机器学习
机器学习是计算机系统用于逐步改善其在特定任务上的性能的算法和数学模型的研究。
我们与其探讨“人工智能到底适不适合开源”，不如说“开源只是促进人工智能技术发展的一种举措。”
报告从 AI 技术和行业应用角度，通过对网易智企 AI 技术团队的方案进行深入解读，透视网易智企如何在工业实践中驾驭 AI 技术，实现内容风控、音视频及自然语言对话三个领域技术的持续迭代，为企业在 AI 时代进行业务创新，开展企业数字化转型提供有效参考。
文本至图像的 AI 模型。
转眼间，AI 编程神器 Copilot 已经发布一年有余，这一年，Copilot 改变了什么？真的给开发者带来帮助了吗？
一种新的集成软件正在出现，它将业务数据同步到一个简化的数据中心，然后将数据同步到目标系统。
基于 AI 能力加持的生物计算引擎，可以帮助创新药物研发实现从“大海捞针”变为“按图索骥”。
PyTorch 基金会正式成立。
从 Stack Overflow 2022 报告，看技术选型。
采用计算机辅助语言学习技术，通过检测英语学习者的发音是否正确、错误的具体原因，可以及时、高效、便捷地提供针对性的发音指导，且不受传统面授的时空限制。
仅靠词汇和语句训练的人工智能系统，可能永远无法比拟人类认知。
将动物语言翻译成人类能听懂的“话语”，不过是一个打着 AI 幌子的伪需求。
从法律层面定义人工智能。
轮腿式机器人是近年来机器人研究的前沿领域。
1956 年，一场主题为用机器模拟人类智能的研讨会在美国召开。
可解释性，已经成为当今机器学习研究与开发领域最紧迫的难题之一。
强化学习可以用于训练一种策略，使其能够在试错的情况下来完成任务，但是，强化学习面临的最大挑战就是如何在具有艰难探索挑战的环境中从头学习策略。
早前在回答为什么要自研超算 Dojo 时，马斯克曾表示，“解决自动驾驶的唯一方法是解决现实世界中的 AI 问题，无论是硬件还是软件，而这也是特斯拉正在做的事情。除非一家公司具有很强的 AI 能力以及超强算力，否则很难解决自动驾驶难题。”
借助 AI 工业视觉检测平台，施耐德电气武汉工厂已经把产品的漏检率降到了 0，过检率则稳定控制到 0.5% 以内。
OGeek 技术峰会来啦！本届将以“云无界、端无边”为主题，与各位开发者一起探讨音视频、云渲染、AIoT、一站式应用开发等热门技术的演进方向，共建端云协同生态。干货满满，不容错过！
面对新技术，既不要盲目“迷信”，也不能抵触抗拒。
如今，由计算机生成的逼真人脸已经随处可见。我们到底该如何分辨个中真伪？
混合智能是一种让人工智能和人类一起工作以实现预期结果并相互学习的方法。
随着机器学习在许多垂直行业中发挥着越来越重要的作用，进化算法是一种有吸引力的解决方案，可以解决伴随自动化流程复杂性和规模增加而带来的级联挑战。
快手正式进军 toB 市场，要把视频化升级“轻量化”
网络安全影响着我们的日常生活，Stefan Achleitner 解释了为什么人工智能和可观测性可以帮助你防止下一个大漏洞。
在这份年度报告中，InfoQ 的编辑们讨论了 AI、ML 和数据工程的现状，以及软件工程师、架构师或数据科学家应该关注的新趋势。
本文介绍了如何使用.NET Standard 构建一个神经网络。
本次课程介绍了基于 ZK 协议的机器学习隐私保护设计，详细分析了 Mystique 协议的结构和解决的问题。
为什么 MLOps 不能简单类比 DevOps
最终的模型 Minerva 可以解决 STEM 推理任务中的定量数学问题。
