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艺术与AI：科技与艺术的完美融合
文章目录 艺术创作的新工具 生成艺术 艺术与数据 AI与互动艺术 虚拟现实（VR）与增强现实（AR） 机器学习与互动性 艺术与AI的伦理问题 结语 欢迎来到AIGC人工智能专栏~艺术与AI：科技与艺术的完美融合 本文将探讨艺术与AI的融合，以及这一趋势在当代艺术中的影响和前景。 艺术创作的新工具 传统的艺术创作过程通常依赖于艺术家的创造力、技巧和直觉。 结语 艺术与AI的融合为艺术创作带来了前所未有的创新和可能性。AI作为新的艺术工具，为艺术家提供了新的表现方式和创作灵感。同时，互动艺术的发展也为观众提供了更深入、更个性化的艺术体验。 在未来，艺术与AI的融合将继续推动艺术和科技的发展，为我们带来更多令人惊叹的创作和体验。这一融合的未来充满了挑战，但也充满了机会，将为我们的文化和创意领域带来积极的变革。 艺术与AI的完美融合，将为我们的未来世界增添更多色彩和创意。 结尾
39621编辑于 2023-12-13 语音AI工程与科学的融合创新
语音AI工程与科学的融合创新某中心高级首席工程师Luu Tran数十年来一直致力于语音计算技术的研究与发展。作为语音计算的早期采用者，他亲历了从无声卡电脑到现代语音助手的演进过程。 如今，他正通过促进工程师与科学家的深度合作，推动语音助手技术的创新突破。工程与科学的协同效应Tran认为科学家与工程师的协作对持续创新至关重要：“将工程与科学结合是强大的组合。 双线并行开发项目分为两个并行部分：科学家团队负责机器学习模型：研究贝叶斯模型、图模型、跨域模型、神经网络和协同过滤等六种模型方案工程师团队设计推理引擎：捕获和分析用户显性/隐性信号，优化吞吐量并确保隐私合规模型测试与部署集成测试显示六个模型均优于基线推荐 该社区定期举办技术分享会，促进跨部门知识交流与合作。Tran表示：“与科学家紧密合作帮助我理解最先进AI的能力边界，既能在系统设计中充分利用现有技术，也能避免在不可行方案上过度投入。” 相关技术领域：对话式AI、机器学习、推理引擎、隐私保护、跨学科协作
9910编辑于 2025-08-26【AI 学习笔记】Backbone 更换与模型融合
接下来将简单讲解这两个主题，帮助我们更好地理解如何通过更换 Backbone 和进行模型融合来优化深度学习模型。 --> 卷积层3 (256通道) --> (56x56x256)每个卷积层的通道数决定了提取的特征的数量，而更换 Backbone 时，需要确保新的 Backbone 提供的特征图通道数与后续层的输入匹配 因此，在更换 Backbone 时，必须确保新的采样策略与现有网络的结构兼容。4. 深度（Depth）深度指的是网络中的层数。 （Ensemble）模型融合是将多个模型的预测结果结合起来，以期提升最终的预测准确性。 融合方法能够减少模型的过拟合，提高结果的稳定性和精度。常见的模型融合方法包括硬投票法、加权投票法和堆叠法。
49610编辑于 2025-04-06生成式AI与计算教育融合研究
本雅明·塔巴西访谈：计算教育与生成式AI在本系列访谈中，我们采访了AAAI/SIGAI博士联盟的一些参与者，以了解更多关于他们的研究。 在最新的这次访谈中，本雅明·塔巴西向我们介绍了他在生成式AI与计算教育交叉领域的研究。请介绍一下你的博士研究——你在哪里学习，研究主题是什么？ 还参与了一个名为ChatLearn的项目，目前专注于培训父母与青少年进行敏感的健康对话。在如此不同但重要的背景下进行研究是一个有益的挑战。是什么让你想研究AI，特别是具有社会影响力的AI？ 能否告诉我们一个关于你的有趣（与AI无关）事实？当然！简历上没有提到的是我会唱歌和弹吉他。我是蓝调、乡村和摇滚音乐的忠实粉丝。我也喜欢徒步旅行。音乐和徒步旅行都能帮助我在紧张的研究日后重新充电。 他的研究处于生成式AI与计算教育的交叉领域，专注于为计算机科学学生和教师开发智能支持系统。他领导开发了MerryQuery，这是一个为学生提供定制支持并为教师提供增强洞察力和控制力的AI助手。
11310编辑于 2025-10-09- 来自专栏编程教程
