人工智能進(jìn)展SEARCH AGGREGATION
回答:人工智能涉及到的知識(shí)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，是一個(gè)典型的多學(xué)科交叉領(lǐng)域，涉及到哲學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)學(xué)和語言學(xué)等諸多內(nèi)容。正因如此，人工智能領(lǐng)域的研發(fā)需要克服諸多困難，每一次進(jìn)步都需要付出巨大的努力。雖然人工智能已經(jīng)經(jīng)過了60多年的發(fā)展，但是目前人工智能依然處在行業(yè)發(fā)展的初期。編程語言是實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)品的一個(gè)重要工具，不少編程語言都可以完成人工智能產(chǎn)品的開發(fā)任務(wù)，比如C、Python、Java、C...
xuhong
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回答:頂尖AI人才：10%在中國，50%在美國主導(dǎo)人工智能（AI）研究和開發(fā)的約半數(shù)頂尖人才集中于美國。AI是數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的核心技術(shù)。如果負(fù)責(zé)最尖端研究的群體薄弱，中國的競爭力有可能下降。加拿大的AI初創(chuàng)企業(yè)「Element AI」根據(jù)2018年內(nèi)在21個(gè)國際學(xué)會(huì)上發(fā)表的論文調(diào)查了作者人數(shù)和經(jīng)歷，統(tǒng)計(jì)了頂尖AI人才的分布。調(diào)查顯示，全球有2.24萬AI方面的頂尖人才。其中約半數(shù)在美國（1萬295人），其次是...
happyfish
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回答:我是學(xué)軟件開發(fā)專業(yè)的，方向基本也就確定了，要么前端，要么后端，或者大數(shù)據(jù)。首先，編程這個(gè)問題問的領(lǐng)域比較大，為什么說大？如我上述，學(xué)軟件開發(fā)，要么前端，要么后端，也是編程，大數(shù)據(jù)，也是編程，人工智能一樣也是編程……所以，沒有明確一個(gè)具體的方向。編程世界，有一門古老的語言叫做C語言，它是C++和JAVA的祖先，一切語言的基礎(chǔ)都來自它，所以，你不妨與它先認(rèn)識(shí)。但是，現(xiàn)在因?yàn)槿斯ぶ悄艿幕鹌饋淼膒ytho...
劉東
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回答:人工智能是一個(gè)大的概念，具體落地人工智能項(xiàng)目會(huì)接觸機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，這些框架大部分是基于Python開發(fā)的，所以要想深入人工智能項(xiàng)目開發(fā)，python語言的學(xué)習(xí)也是必須的！
Bryan
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回答:人工智能目前主流還是用的python語言和C/C++。其實(shí)大家在網(wǎng)上搜索，都可以查得到，人工智能用的是python語言。實(shí)際呢。人工智能的底層邏輯都是用C/C++寫的。python只是負(fù)責(zé)來寫一些實(shí)現(xiàn)的邏輯。例如第一步是什么、第二部是什么等等。人工智能的核心算法都是用C/C++寫的，因?yàn)槭怯?jì)算密集型，還需要非常精細(xì)的優(yōu)化，還需要GPU，還需要專用硬件的接口之類的。而這些，只有C/C++可以做到。而...
Corwien
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回答:謝樓主提問！人工智能與傳統(tǒng)編程并沒有太多差異，唯一的差異是需要大量數(shù)據(jù)和算力來進(jìn)行模型擬合！AI＝大數(shù)據(jù)(算料數(shù)據(jù))+算法(深度學(xué)習(xí)、基于規(guī)則、基于知識(shí)、基于統(tǒng)計(jì)等等大多是遞歸循環(huán)結(jié)構(gòu))+算力(算力非常高，智能算法才能更好的運(yùn)作)傳統(tǒng)軟件編程＝數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(相對(duì)于AI少量數(shù)據(jù))+算法(算法相對(duì)機(jī)器并不是太復(fù)雜遞歸運(yùn)算較少)+算力(不需要太多算力)三維模擬軟件＝數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(相對(duì)于普通應(yīng)用軟件中等數(shù)據(jù))+算...
rickchen
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...tas加入了由Reddit管理的AMA（Ask Me Anything）平臺(tái)。報(bào)告導(dǎo)讀人工智能進(jìn)展的關(guān)鍵要素：基礎(chǔ)科學(xué)理論、數(shù)據(jù)、計(jì)算力、算法軟件深度學(xué)為什么成功的另一視角： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)神經(jīng)編程編譯器人工智能前沿7大熱點(diǎn)：強(qiáng)...
