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人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。...(more)
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

最新

  • 时间:2024-04-13 14:00
  • 地点:北京海淀
  • 状态:未开始
  • 浏览127
    报名3
    选型评估·4天前
    苟志龙中国民生银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 智能风控
    一、议题说明在人工智能技术不断进步的今天,大语言模型在各行各业的应用愈发广泛。然而,面对众多的大语言模型,如何科学、合理地选择最适合企业和开发者需求的模型,成为了一个关键问题。本议题的目标是深入探讨构建科学的大语言模型选型评估框架,以及应包含哪些评选维度,旨在帮...(more)
    浏览627
    penghuasheng广发证券 擅长领域:系统运维, 云计算, 监控
    98 会员关注
    一、议题说明随着人工智能技术的不断突破,大模型在众多领域开始显现其巨大潜力。在运维领域,我们看到一些领先的企业正在运用大模型赋能稳定性保障工作,比如利用大模型赋能IT服务台与知识库管理的服务质量、辅助编写脚本、与ChatOps结合打造高效的协同效率、辅助进行故障定...(more)
    专栏: 活动总结
    浏览877
    elasticsearch·2024-03-18
    搁浅沉默某股份银行 擅长领域:人工智能, 数据库, 大数据
    一、引言在实际搭建日志中心的过程中,对于架构选项有很多疑惑,甚至技术栈不清楚用哪些,由于本身是日志模块,属于系统的侧面,该场景下,大部分用户对于日志数据的专业性要求并不是很多,故而会一昧的使用传统的ELK(Elasticsearch+logstash+kibana)的架构模式,来构建日志模块或简易的日...(more)
    浏览995
    评论6
    大语言模型·2024-03-18
    xuyy秦皇岛银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据库
    9 会员关注
    一、议题说明:在过去数年间的数字化、数智化浪潮下,银行等金融机构对于智能风控、模型算法早已不再陌生。在风控领域,模型广泛地应用于舆情监测、客户关系挖掘、客户评级、异常预警等场景,也积累了大量的规则和算法,并产生了较大的价值。以商业银行为例,此前,银行数字化转型的本...(more)
    专栏: 趋势观点
    浏览583
    数据库·2024-03-13
    haizdl大连 擅长领域:灾备, 存储, 服务器
    1228 会员关注
    引言提及Redis,大多数从事IT工作的都知道它是一种非常快的数据库。如果进一步问它为什么那么快,可能大多数人会回答“它是运行在内存里的数据库,所以快”。其实Redis是因为很多维度的创新才支撑了“快”的评价。如果我们了解了它在数据模型、处理模式等方面的特点,就会更加了...(more)
    专栏: 最佳实践
    浏览1199
    评论4
    大语言模型·2024-03-12
    soap申万宏源证券有限公司 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据仓库
    一、主题说明:该主题探讨了当大型模型产生极端错误回答时,如果得到良好处理,对企业用户有哪些好处。答案涉及到错误处理的重要性,包括及时发现和纠正错误可以提高企业对模型的信任度,确保决策基于准确信息。另外,通过监控模型性能、实施强化学习以及分析错误,企业能够不断改进模...(more)
    大语言模型·2024-03-11
    penghuasheng广发证券 擅长领域:系统运维, 云计算, 监控
    98 会员关注
    信息化时代,我们通过线上系统将传统线下工作重新做了一遍;互联网时代,用连接打破了交流的界限;数字化时代以数据驱动重塑商业模式。那么,在稳定性保障领域,大模型如何破局,打破那张“看起来惊艳,又使不上力”的纱,用全新方式引领我们重塑稳定性保障呢?一、AIOps的演进在Gartner还没...(more)
    浏览2142
    评论4
    大语言模型·2024-03-08
    xuyy秦皇岛银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据库
    9 会员关注
    一、议题说明:随着新技术的革新,大模型从感知智能向认知智能跃迁,具备了一定的推理能力,在金融服务领域拥有良好的应用前景。基于大模型技术,金融机构可以更好地理解和响应用户需求,让产品和用户需求更精准地匹配。利用深度学习、强化学习、迁移学习等技术,融合金融行业的知识...(more)
    专栏: 趋势观点
    浏览1074
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