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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”。

热点

大语言模型·2024-06-15
苟志龙课题专家组 · 中国民生银行 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 大语言模型应用场景
本文介绍了大模型技术的特点和应用前景,但也指出了数据安全、隐私保护和算法偏见等伦理挑战。未来需要在技术和伦理双重规范下,推动人工智能的可持续发展。大模型应用需伦理审查,业务边界应明确,建立人机协同机制。大模型发展面临多重挑战,需保持敬畏和审慎态度。...(more)
专栏: 趋势观点
浏览2992
大语言模型·2024-05-17
Luga Lee联盟成员 · None 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
48 会员关注
LLM评估指标包括RAG和Fine-Tuning,用于评估输出质量和指导模型优化,RAG包括忠诚度和上下文回忆,Fine-Tuning包括Hallucination、KL散度和F1分数。
浏览878
评论4
大语言模型·2024-06-10
jinhaibo课题专家组 · 昆仑银行 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 大数据
6 会员关注
本文探讨了银行智能客服系统的分布式架构设计,优化了大模型的应用价值和挑战。讨论了分布式计算的优化策略,包括服务器性能、网络带宽、数据分片、模型压缩和任务调度。分析了RAG和微调技术的差异及适用性,强调了它们在不同场景下的互补和协作关系。...(more)
专栏: 活动总结
浏览2653
评论4
AI·2024-06-05
仙守 · 苏宁易购 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 机器学习
1 会员关注
本文介绍了RNN模型中的两种结构:BRNN和NTM,以及对LSTM结构的搜索和变种的探索。实验发现,学习率是影响模型效果最大的超参数,不同数据集的最优学习率不同;隐藏层大小越大,模型效果越好,但训练时间也相应增加;输入门、输出门和输入激活函数对于有监督的连续实数数据上的模型来说至...(more)
浏览2367
大语言模型·2024-05-29
Steven课题专家组 · steven 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
78 会员关注
金融行业积极进行金融科技转型,大模型无疑是一个高效的赋能工具。大模型的应用也面临着数据、算力、合规和安全、人才、架构等问题和挑战。大模型应用场景在于生成式AI场景,需要强大、专业的知识库的支持,甚至是跨领域知识库的支持。...(more)
浏览2075
大语言模型·2024-05-29
Luga Lee联盟成员 · None 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
48 会员关注
AI代理面临的四大挑战:数据偏见、透明度和可解释性、安全和隐私、伦理和道德。解决这些挑战需要建立有效的监督机制、制定清晰的法律法规、加强安全测试和评估、建立可解释的AI技术、加强公众科普教育、建立伦理审查机制和安全防护措施、加强泛化能力的训练和开发灵活的AI...(more)
浏览2641
大语言模型·2024-05-27
朱向东课题专家组 · 某银行 擅长领域:服务器, 存储, 数据库
61 会员关注
随着人工智能和大数据技术的快速发展,金融企业越来越多地开始探索和应用大规模模型的推理和训练。然而,在建设大模型推理集群和训练集群的过程中,面临着一系列网络难点 ,涉及网络选型,架构选择和存储规划等 。本文将分析金融企业在这方面的挑战,并提出一些建设性的解决方案和经...(more)
专栏: 趋势实践
浏览3403
大语言模型·2024-05-20
朱祥磊 · 某移动公司 擅长领域:大语言模型, 人工智能, 云计算
98 会员关注
优化模型性能指标,提高业务效率,保障数据隐私,提高用户满意度,为企业带来长远发展潜力。
浏览1227
大语言模型·2024-05-23
仙守 · 苏宁易购 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 机器学习
1 会员关注
大模型应用广泛,但存在框架局限、数据需求大等问题。未来发展方向包括小型化、专业化等。大模型将成为各行业的落地利器,开源大模型能提高社区追随度和模型完善度,闭源大模型则能形成技术先发优势。...(more)
专栏: 趋势观点
浏览2959
大语言模型·2024-05-21
端侧大语言模型应用于终端智能系统,需考虑轻量敏捷、安全稳定和成本等因素。技术包括量化压缩和数据重排等,应用广泛于医疗、供应链、人才服务、工业、办公自动化、智能制造、保险、金融风控等领域,具隐私安全性高、不受网络环境限制的优势。...(more)
专栏: 趋势观点
浏览3813
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