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理解Transformer背后的理论基础，比如自注意力机制（self-attention）, 位置编码（positional embedding），目标查询（object query）等等，网上的资料比较杂乱，不够系统，难以通过自学做到深入理解并融会贯通。...
机器学习即 ML，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。...
94%的人正在使用基础模型API。在我们的样本中，OpenAI的GPT显然是最受欢迎的，占91%，然而Anthropic的兴趣在上个季度增长到15%。(一些公司正在使用多种模型）。...
生成式人工智能可以通过协助质量检查和生产调度来提高芯片利用率和产量，”而供应链可以通过监控和识别产品交付中的断点来优化材料可用性来改善。...
在自然语言中，一个句子中一个词的意义并不仅仅由该句子中相邻的词来决定;距离较远的单词可能会对结果产生重要影响。应用多个连续的局部注意力最终可以获得远距离处的信息，但其权重会被削弱。...
SLAM：同步定位与地图构建；定谁的位？相机的位，相机在机器人身上，就是定机器人的位。建谁的地图？相机经过地方的地图。二者结合，才能确定机器人在某个地图中的具体位置，和这个场景（地图）下的连续运动轨迹。...
1957年，弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）从数学角度考察MP模型，并提出可以通过若干成对的输入输出数据和机器学习方法获得ω和b的值，罗森布拉特依此提出感知机算法（Perceptron Algorithm）。...
简单来说，语言模型能够以某种方式生成文本。它的应用十分广泛，例如，可以用语言模型进行情感分析、标记有害内容、回答问题、概述文档等等。但理论上，语言模型的潜力远超以上常见任务。...
物体检测和图像分类不一样，检测侧重于物体的搜索，而且物体检测的目标必须要有固定的形状和轮廓。图像分类可以是任意的目标，这个目标可能是物体，也可能是一些属性或者场景。...
二值图像是指仅仅包含黑色和白色两种颜色的图像。在计算机中，将白色像素点处理为“1”，将黑色像素点处理为“0”，以方便进行后续的存储和处理等操作。由于图像只有黑色和白色两种不同的颜色，因此只使用一个比特位就能表示。...
从短期来看，ChatGPT 提供信息的模糊性、低时效性、非开源性、非专业性、低可信度及知识产权界定存疑等问题，限制了其在工业领域的应用和迭代。...
人机融合智能和人机混合智能是两个概念，尽管它们有些相似，但还是有区别的。人机融合智能是指将人类智能和机器智能融合在一起，形成一种全新的智能体系，实现人类与机器之间的高度互动和协同。...
NVIDIA的标准库使在CUDA中建立第一个深度学习库变得非常容易。早期的优势加上NVIDIA强大的社区支持意味着如果使用NVIDIA GPU，则在出现问题时可以轻松得到支持。...
最近chatgpt的 Code Interpreter开放了，不管它行不行，先薅进来搜哈一把。...
诱导交互作用指的是不同因素之间的相互影响和作用，这种作用并不是单向的，而是相互促进、相互影响的。在这种作用中，一个因素的存在或变化会影响到另一个因素的存在或变化，同时另一个因素的存在或变化也会反过来影响到第一个因素。...
人工智能（AI）革命已经到来。 随着ChatGPT等应用的公开发布，人们得以利用深度神经网络和机器学习（ML）的力量和潜力获得亲身体验。...
AI大模型可分为自然语言处理大模型，CV大模型、科学计算大模型等。AI大模型支持的模态更加多样，从支持文本、图片、图像、语音单一模态下的单一任务，逐渐发展为支持多种模态下的多种任务。...
一旦开发出令人满意的模型配置，你就可以在所有可用数据（训练数据+验证数据）上训练最终的生产模型，然后在测试集上最后评估一次。...
存算一体需求旺盛，有望推动下一阶段的人工智能发展，原因是我们认为现在存算一体主要AI的算力需求、并行计算、神经网络计算等；大模型兴起，存算一体适用于从云至端各类计算，端测方面，人工智能更在意及时响应，即“输入”即“输出”，目前存算一体已经可以完成高精度计算。...
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