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近年来人工智能的发展,已经从“大炼模型”逐步迈向了“炼大模型”的阶段。
如果人工智能模型的运作方式不透明,就很难信任任何模型或任何第三方来源。
允许开发者快速构建、训练和微调会话式人工智能模型。
构建一个研究和情境化的模型更具挑战性,但它对未来的进步至关重要。
一文道尽「人工智能的2021年」
从BERT 模型出现到 GPT-3 拥有 1750 亿参数规模的千亿级大模型,大规模预训练模型成了一个新的技术发展趋势。
本月24日,在智源研究院承办的2021中关村论坛“人工智能与多学科协同创新”平行论坛上,智源研究院学术副院长、清华大学教授唐杰公布了“悟道2.0”应用的最新进展,并带来了两个最新应用案例。大模型时代的到来对于人工智能究竟有何意义?在会上,智源研究院院长黄铁军也给出了我们答案。
谷歌的 1.6 万亿参数模型,看起来是目前规模最大的,其速度比之前谷歌开发的最大语言模型(T5-XXL)提高了 4 倍。
大模型的快节奏发展,让了解最新技术动态、积极主动学习成为每一位从业者的必修课。InfoQ研究中心期望通过每周更新大模型行业最新动态,为广大读者提供全面的行业回顾和要点分析。
这表明了自适应LLM在彻底改变人工智能研究和应用方面的潜力。
近年来,随着人工智能的深入研究和发展,智能模型也层出不穷。以ChatGPT为代表的自然语言智能模型不断迭代发展,为我们带来了各种各样的方便和帮助。
当地时间9月30日,美国特斯拉公司的人形机器人-“擎天柱”(Optimus)亮相,这款机器人之前在一些媒体的报道中,有些功能已经展现了不俗的表现,令人叹为观止。
探讨大模型时代端侧芯片架构设计思路、创新NPU 架构及生态建设。
从写代码到写Prompt,解锁鸿蒙原生应用高效开发秘籍
随着AI技术不断完善升级,产业界的主要需求已经不再是基础算法的打磨,而是如何让AI技术与行业场景、企业需求相契合。不久之前,科技部等六部门联合印发了《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》,明确提出了AI技术与不同行业
如今的生成式人工智能已经能够在没有任何人类干预的情况下制定出具有操控性和欺骗性的策略。
本文主要分享在智能风控体系下模型如何做到全流程自动化的迭代。
o3不会完全“砍掉”,API 依然支持调用 o3 推理功能。