%。(一些公司正在使用多種模型）。...
生成式人工智能可以通過協助質量檢查和生產調度來提高芯片利用率和產量，”而供應鏈可以通過監控和識別產品交付中的斷點來優化材料可用性來改善。...
在自然語言中，一個句子中一個詞的意義并不僅僅由該句子中相鄰的詞來決定;距離較遠的單詞可能會對結果產生重要影響。應用多個連續的局部注意力最終可以獲得遠距離處的信息，但其權重會被削弱。...
SLAM：同步定位與地圖構建；定誰的位？相機的位，相機在機器人身上，就是定機器人的位。建誰的地圖？相機經過地方的地圖。二者結合，才能確定機器人在某個地圖中的具體位置，和這個場景（地圖）下的連續運動軌跡。...
1957年，弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）從數學角度考察MP模型，并提出可以通過若干成對的輸入輸出數據和機器學習方法獲得ω和b的值，羅森布拉特依此提出感知機算法（Perceptron Algorithm）。...
簡單來說，語言模型能夠以某種方式生成文本。它的應用十分廣泛，例如，可以用語言模型進行情感分析、標記有害內容、回答問題、概述文檔等等。但理論上，語言模型的潛力遠超以上常見任務。...
物體檢測和圖像分類不一樣，檢測側重于物體的搜索，而且物體檢測的目標必須要有固定的形狀和輪廓。圖像分類可以是任意的目標，這個目標可能是物體，也可能是一些屬性或者場景。...
二值圖像是指僅僅包含黑色和白色兩種顏色的圖像。在計算機中，將白色像素點處理為“1”，將黑色像素點處理為“0”，以方便進行后續的存儲和處理等操作。由于圖像只有黑色和白色兩種不同的顏色，因此只使用一個比特位就能表示。...
從短期來看，ChatGPT 提供信息的模糊性、低時效性、非開源性、非專業性、低可信度及知識產權界定存疑等問題，限制了其在工業領域的應用和迭代。...
人機融合智能和人機混合智能是兩個概念，盡管它們有些相似，但還是有區別的。人機融合智能是指將人類智能和機器智能融合在一起，形成一種全新的智能體系，實現人類與機器之間的高度互動和協同。...
NVIDIA的標準庫使在CUDA中建立第一個深度學習庫變得非常容易。早期的優勢加上NVIDIA強大的社區支持意味著如果使用NVIDIA GPU，則在出現問題時可以輕松得到支持。...
最近chatgpt的 Code Interpreter開放了，不管它行不行，先薅進來搜哈一把。...
誘導交互作用指的是不同因素之間的相互影響和作用，這種作用并不是單向的，而是相互促進、相互影響的。在這種作用中，一個因素的存在或變化會影響到另一個因素的存在或變化，同時另一個因素的存在或變化也會反過來影響到第一個因素。...
人工智能（AI）革命已經到來。 隨著ChatGPT等應用的公開發布，人們得以利用深度神經網絡和機器學習（ML）的力量和潛力獲得親身體驗。...
AI大模型可分為自然語言處理大模型，CV大模型、科學計算大模型等。AI大模型支持的模態更加多樣，從支持文本、圖片、圖像、語音單一模態下的單一任務，逐漸發展為支持多種模態下的多種任務。...
一旦開發出令人滿意的模型配置，你就可以在所有可用數據（訓練數據+驗證數據）上訓練最終的生產模型，然后在測試集上最后評估一次。...
存算一體需求旺盛，有望推動下一階段的人工智能發展，原因是我們認為現在存算一體主要AI的算力需求、并行計算、神經網絡計算等；大模型興起，存算一體適用于從云至端各類計算，端測方面，人工智能更在意及時響應，即“輸入”即“輸出”，目前存算一體已經可以完成高精度計算。...
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