代理IP与AI技术的融合趋势
本文将探讨代理IP与AI技术的融合趋势，并通过代码和案例来通俗地解释其原理和应用。 五、融合挑战与机遇 尽管代理IP与AI技术的融合带来了诸多优势，但也面临着一些挑战。例如，稳定性、速度等问题一直是制约两者融合发展的关键因素。 同时，如何选择合适的代理IP、如何优化AI算法以更好地利用代理IP等也是亟待解决的问题。 然而，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，代理IP与AI技术的融合将带来更多的机遇。 六、结论 代理IP与AI技术的融合趋势是不可逆转的。它们的结合不仅推动了技术和应用的双重升级，还为未来的创新和发展带来了无限可能。 未来，随着技术的进一步发展，代理IP与AI技术的融合将在更多领域发挥出重要作用，为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。
18910编辑于 2025-08-28 - 来自专栏Java开发
Java 技术赋能 AI 与 ML 技术融合的开发实践与应用场景解析
以下是一篇关于Java技术与AI/ML技术融合的文章，介绍了相关技术方案和应用实例：Java技术与AI/ML技术的融合：技术方案与应用实例引言在数字化时代，Java作为一种广泛应用的编程语言，其稳定性和跨平台性深受开发者喜爱 将Java技术与AI/ML技术融合，能够充分发挥两者优势，为企业和开发者提供更强大的解决方案，满足日益增长的智能化需求。 结论Java技术与AI/ML技术的融合为各行业带来了强大的智能化解决方案。 Java 技术，AI 技术融合，ML 开发实践，技术赋能应用，Java 与 AI 融合，机器学习场景，AI 开发实践，Java 驱动 AI,ML 技术应用，人工智能融合，Java 开发实践，AI 场景解析 ，机器学习融合，Java AI 应用，ML 场景开发
28310编辑于 2025-08-07 - 来自专栏程序那些事儿
AI Art Generator：艺术与科技的完美融合
当这两者结合时，我们得到了一个全新的创作工具——AI Art Generator。这是一个革命性的产品，它利用人工智能技术来帮助用户将想象中的艺术作品变为现实。 创意输入，艺术输出 AI Art Generator 的核心功能是它能够根据用户的描述生成高度详细的艺术作品。 无论是在社交媒体上展示，还是用于个人项目，AI Art Generator 提供了一个简单的方式来获取高质量的数字艺术。 结语 AI Art Generator 是一个强大的工具，它打破了传统艺术创作的界限，让每个人都能够成为艺术家。 无论是专业艺术家寻找灵感，还是普通用户想要创造个性化的艺术作品，AI Art Generator 都是一个理想的选择。它展示了艺术与科技结合的无限潜力，让我们对未来的艺术创作充满了期待。
42810编辑于 2024-05-22 - 来自专栏AI系统
【AI系统】算子融合
在很长一段时间，Buffer 融合一直是算子融合的主流技术。早期的 AI 框架，主要通过手工方式实现固定 Pattern 的 Buffer 融合。 偏置融合bias_fusion = torch.concatenate([conv1_bias, conv2_bias], dim=0)# 1 次融合后的权重与偏置卷积，替代 conv1 与 conv2 算子融合前向过程中，BN 重构为两个子层：BN_A 和 BN_B 。其中 BN_A 计算均值与方差，BN_B 完成归一化与缩放，分别融合于相邻卷积层及激活层。 具体融合计算过程如下所示：卷积计算：BN 计算：ReLU 计算：融合卷积、BN 与 ReLU 的运算： 将卷积计算公式带入到 BN 计算公式中，可得到下式： 展开后可得到： 也即将卷积与 BN 融合后的新权重 $w'$ 与 $b'$，可表示为如下所示： 最后，将卷积、BN 与 ReLU 融合，可得到如下表达式：TVM 融合规则与算法TVM是一个端到端的机器学习编译框架，它的目标是优化机器学习模型让其高效运行在不同的硬件平台上
39910编辑于 2024-11-28 AI与云计算融合：腾讯云AI的最佳实践分享
