而与手游厂商轻松月入亿万形成鲜明对比的是 VR厂商寥寥数千的下载量 这一数据摆出来 让人连探问营收的欲望都没有 而《I expect you to die》作为一匹黑马 用营收入超100万美元的好成绩
【AI大模型】如何让大模型变得更聪明 前言 在以前，AI和大模型实际上界限较为清晰。...**那么在这个AI大时代，怎么才能让大模型变得更聪明呢？**本文将会给各位进行具体的介绍。...文章目录 【AI大模型】如何让大模型变得更聪明 前言 一、大模型的现状与挑战 1.1 理解力的局限 1.2 泛化能力的不足 1.3 适应性的挑战 二、怎么让大模型变聪明呢？...而当训练效果不佳时，大模型就会变得迟钝和不够聪明——毕竟，时代瞬息万变，大模型也是以时代为背景的。 二、怎么让大模型变聪明呢？ 在介绍了现如今大模型陷入的挑战之后，我们该如何让大模型变得聪明呢？...所以，当我们看待如何让大模型变得更聪明这个课题的同时，也要认识到时代的延展性，而人的行为也是如此，只有不断学习，跟进时代，才能不被淘汰，增进知识——从另一个角度来看，这不也正是大模型为了“像人”而努力的一个点吗
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼 ,提供视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。...大数据时代 概述 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。...进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。
框架上面是模型层，ChatGPT和文心大模型就在模型层。大模型成为了人工智能时代的操作系统，所有应用都将基于大模型开发。模型之上是应用层，包括各种各样的AI原生应用。...2009年阿里云写下中国自研云计算操作系统的第一行代码，开启中国的云计算时代，经过14年的努力，中国已经形成全球第二的算力规模，算力产业年增长率近30%。...阿里云的目标，是提供高质量、高性能的算力，“让算力更普惠，让AI更普及”。今年4月，阿里云“通义千问”大模型开放对外测试，目前已有超过20万企业用户申请接入，几乎覆盖所有新兴和传统行业。...接下来谈谈数据。数据是大模型的原材料，针对具体场景，相关数据的覆盖与质量都至关重要，标注数据的管理也是模型迭代中的重要工作。...在大模型的训练和使用过程中，需要大量异构算力的支持，对网络速度与稳定性要求也很高，加上GPU服务器比一般服务器稳定性更低一些，服务器的运维、问题的排查更频繁，整体运维的难度与工作量会高很多。
下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位： 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”...商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。...六、移动应用开发工程师 移动应用开发，会随着移动互联网时代的到来变得更受追捧。...八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT
云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。...在将大数据转移至云上时，以下四个小贴士可以让用户既能享受到云计算的灵活性又能获得严格的云安全策略。 1、将敏感数据加密(强烈推荐) 数据加密将会为你的云基础设施建起一堵“虚拟的墙”。...并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。...多备份在给用户备份数据时自动把数据压缩加密并传到多个云端平台，采用3层加密安全保护体系使得数据安全达到最高。...总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云(大)数据的首要步骤。
所以，AI不是只有大模型。AI的大模型时代也 ≠ 只有大模型的AI时代。 成熟的AI，早就已经上岗了 或许你还不敢相信，现在哪怕小小的快递背后，都已经有AI技术在加持了。...当前影响AI应用性能的要素无非两个：算力和数据访问速度。 目前最新的第四代至强®️ 可扩展处理器的单颗CPU核数已经增长到最高60核。...最后在安全方面，英特尔也是做到了“鱼与熊掌兼得”：基于英特尔®️ SGX/TDX的可信执行环境（TEE）可为大模型提供更安全的运行环境，还不需要拿性能做交换。...这便是英特尔在AI大模型时代中的“加速之道”了。 还会带来怎样的变革？ 纵观AI技术的发展之路，不难发现英特尔在其中履行着一条非常清晰的准则——用起来才是硬道理。...甚至只在数据中心和边缘中用都不够，最好每个人的每台电脑，每个信息终端设备都有独立加速AI应用的能力才能“芯”满意足。
NoSQL数据库：非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动...搜索和认知商业：当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式，例如前段时间的围棋大战，就是一个很好的应用...数据可视化：数据可视化技术是指对各类型数据源(包括hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多，如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos ，...数据整合：通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合; 数据预处理：数据整合是指对数据源进行清洗...、裁剪，并共享多样化数据来加快数据分析; 数据校验：对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。
