人工智能愈加发达,愈加智能化。目前,它已经能够帮助识别人脸,可根据人的心情好坏音乐,甚至能够代替人类驾驶汽车。尽管智能机器的概念自古已有,不管是在东方的神话故事还是西方的希腊神话中都有记载,但直至近几十年,科学界才在AI的实际应用中取得重大突破。 随着亚马逊在智能扬声器Echo中引入人工智能Alexa,AI在消费领域的应用在过去几年中急速扩张。商业领域也开始探索AI在大数据分析中的用途,特别是在客户关系管理、市场营销等领域。全球大多数科技巨头都注意到这个趋势,并在通过内部投资研发或收购初创企业的方式涉足AI
红帽 Ansible Lightspeed 借助 IBM 的 AI 技术,可以极大地减轻使用 Ansible 作为基础设施即代码相关的许多软件配置和管理任务的负担。
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 科幻中有机器人三原则,IBM说不够,要十六原则 。 最新大模型研究工作中,以十六原则为基础,IBM让AI自己完成对齐流程。 全程只需300行(或更少)人类标注数据,就把基础语言模型变成ChatGPT式的AI助手。 更重要的是,整个方法完全开源,也就是说,任何人都能按此方法,低成本把基础语言模型变成类ChatGPT模型。 以开源羊驼LLaMA为基础模型,IBM训练出Dromedary(单峰骆驼),在TruthfulQA数据集上甚至取得超越GPT-4的成绩
最近,我一直在研究网页抓取技术。鉴于人工智能领域的快速发展,我尝试构建一个 “通用” 的网页抓取工具,它可以在网页上迭代遍历,直到找到需要抓取的信息。这个项目目前还在开发中,这篇文章我将分享一下该项目目前的进展。
今天,宣布[Meta 的 Llama 3 模型在 Amazon Bedrock 全面上市。 Meta Llama 3 专为构建、实验和负责任地扩展生成式人工智能(AI) 应用程序而设计。新的 Llama 3 模型最有能力支持广泛的用例,并在推理、代码生成和指令方面进行了改进。更多免费试用产品链接
android studio3.2预览版本已经发布了,下面这些功能在最新的版本已经提供,但可能尚未在测试版本中发布渠道中提供。 什么是新的助理 Android Studio 3.2有一个新的Assistant面板,可以通知您有关Android Studio的最新更改。 如果检测到有新信息要显示,那么当您启动Android Studio时,该面板将打开。您还可以通过选择Help> Android Studio中的新增功能来打开“Assistant”面板 。 Android Jetpack Android
雷锋网按:本文摘选自长城证券报告——互联网迎来AI 时代,海外科技巨头争先布局:人工智能深度报告(国外篇一),在未改变原意的基础上略有删减。 PC互联网时代的企业核心竞争力为软件产品的快速反应能力,移动互联网时代是构建移动端的生态系统,人工智能时代则更为依赖 AI 核心技术。 AI技术拥有两大要素: 核心技术平台 数据循环 只有将 AI 技术与数据结合,才可形成实用性的业务。本文主要侧重于介绍IBM、Google在基础层、技术层、应用层全面布局AI,并对其扩展应用场景等内容进行介绍。 IBM——Watso
在人工智能(AI)领域,智能体(Agent)是指具有自主行为和决策能力的计算系统。随着人工智能技术的发展,智能体的应用越来越广泛,并在各行各业中发挥着重要作用。根据智能体的应用范围和功能特点,智能体通常可以分为垂直智能体(Vertical Agent)、水平智能体(Horizontal Agent)和混合智能体(Hybrid Agent)。本文将对这三种类型的智能体进行详细分析,探讨它们在不同领域中的作用,以及各自的优劣势。
关键时刻,第一时间送达! 这个世界上我们所创造的所有技术其实都只为一个目的而服务——“一步一个脚印地让生存更轻松”,但现在,事情的发展似乎有些停滞不前了。 📷 毋庸置疑的是,数据的有效利用可以让我们清楚地了解正在发生的事情,解决现有的关键案例,并为未来带来创新性的应用。所以拥有的数据越多,使用人工智能和机器学习技术,就可以更高效的处理流程。 但是,现在的我们似乎走进了一个误区——不应该把所有的技术改进用于消除人为力量的干预,而应该充分利用它们来节省我们的“宝贵时间”。也就是意味着,技术的进步并不是要根除人才
原文标题:50 Killer AI Project 编译:言泽 作者:Steffi S 本文为大家带来50个当下正火的AI项目,总有一个会让你感兴趣。 这个世界上我们所创造的所有技术其实都只为一个目的而服务——“一步一个脚印地让生存更轻松”,但现在,事情的发展似乎有些停滞不前了。 毋庸置疑的是,数据的有效利用可以让我们清楚地了解正在发生的事情,解决现有的关键案例,并为未来带来创新性的应用。所以拥有的数据越多,使用人工智能和机器学习技术,就可以更高效的处理流程。 但是,现在的我们似乎走进了一个误区—