AI与云计算融合：腾讯云AI的最佳实践分享随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其与云计算的深度融合已成为推动各行业数字化转型的重要力量。 本文将深入探讨AI与云计算的融合，分享腾讯云AI的最佳实践，并提供详细的代码实例，帮助读者更好地理解和应用这一技术。 一、AI与云计算融合的背景与意义（一）融合背景在数字化时代，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已无法满足现代企业的需求。云计算以其按需分配资源、按使用计费的模式，为企业提供了灵活的IT基础设施。 （一）未来展望随着技术的不断进步，AI与云计算的融合将更加深入。 技术复杂性：AI与云计算的结合增加了系统的复杂性，需要更高的技术门槛。成本问题：高性能计算资源的成本较高，可能限制中小企业的应用。六、总结AI与云计算的融合正在开启一个智能化的新时代。
62010编辑于 2025-04-05未来工作场所：知识中台与AI的融合
在快速迭代的未来工作场所，知识中台与AI的融合正引领着一场深刻的工作方式变革。这种融合不仅优化了企业的知识管理流程，还通过智能工具如AI问答、内容生成等，极大地提升了工作效率和决策质量。 四、案例：HelpLook AI知识库——知识中台与AI融合的实践HelpLook AI知识库作为一款低代码、开箱即用的SaaS系统，正是知识中台与AI融合的典型代表。 智能搜索与推荐：集成了GPT4o-mini、文心一言、豆包等多种AI大模型，能够理解用户的查询意图，提供精准的搜索结果。 未来工作场所中，知识中台与AI的融合将成为推动企业智能化转型的重要力量。 HelpLook作为一家专注于知识管理与AI融合的企业，以其卓越的技术实力和丰富的实践经验，为企业提供了高效、智能的知识管理解决方案。
40710编辑于 2024-08-29- 来自专栏51RPA
RPA与AI的融合，将会变成什么样？
因此，RPA有着强劲与广阔的市场需求；AI则代表着科技的新生力量，昭示着未来的技术走向。 二、该流程中不能涉及复杂任务，也不能涉及线上、线下的融合。一旦场景中除人机交互外，还包括把纸质信息录入电子系统等打通线上线下交互的环节，或在单点环节涉及复杂任务， RPA就很难发挥作用。 就像与工业4.0，物流4.0和类似的“转型”演变一样，基于AI的决策，可半自动或自主地利用外部信息等资源。 RPA和AI的融合，将更加推动业务流程外包市场的发展，只有更加关注整体数字化转型目标或者特定领域的业务流程外包（BPO）才能从中受益。 其中，第三个阶段中，RPA不只是简单的模仿人，还能与感知技术相互融合。从而获取更多相关的外部知识，自动化处理目标文档中的非结构化数据，实现人机交互，人工复核等增强智能化功能。
86000发布于 2020-05-20 - 来自专栏Debug日志
MCP进阶：工业协议与AI智能体的融合革命
“代码是逻辑的诗篇，架构是思想的交响 在工业自动化与生成式AI的交叉点，MCP协议正经历从传统串行通信到智能体协作的范式跃迁。 通过剖析工业领域的Modbus Communication Protocol与AI领域的Model Context Protocol技术，了解其融合路径，三级上下文管理、动态工具发现等进阶技术，实现工业控制延迟降低 一、MCP协议双轨演进：工业基石与AI革命的碰撞 1.1 工业MCP：46年实时通信的硬核基因 Modbus Communication Protocol由施耐德电气（Schneider Electric 融合协议栈 工业设备与AI智能体的双向协议栈 关键组件选型对比 组件 传统方案 MCP融合方案 优势 通信协议 Modbus TCP MCP over gRPC 延迟从50ms→5ms 数据序列化 二进制编码 输出过滤 return filter.SensitiveWords(result), nil } 五、性能压测与成本模型 5.1 工业AI任务压测数据 场景 传统方案 MCP融合方案 提升幅度
4410编辑于 2025-10-13 - 来自专栏灵墨AI探索室