我們正處在變化的邊緣，就像地球上人類生命的崛起一樣?！ブZ·文奇 站在這里感覺如何? 這似乎是一個(gè)非常陡峭的站立場所 - 但是你必須明白這是站在時(shí)間圖表上的感覺：你并不能看到你的右邊是什么。 所以站在那里...
...看待中國 AI學(xué)術(shù)界論文數(shù)量多，但大師級(jí)人物少的現(xiàn)狀？人工智能被首次寫入中國政府工作報(bào)告，但中國的AI開源生態(tài)還剛剛萌芽，在全球尚處邊緣化地位，如何打造中國AI的主流生態(tài)等議題進(jìn)行討論。關(guān)于GAN 與平行智能的關(guān)系...
企業(yè)安全、人工智能、云計(jì)算和區(qū)塊鏈都有望在今年取得重大進(jìn)展。如果說2018年是數(shù)據(jù)泄露事件頻發(fā)的一年，那么對(duì)于IT專業(yè)人士來說，今年則將是企業(yè)采取具體措施來防止數(shù)據(jù)泄露的一年。下面是最近參加了＠IDGTechTalk 在Twitte...
...吳恩達(dá)等為首的四大深度學(xué)(tiao)習(xí)(can)天王。深度學(xué)習(xí)和人工智能的春天離人工智能最近的IT互聯(lián)網(wǎng)公司敏銳嗅到了這一機(jī)遇。從2011年開始，深度學(xué)習(xí)算法的成熟令人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)飛躍，包括微軟、蘋果、谷歌、Facebook、國內(nèi)BA...
...新的對(duì)話模式的最后階段：用戶可能不再需要下載APP； 人工智能的 bot 利用語音和自然語言能力，能智能監(jiān)控并通過消息UI做出響應(yīng)，自動(dòng)將必要的服務(wù)資源（很可能儲(chǔ)存在云端）提供給用戶。?由于最近機(jī)器學(xué)習(xí)和AI有了巨大進(jìn)...
...高，本文對(duì)深度學(xué)習(xí)在機(jī)器閱讀理解領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用及其進(jìn)展進(jìn)行了歸納梳理。什么是機(jī)器閱讀理解機(jī)器閱讀理解其實(shí)和人閱讀理解面臨的問題是類似的，不過為了降低任務(wù)難度，很多目前研究的機(jī)器閱讀理解都將世界知識(shí)排除...
人工智能的應(yīng)用中，語音識(shí)別在今年來取得顯著進(jìn)步，不管是英文、中文或者其他語種，機(jī)器的語音識(shí)別準(zhǔn)確率在不斷上升。其中，語音聽寫技術(shù)的發(fā)展更為迅速，目前已廣泛在語音輸入、語音搜索、語音助手等產(chǎn)品中得到應(yīng)...
...模型的）將會(huì)是更普遍的概念，即我們應(yīng)該如何構(gòu)建新的人工智能。在2018年，人工直覺的概念將不再是一個(gè)邊緣概念，而是一個(gè)普遍接受的概念。 6、解釋能力（Explainability）是無法實(shí)現(xiàn)的，我們只能假裝 解釋能力存在兩個(gè)問題...
...模型的）將會(huì)是更普遍的概念，即我們應(yīng)該如何構(gòu)建新的人工智能。在2018年，人工直覺的概念將不再是一個(gè)邊緣概念，而是一個(gè)普遍接受的概念。 6、解釋能力（Explainability）是無法實(shí)現(xiàn)的，我們只能假裝 解釋能力存在兩個(gè)問題...
...模型的）將會(huì)是更普遍的概念，即我們應(yīng)該如何構(gòu)建新的人工智能。在2018年，人工直覺的概念將不再是一個(gè)邊緣概念，而是一個(gè)普遍接受的概念。 6、解釋能力（Explainability）是無法實(shí)現(xiàn)的，我們只能假裝 解釋能力存在兩個(gè)問題...
...來越多的計(jì)算量有效地投入到單個(gè)模型的訓(xùn)練中，并且是人工智能訓(xùn)練計(jì)算快速增長的重要推動(dòng)者。但是，batch如果太大，則梯度消失。并且不清楚為什么這些限制對(duì)于某些任務(wù)影響更大而對(duì)其他任務(wù)影響較小。我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，...
...元的，所以說它們其實(shí)是一些多層反卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化出來的人工智能生命嗎？開完腦洞，我們回過頭看，不得不承認(rèn)這個(gè)實(shí)驗(yàn)的setup實(shí)在過于簡化了，能否擴(kuò)展到更加實(shí)際的復(fù)雜場景，也會(huì)是一個(gè)問題。但是不管怎樣，生成出來的...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
