人工智能
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TensorFlow Lite与PyTorch Mobile:移动设备上的机器学习框架对比
在当今技术飞速发展的时代,机器学习已不再局限于云端,而是逐渐渗透到移动设备中。TensorFlow Lite和PyTorch Mobile是目前市场上最常用的两款工具,用于直接…… -
深度解析Phi-4:人工智能语言模型的创新突破
人工智能(AI)领域正在飞速发展,而语言模型,尤其是那些专注于推理和问题解决任务的模型,正处于这场革命的核心。微软研究院开发的Phi-4,一个拥有140亿参数…… -
机器学习如何彻底改变营销模式 - 数字化浪潮下的营销新变革
在数字化浪潮的推动下,机器学习(Machine Learning, ML)正在彻底改变营销的传统模式。根据Gartner的预测,到2024年,领先企业将在销售流程的某些环节中广泛…… -
用户破4亿后OpenAI面临的多重挑战与应对策略 - 人工智能领域焦点
用户破4亿之后,OpenAI仍面临重大问题 在拥有4亿用户之后,OpenAI依旧存在一个重大问题。 OpenAI已经迅速崛起成为科技领域最具影响力的力量之一。其开发的人工…… -
萨蒂亚·纳德拉揭露人工智能最大谎言:它并非独立于人类运作
萨蒂亚·纳德拉刚刚揭露了人工智能最大的谎言 在科技发展的宏大叙事中,人工智能(AI)无疑是当下最为耀眼的篇章。它承诺着一个充满创新、效率提升以及问题解决…… -
NeurIPS 2023:人工智能与机器学习领域的前沿盛会
NeurIPS 2023,作为人工智能(AI)和机器学习领域的顶级盛会,再次为全球的研究人员和开发者带来了前沿的科研成果和创新突破。本届会议不仅吸引了创纪录的13,3…… -
大语言模型(LLMs)架构优化与长文本处理技术解析
大语言模型(LLMs)如GPT和BERT已经彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,推动了从文本摘要、翻译到对话系统和检索增强框架的广泛应用。这些模型在理解和生成类…… -
SLMs与LLMs在人工智能领域的性能对比与选择
人工智能领域正在快速发展,语言模型领域出现了两种竞争性的方法。一方面,像GPT-4和Claude这样的大型语言模型(LLMs)通过海量数据集训练,每天都在处理越来…… -
AI模型“作弊”现象:影响、成因与解决之道 - 人工智能发展关键挑战
这些人工智能模型宁愿作弊也不愿公平竞争 在当今的人工智能(AI)领域,一个令人不安的现象正逐渐浮现:一些AI模型似乎更倾向于通过“作弊”来达到目标,而非公…… -
图像分析大比拼:Llama 3.2 90B与GPT 4o谁更出色
在当今社交媒体和网络浏览的日常中,我们每天都会接触到无数的图片。有些图片让我们思考,有些让我们发笑,而有些则让我们着迷,甚至让我们想知道背后的故事。……