探索生成式AI的未来：Chat与Agent的较量与融合
AIGC与Agent的区别 AIGC通常指的是基于规则或机器学习模型的系统，能够与用户进行交互式对话。Chat的主要目的是提供信息、解答疑问或进行娱乐对话。它通常不具备长期记忆和复杂的个性化特征。 Agent的设计初衷是通过模拟一个具有独立个性和情感的完整个体，来与用户在多种不同的情境中进行深入的互动和交流，从而建立起更加丰富和有意义的情感联系。 生成式AI的应用与风险 生成式AI的应用范围非常广泛，从自动写作、艺术创作到虚拟助手和游戏角色设计等。它能够极大地提高内容生产的效率，降低成本，并为用户提供个性化的体验。 伦理与隐私：生成式AI可能会无意中泄露敏感信息，尤其是在处理个人数据时，需要确保遵守隐私保护法规和伦理标准。 工作替代：在某些领域，生成式AI可能会替代人类的工作，引发就业问题和职业转型的挑战。 实际上，AI生成内容（AIGC）与智能代理（Agent）之间的关系更像是一种互为补充的伙伴关系，而非相互排斥的竞争关系。
1.1K63编辑于 2024-04-16 - 来自专栏资讯分享
数字孪生与生成式AI融合，加速认知孪生进化
在近日举行的2023界面REAL科技大会上，腾讯数字孪生产品部自动驾驶业务总经理苏奎峰受邀出席，发表了题为《数字孪生与生成式AI闭环迭代进化》的主题演讲。 过去，AI和数字孪生是两个相对独立的体系。而在当下，数字孪生和AI的融合越来越多。 AIGC与数字孪生的结合，能够产生更复杂的，具备记忆、检索、反思和推理等能力的虚拟或虚实融合环境，这就是我们所称的认知孪生。 首先，认知孪生依然强调虚实融合，虚实互动以及虚实一致等问题，不是完全脱离现实而自动生成，而是通过传感器采集真实数据，通过AI和数字孪生技术建模，然后再以此为基础进行生成编辑；其次，动态场景具备四维特征， 展望未来，苏奎峰表示：数字孪生与AIGC的融合能构成一个闭环迭代的体系。一旦这样的闭环体系构建起来，将具有生命体的特征，为各行各业的数字化、智能化，提供可持续迭代的智慧助力。
1.2K00编辑于 2023-10-31 《打破SQL与AI框架对接壁垒，解锁融合新路径》
在当今科技飞速发展的浪潮中，SQL作为管理和处理关系型数据的经典语言，与代表前沿技术的人工智能框架之间的融合，正逐渐成为推动数据驱动型应用发展的重要力量。 这种融合所带来的接口实现，不仅是技术上的突破，更是为众多领域带来了前所未有的机遇与变革。深入探究这一融合过程中的接口实现方法，对技术人员、企业乃至整个行业的发展都具有深远意义。 SQL与人工智能框架融合的必要性数据驱动的模型训练需求人工智能模型的训练依赖于大量高质量的数据，而这些数据往往存储在关系型数据库中，需要通过SQL进行提取和预处理。 SQL与人工智能框架的接口实现是一个复杂而又充满挑战的过程，涉及到数据处理、技术融合、性能优化、安全保障等多个方面。 通过深入理解SQL和人工智能框架的特性，采用合适的技术和策略，解决接口实现中的各种问题，能够实现两者的高效融合，为数据驱动型应用的发展提供强大的支持。
14300编辑于 2025-04-05云开发与AI：智能化时代的技术融合
从企业的运营效率到用户的个性化体验，从数据处理到自动化决策，云开发与AI的融合正在重塑技术的边界，展现出无限可能。 二、云开发与AI的融合2.1 云计算为AI提供强大计算支持AI的训练和推理通常需要大量的计算资源，尤其是在深度学习模型训练过程中，数据量大且计算量极为庞大。 三、云开发与AI的应用场景3.1 智能客服与聊天机器人云开发与AI的结合推动了智能客服和聊天机器人的广泛应用。 四、未来展望：云开发与AI的深度融合随着5G、边缘计算、量子计算等新技术的不断发展，云开发与AI的融合将进入一个全新的阶段。云平台将不再仅仅提供基础的计算资源，还将逐步成为AI创新的孵化器和加速器。 总之，云开发与AI的融合不仅是一场技术革命，也是一场产业变革。只有不断跟进技术的创新，才能在未来的数字化竞争中占据一席之地，抢占先机，迎接智能化时代的到来。
53610编辑于 2024-11-13- 来自专栏音乐与健康
体感音乐与生成式 AI 模型的融合运用