机器之心报道 编辑:Panda 用最少的人类监督,从零实现原则驱动的大语言模型的自对齐,IBM 研究院淦创团队在这方面取得了新的成果。他们的结果表明,仅仅通过不到300行的人工标注,他们的方法(即SELF-ALIGN)便能让一个65B的LLaMA基础语言模型在TruthfulQA上超越GPT-4。 大语言模型(LLM)除了性能强大之外,可靠且符合道德伦理也至关重要。为了确保大语言模型实现这些目标,需要它们的输出与人类的意图保持一致。我们通常把这个任务称为对齐(alignment)。 为了满足这一需求,Cha
Elastic 利用其多年的机器学习专业知识以及与生成式 AI 平台的集成,通过相关且上下文感知的 AI 驱动的见解来改变可观察性。Elastic AI Observability 助手(现已提供技术预览版)由 Elasticsearch 相关引擎 (ESRE) 提供支持,可增强对应用程序错误、日志消息和警报的理解,同时提供最佳代码效率的建议。此外,Elastic AI Assistant 的交互式聊天界面允许 SRE 在一个地方进行交互式聊天和可视化所有相关遥测,同时还利用专有的内部信息进行修复。
我当然听说过 lambda 演算,但直到我读了这本书 《类型和编程语言》(Types and Programming Languages) 我才体会到其中美妙。
参与IBM的“第八格”技术论坛,体验了一把基于Bluemix如何快速将一个IOT服务应用开发出来,用Node-red工具创建一个可视化应用。 NODE-RED 是由IBM开源的,基于Node构建的浏览器流程编辑器。 在体验的时候,Bluemix 集成的的NODE-RED服务,集成了IBM Watson的一些能力,使得开发可直接使用watson的一些独有的能力,这些能力可以方便开发者快速将端的使用范围扩大。 Bluemix将IT开发过程中的所有东西抽象成两样东西,Application与Service,程序开
2024年7月6日 - 世界人工智能大会(WAIC 2024)今日进入第三天,议程转向了AI技术在城市管理和公共服务中的实际应用及面临的挑战。本次大会聚集了来自全球各地的专家、学者及业界精英,共同探讨人工智能的未来方向及其对社会的影响。
大家都知道进程是操作系统资源分配的基本单位,有独立的内存空间,线程可以共享同一个进程的内存空间,所以线程相对轻量,上下文切换开销也小。虽然线程已经比较轻量了,但还是占近1M的内存,而今天介绍的有“轻量级线程”之称的Goroutine,可以小至几十K甚至几K,切换的开销更小。
OpenAI在11月6号的开发者大会上,除了公布了gpt4-v、gpt-4-turbo等新模型外,还有一个assistants-api,基于assistants-api开发者可以构建自己的AI助手,目前assistants-api有三类的工具可以用。首先就是之前大火的代码解释器(Code Interpreter),这个在chatgpt-plus会员上线的时候大火了一把。其次就是文件检索(Retrieval),利用Retrieval你可以在assistants中外挂自己的知识库。还有就是函数调用了,这个就不在多说了。assistants-api目前还处于beta版本,但从OpenAI的规划来看,后续应该是会支持DALLE3、gpt4-v甚至是plugin的,我们可以期待下。
AI 科技评论按:本文来自袁峻峰的投稿。袁峻峰,蚂蚁金服人工智能部,复旦金融学硕士,FRM金融风险管理师。10年以上从事金融IT相关领域工作经验,包括国内银行间市场金融产品(包括衍生产品)的量化分析、市场风险管理以及相关系统实现等。目前从事并关注于金融领域机器学习相关主题与应用。 对于闲聊机器人来说,如果告诉其你失恋了,能回个“蓝瘦,香菇”。那这聊天机器人挺牛。一定是经常更新训练数据,与时俱进。但回过来一想,求之不得的忧伤,恒久远已,天下之才独占八斗并且贵不可言的陈思王曹植,不也因为求不得写了篇《洛神赋
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过创建一个数据流图,您可以告诉参与系统流程的人员所提供和交付的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。数据流图在软件工程中得到了广泛的应用。您可以在信息系统建模中使用DFD。本文以客户服务系统为例,对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
大概一个星期之前,OpenAI“全面”开放了,因为之前的用户要先加入他们的等待列表,然后等待被选中。 不过现在,只要符合“一定条件”的用户,都可以直接登录并使用功能,每个人默认账号有一定的金额,可以对OpenAI的功能进行测试。