本文跟大家介绍我们和网易伏羲合作发表在EMNLP'23主会的工作FreeAL: Towards Human-Free Active Learning in the Era of Large Language Models[1]，旨在探讨大模型时代的数据标注该何去何从...我们的答案是大模型时代的主动学习技术FreeAL——大小模型协同工作，达到Human-Free的数据标注 。 二、FreeAL框架 要理解FreeAL，我们可以思考人类在数据标注的过程中做了什么。...没错，这就是我们FreeAL的框架——大模型提供标注，小模型进行蒸馏，再回流大模型进行更准的ICL。...不过，小模型训练的时候，其实筛选的“干净样本”里混一些错的也没什么问题，性能还是会提升，但是要做ICL的话，我们还是希望更干净的demo set，所以我们又根据loss逐类精心挑选了一些。...事实上，由于很多领域的隐私问题，很多研究者都比较认可开发垂域大模型的重要性，其中数据标注必然是重要的一环。而我们FreeAL就给了这么一个可以大幅降低数据标注成本的方案。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力。然而，它们并非完美无缺，仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，究竟如何让大模型变得更聪明呢？ 方向一在于算法创新。...通过对算法的持续优化和改进，大模型能够更高效地处理信息，从海量数据中提取有价值的知识，并进行准确的推理和预测。 方向二是注重数据质量与多样性。...总之，要让大模型变得更聪明，需要从算法创新、数据质量与多样性以及模型架构优化等多个方面共同努力。只有这样，我们才能充分发挥大模型的潜力，推动人工智能技术在各个领域取得更加卓越的成果。...去掉幻觉 增加高质量训练数据：确保训练数据的全面性、准确性和可靠性，丰富数据的类型和领域，减少模型因数据不足而产生错误认知。...引入知识图谱：将知识图谱与模型结合，为模型提供更明确的知识结构和关联信息，辅助模型进行更准确的推理和判断。
构建更智能的搜索引擎从了解“例外”开始 看起来，创新似乎来自意想不到的地方（毕竟，如果它来自预期的地方，那它会被称为创新吗？）。...仅通过几种模式即可获得优势 我们可以使用大数据来创建模式！...有人可能会认为所有这些处理异常的方法都与大数据相矛盾。毕竟，大数据都是通过汇总大量数据并对此数据量进行广泛的统计分析，以获得洞察力和算法来预测未来的行为。...然而，现在我清楚地知道这两种方法可以很好地协同工作：通过使用大数据来创建模式数据库。 模式可以来自任何地方。他们可以手动输入，也可以从内容中提取（使用文本挖掘技术）。...我们打算用这些想法向真正的智能搜索引擎迈出一大步。
展望2018年，大数据产业发展将迎来“黄金时代”，产业集聚将进一步特色化发展，创新驱动仍将是产业发展主基调，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。...2018年的数据分析 数据分析将包含可视化模型 2017年，对2800名商业智能专家的一项调查预测，数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。...数据发现的范畴已经扩大，不仅包括对数据分析和关系的理解，还包括呈现数据的方式，以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是，作为一种把数据变成可用洞见的方法，可视化模型越来越受欢迎。...但在2018年，机器学习将变得更聪明、更快速、更有效。...据称，Gluon平台可以让人工智能开发人员更容易设计和开发人工神经网络。 Gluon平台将落户亚马逊AWS服务。Gluon界面是“开源且易于使用的”。
商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。...六、移动应用开发工程师 移动应用开发，会随着移动互联网时代的到来变得更受追捧。...八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT...这种挑战势必会需要有更多更专业的技术人才帮助解决这些问题。
我们已经进入了一个大数据的时代，在数字生活空间，用户每天上网产生大量的数据信息，这些非结构化的数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大的商业价值。...智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及，正在深刻改变整个广告市场营销的生态，大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。在大数据时代，移动营销正在呈现出以下十大趋势。...，通过对用户现有的浏览和搜索行为数据的分析，预测其当下及后续的需求，由此开展更精准和更实时的营销推广。...十、建立战略联盟是移动营销平台方向 大数据时代，大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。...大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战的时代，也是一个充满机会的时代，亟需广告公司调整经营战略，快速布局数字营销和移动营销。
我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战，大数据与教育的结合成为时代发展的必然要求。...大数据时代可以采集更多、更细微的教学行为数据，比如学生在何时何地应用何种终端浏览了哪些视频课件、观看了多长时间、先后浏览顺序、是否跳跃观看等细颗粒度的行为都将以日志记录的形式被保存下来。...学校不仅要对学生在校期间的学业成就进行评价，还要持续跟踪学生毕业后的发展情况，以期为学校教学质量评估提供更全面、更准确的科学数据。...大数据在教育领域究竟该如何全面“落地”，有无可推广的成熟应用模式，仍是困扰教育界的一大难题。...国家应在推进教育数据开放运动的同时，高度重视教育数据的隐私保护与安全管理，不断努力采取更先进、安全系数更高的措施来保障教育数据安全，保护教育隐私数据不外泄、不被恶意使用。
当前，大数据仍处于1.0时代,有两个方面是目前最确定的投资机会：1.大数据的建设。2.拥有优质数据源的公司。...大数据行业可以分为七个基本模块 以数据的应用生命周期角度,大数据行业可分为七个基本模块:数据源、数据获取、数据存储、数据交流、数据分析、数据应用、数据安全。...处于1.0时代,更关注大数据入口的争夺 我们认为大数据行业发展历程将有三个不同阶段,分别为以获取大数据入口为核心的大数据1.0时代,以大数据应用为核心的大数据2.0时代,以大数据闭环为主的大数据3.0时代...当前,我国的大数据产业仍然处于1.0时代,更多的投资和关注是对大数据入口的抢夺。 投资方向 在当前大数据1.0时代,有两个方面是目前最确定的投资机会。 1.大数据的建设。...而当规模效益开始体现时,公司将会成为大数据入口的一部分,估值将显著提升。 另外,随着大数据1.0时代的推进,以下这两个方向,也能发掘到较稳定的投资机会: 1.有行业背景依托的大数据分析公司。
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北京时间3月2日凌晨，DJI大疆创新在美国纽约举行新品发布会，发布了精灵系列新品——大疆精灵Phantom 4。 发布会并没太多惊喜，因为在发布会开始前Phantom 4的照片已被曝光过。...自即日起，从大疆的官方自营渠道：官网商城、天猫旗舰店、大疆欢乐海岸旗舰店就可购买。Apple官网商城和Apple Store零售店即将开始接受Phantom 4的预定；3月15日起上述各渠道开始发货。...大疆各授权经销商将于4月1日起开始对外发货。
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