关键词：音乐ChatGPT；生成式 AI 模型；本草音乐；情绪分析；情感表达；音乐疗法；文化为了解决上述问题，复旦大学邱锡鹏团队联合 Multimodal Art Projection（MAP）、上海人工智能实验室的研究者提出了一种名为 首先，语言模型的任务是生成在语义层面经过融合和对齐的内容。然后，非自回归模型在感知层面将多模态语义 token 转换为高保真多模态内容，在性能和效率之间取得平衡。 它融合了艺术学、心理学、神经科学等领域的知识，旨在通过音乐的多维度刺激促进个体的整体健康。 实验结果表明，AnyGPT与多模态音乐 能够完成任意模态对任意模态的对话任务，同时在所有模态中实现与专用模型相当的性能，证明离散表征可以有效且方便地统一语言模型中的多种模态。 评估结果表明，AnyGPT 作为一种通用的多模态语言模型与多模态音乐疗法结合，在各种多模态理解和生成任务上取得了令人称赞的心理干预效果。
10310编辑于 2025-07-17 - 来自专栏开发经验
AI时代：探索机器学习与深度学习的融合之旅
未来展望 结论 欢迎来到AIGC人工智能专栏~AI时代：探索机器学习与深度学习的融合之旅 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：AIGC人工智能 其他专栏：Java学习路线 Java面试技巧 Java实战项目 AIGC人工智能 数据结构学习 文章作者技术和水平有限，如果文中出现错误，希望大家能指正 欢迎大家关注！ ❤️ 近年来，人工智能（AI）领域取得了巨大的进步，机器学习和深度学习技术的融合成为了这一革命的推动力。 结论 在AI时代，机器学习与深度学习的融合代表了技术的巨大进步。通过结合传统机器学习算法的数据增强和特征工程能力，以及深度学习模型的自动特征学习能力，我们可以实现更强大的AI应用程序。 总之，AI时代的机器学习和深度学习正处于飞速发展的阶段，它们之间的融合将为人工智能的未来带来无限可能。让我们携手共进，共同探索这个充满机遇与挑战的融合之旅！ 结尾
76210编辑于 2023-12-13 - 来自专栏技术热文
Redis 与 AI：从缓存到智能搜索的融合之路
Redis 与 AI：从缓存到智能搜索的融合之路在当今数字化时代，Redis 不仅是一个高性能的缓存系统，更是一个强大的 AI 支持平台。 Redis 通过其向量数据库功能和 AI 工具，为现代应用提供了独特的技术优势。一、Redis 的 AI 能力（一）向量数据库功能Redis 的向量数据库功能是其 AI 能力的核心。 执行相似性搜索：通过向量搜索（KNN 查询），Redis 可以快速找到与目标向量最相似的向量。支持向量范围查询：允许用户基于向量距离进行范围查询。 （三）Redis for AIRedis for AI 是 Redis 提供的一套工具，旨在帮助开发者更高效地构建和部署 AI 应用。 例如，使用 LangChain 的 RedisCache 实现 LLM（大语言模型）的缓存功能：set_llm_cache(RedisCache(redis_client));（二）语义搜索与检索Redis
45310编辑于 2025-04-01 - 来自专栏区块链大本营
AI与区块链的融合，会给人类带来什么？
由于每个块与前一个块是互相连接的，因此随着数量的增加，在没有网络共识的情况下，无论想修改什么信息都是非常困难的。 在有了分项数据以及协调决策，再加上有健壮的机制到达法定人数（与群体机器人和多代理场景高度相关）的安全手段之后，这最终还将增加机器与机器之间的交互（Outlier Ventures，2017）和交易。 不过这里我只对那些从事AI、区块链技术交叉（或者融合）的感兴趣，这些企业显然就不是很多了。这样的企业主要集中在旧金山和伦敦，但是在纽约、澳大利亚、中国以及欧洲国家也有例子。 我的观点是指数性技术是非常好的，是可以推进人类发展的，但随着它带来的好处增多，潜在的“负面融合”也会呈指数性增长。要保持警觉。 AI—区块链的融合以后，我们会不会就成为了数据贮藏户？ 说实话，我认为目前唯一能做的事情就是不断地进行尝试。
853150发布于 2018-05-10
腾讯云开发者