如果是人类来回答这个问题,即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答,但对机器来说,除非依赖大量人为制定的规则,回答这样的问题难度堪比“哥德巴赫猜想”。
在最新的Elastic Stack 8.8.1 版本中,Elastic推出了 Elastic Security Assistant 和 Generative AI 连接器。这是一款开放、生成式的人工智能助手,由Elasticsearch Relevance Engine(ESRE)驱动。通过这个AI助手,我们可以使网络安全普惠化并适用于各种技术能水平的用户。通过使用预构建的推荐提示工程,并为LLM 提供由Elasticsearch检索和分析得出的特定上下文,用户可以轻松完成告警内容摘要,告警处理建议、查询语句生成、代理集成建议等工作。
对不少IT人员来说,每天与Kubernetes交互的机制一般是通过kubectl——一种命令行工具。kubectl主要用于与Kubernetes API服务器通信,以在Kubernetes中创建、更新和删除工作负载。本教程的目的是概述您可以使用的一些常用命令,并提供管理Kubernetes的良好起点。
毫无疑问,人工智能的出现正在改变我们许多人的工作方式。无论你选择乐观地接受这一点或是怀疑这个观点--是另一个话题了。
可以看到。catch捕获到了第一个错误,在这道题目中最先的错误就是runReject(2)的结果。如果一组异步操作中有一个异常都不会进入.then()的第一个回调函数参数中。会被.then()的第二个回调函数捕获。
新手程序员总是把大量的时间用在学习编程语言上,学习语法,技术和开发工具,他们认为如果掌握了这些就是一个优秀的程序员。
这里直接选用h2oGPT的论文摘要部分:建立在大型语言模型 (LLM) 之上的应用程序,如 GPT-4,由于其在自然语言处理方面的人类水平的能力,代表着人工智能的一场革命。然而,它们也带来了许多重大风险,例如存在有偏见的、私人的或有害的文本,以及未经授权包含受版权保护的材料。我们介绍了 h2oGPT,这是一套开放源代码的代码库,用于基于生成性预训练transformer (GPT) 创建和使用 LLM。该项目的目标是创建世界上最好的、真正的开源方法,以替代封闭源代码方法。作为令人难以置信和不可阻挡的开源社区的一部分,我们与令人难以置信的和不可阻挡的开源社区合作,开源了几个经过微调的 h2oGPT 模型,参数从 70 亿到 400 亿,准备在完全许可的 Apache2.0 许可证下用于商业使用。我们的版本中包括使用自然语言的 100 XMATHX PC 私人文档搜索。开源语言模型有助于推动人工智能的发展,使其更容易获得和值得信任。它们降低了进入门槛,允许个人和团体根据自己的需求定制这些模式。这种公开性增加了创新、透明度和公平性。需要一个开源战略来公平地分享人工智能的好处,而 H.O.ai 将继续使人工智能和 LLMS 民主化。
多语家庭正变得越来越普遍,有一些研究发现多语人口已经超过单语人口,而且这个数字还将继续增长。随着多语用户数量的不断增加,开发能够同时支持多种语言的产品比以往任何时候都更加重要。
对于闲聊机器人来说,如果告诉其你失恋了,能回个“蓝瘦,香菇”。那这聊天机器人挺牛。一定是经常更新训练数据,与时俱进。但回过来一想,求之不得的忧伤,恒久远已,天下之才独占八斗并且贵不可言的陈思王曹植,不也因为求不得写了篇《洛神赋》。诗经中也有“汉有游女 不可求思”, ”求之不得 寤寐思服”的句子。王菲的歌词中也有”思念是一种很玄的东西,如影随形,无声又无息出没在心底,转眼吞没我在寂默里,我无力抗拒,特别是夜里,想你到无法呼吸”。这么多样的表达。情感是难以描述的,“我们的精神状态是如此复杂,只能以类比的方式来描述”[1],中国历来的文人墨客最是擅长比兴手法,我们不排除“蓝瘦,香菇”是一种表达,但中文中那么更优美的表达也不该忽略。而按目前基于大量聊天样本,当客户反馈时既为正样本,通过深度学习RNN之类的模型解决Sequence2Sequence的问题。如能学到一个机智对话的蜡笔小新已是很赞,而且目前也还有很长的路。
作者 | 袁峻峰 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 需要什么样的智能助理,是《棋魂》中的佐为还是蜡笔小新? 对于闲聊机器人来说,如果告诉你失恋了,能回个“蓝瘦,香菇”。那这聊天机器人挺牛。一定是经常更新训练数据,与时俱进。但回过来一想,求之不得的忧伤,恒久远已,天下之才独占八斗并且贵不可言的陈思王曹植,不也因为求不得写了篇《洛神赋》。诗经中也有“汉有游女 不可求思”, ”求之不得 寤寐思服”的句子。王菲的歌词中也有”思念是一种很玄的东西,如影随形,无声又无息出
几日前,随着CES 2019的落幕,主办方发布了一份全球消费科技市场2019-2022年预测报告。报告显示,在宏观科技趋势上,人类从2000年进入数字时代、2010进入互联时代,并将于2020年进入数据时代。
助手 API 允许你在自己的应用程序中构建 AI 助手。助手具有指令,并可以利用模型、工具和文件来响应用户的查询。目前,助手 API 支持三种类型的工具:代码解释器、文件搜索和函数调用。
在之前的文章中,我们提到过“JetBrains 2024.1 中,AI Assistant 插件已被解绑,现在作为单独的插件在 JetBrains IDE 中可用”。
机器学习是人工智能的核心,旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中,比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现,人工神经网络在我们日常生活中的APP(比方说语音助手)和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解,所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同,人脑更加强大
在过去的两个月里,随着 Thoughtworks 内部的大规模 AI 辅助软件交付(AI4SoftwareDelivery)的展开 —— 在全球,有上千名的 Thoughtworker 这一个涉及不同角色、不同地区,以及几十场内部分享的活动。
AI科技评论按:很多读者在思考,“我和AI科技评论的距离在哪里?” 答案就在文末。 图片来源:CNET AI科技评论按:在谷歌 I/O 2017大会开始之前,各大媒体就频频猜测Google Assis
我们在上篇文章中讲到了sync.WaitGroup类型:一个可以帮我们实现一对多 goroutine 协作流程的同步工具。
由于使用AI Assistant是和 OpenAI API在交互,每个人使用工具的水准不一样(小二哥也是才入门)。
重磅消息:JetBrains全家桶AI Assistant激活震撼上线,立即体验AI Assistant编程时代!
尽管context.Context是Go语言中一个非常重要的概念,也是Go中并发代码的基石,但开发人员有时会对它的使用有误解。根据官方文档的定义,Context会携带一个截止日期,一个取消信号和跨越API边界的值。现在让我们深入研究这个定义并理解与上下文(Context)所有的相关概念。
上篇文章将Prompt提示工程大体概念和具体工作流程阐述清楚了,我们知道Prompt工程是指人们向生成性人工智能(AI)服务输入提示以生成文本或图像的过程中,对这些提示进行精炼的过程。生成人工智能是一个根据人类和机器产生的数据训练的机器人,它不具备筛选你正在交流的内容以理解你实际在说什么的能力。也就是说你说的就是你得到的。那么我们使用Prompt在不进行高成本的调参,显得尤为重要,因此有很多Prompt策略适用于不同的语言大模型中,在图像大模型中Prompt策略可谓是核心必学科目了。那么本章我们将了解Prompt主流策略有什么。
注意: Dockerfile的指令是每执行一次都会在docker上新建一层,所以过多无意义的层,会造成镜像膨胀过大,上面提到过,可以用&&符号链接命令,这样执行后,只会创建一层镜像
一、利用 commit 理解镜像构成 注意: docker commit 命令除了学习之外,还有一些特殊的应用场合,比如被入侵后保存现场等。 但是,不要使用 docker commit 定制镜像,定制镜像应该使用 Dockerfile 来完成。 如果你想要定制镜像请查看下一小节。 镜像是容器的基础,每次执行 docker run 的时候都会指定哪个镜像作为容器运行的基础。 在之前的例子中,我们所使用的都是来自于 Docker Hub 的镜像。 直接使用这些镜像是可以满足一定的需求,而当这些镜像无法直接满足
2023年6月13日,OpenAI针对开发者调用的API做了重大更新,包括更易操控的 API模型、函数调用功能、更长的上下文和更低的价格。
Box 允许将一个值放在堆上而不是栈上,留在栈上的则是指向堆数据的指针。Box 是一个指向堆的智能指针,当一个 Box 超出作用域时,它的析构函数被调用,内部对象被销毁,堆上的内存被释放。
在产品中使用LLM的下一阶段,重点是让它们生成的响应/回复更加「超前高速化」(hyper-specific)。
JS的闭包,是一个谈论得比较多的话题了,不过细细想来,有些人还是理不清闭包的概念定义以及相关的特性。
次优的嵌入模型、低效的分块以及缺乏元数据过滤可能会影响LLM响应的相关性。以下是应对方法。
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