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数据分析师是一个好职业吗?

根据劳工统计局(BLS)的数据,研究分析师,包括数据分析师的就业预计将在2021年至2031年间增长23%。数据分析职业的显著增长为有抱负的候选人带来了前景。它深刻地影响了向公众提供的服务和产品。作为数据分析师,您必须具备解决问题和分析技能以及计算机科学,统计学和数学的技术知识。该领域为个人和职业增长提供了充足的机会,使您可以与尖端技术一起工作。但是,这个令人兴奋的职业道路究竟包括什么?让我们探讨一下为公司提供数据分析服务的理想候选人所面临的期望。 数据分析师做什么? 数据分析是指从数据中获取信息或分析它以用于业务利益。它提供了关键的质量见解,指导公司的决策过程。工作的职责包括: 收集分析数据。它将涉及通过各种方式发现或收集不同类型的数据。例如,调查,投票,问卷以及跟踪网站上的访客特征。或者,根据要求和可用性,可以购买数据集。 编程语言对前一步骤生成的数据进行清理处理,称为原始数据。名称意味着存在不需要的信息,包括异常值,错误和重复项,需要处理。清理过程旨在提高数据质量并使其可用。 现在需要对数据进行建模,为其提供结构和有组织的表现形式。它还涉及将数据进行分类和其他相关流程,使其可呈现。 因此形成的数据将服务于多种目的。使用将取决于问题陈述,这也将确定解释方法。数据解释主要涉及查找数据中的趋势或模式。 数据的展示同样是一项重要任务,其中最重要的要求是让信息以与预期相同的方式到达观众和相关方。它需要表达和沟通技巧。通常,数据分析师使用图表和图形,随后是报告撰写和信息呈现。 成为数据分析师的原因 有多种原因可以鼓励人们成为数据分析师。最重要的五个原因是: 需求高:数据生成的增加导致了大量未处理的数据。它包含许多公司可以使用的秘密。可以执行任务的个人需求呈指数级增长,标准需求为每年3000个职位。 动态领域:如果您喜欢应对挑战并在克服问题中找到乐趣,则数据分析师工作有很多提供。每天都有新的有趣挑战,这是一个需要分析思维和头脑风暴以提出解决方案的地方。在这个过程中您也可以学到很多,有益于自我提高。 高薪:数据分析师职位的薪资水平很高,值得追求此职业。薪资涨幅根据行业而异,并在某些领域承诺更高的收入和奖金。 通用性:数据分析师的需求不限于特定领域。每个行业都会产生大量数据,并需要根据信息做出逻辑决策。因此,该职位对每个专业化的人士都开放,而不受您的背景或兴趣的限制。 引领职业选择:有技能的数据分析师将为职位和公司带来价值。成长,晋升和额外福利的可能性无处不在。它使您有机会做出改变,领导团队,教导他们,变得有竞争力或塑造劳动力文化。 需求和未来就业趋势 目前数据分析师的需求很高,薪资水平也很好。根据当前数据生成的速度,未来的需求也有望增长。随着新技术的产生和数据收集的便利性,未来肯定会为人才提供新的机会。未来数据分析师的一些预期新职位包括: 解释人工智能的功能和适用性。对新开发功能的质量分析。 在业务运营和数据处理中组合实时分析。它将指导基于逻辑和策略的规划。 生成的数据解释报告需要自我解释和易于解释。数据可视化至关重要,并且该领域具有良好的职业前景。 预计引入增强型分析,其中可以通过ML算法和NLP算法处理复杂数据集。它将是引人入胜且普遍可访问。 发展机器学习和物联网,以确保当前不可能的事情成为可能。 数据分析领域的专业化方向 数据分析岗位提供了特定的工作领域。可以期待的不同专业化方向包括: 风险分析师…

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什么是似然和概率之间的区别?

可能性和概率是数据科学和商业中常用的相互关联和经常混淆的术语。两种概率都与概率相关,但在定义和用法上有所不同。本文旨在澄清可能性与概率的定义、用法和误解,以便更好地理解和应用于各自的领域。 什么是可能性? 我们可以将可能性定义为一种定量估计或度量,指出模型或假设在观察数据中的适合程度。它也可以被解释为在特定参数集中找到期望结果或数据收集的机会。在统计推断中发挥着基础作用,可能性的最终目的是得出有关数据特征的结论。通过利用最大似然估计或MLE来找到参数估计,看到了参数估计在实现相同目的中的作用。 假设检验使用可能性比率评估零假设。类似地,可能性通过比较模型进行模型选择和检查。研究人员常常使用贝叶斯信息准则(BIC)和阿卡伊克信息准则(AIC)作为模型选择的度量。基于可能性的方法在构建置信区间以估计参数方面发挥着重要作用。 什么是概率? 概率是指我们根据模型参数预测的特定结果发生的可能性或机会。概率测量提供了预测和理解不确定事件可能性的框架。它有助于通过比较不同结果的可能性来量化概率理论中的不确定性。在预测建模中,我们使用概率理论构建置信区间、进行概率预测和进行假设检验。 此外,随机性和随机过程取决于概率理论,因为需要分析和建模随机现象。这里使用概率进行模拟和理解复杂系统。此外,由概率提供的重要的公理、规则和定理,对不确定性和逻辑一致性的分析具有重要意义。 可能性与概率-计算 使用可能性函数计算可能性 可能性函数是一个数学表达式,用于确定数据分布。该函数表示为Likelihood(|x),其中|表示所需模型的参数,X表示观察到的数据。 让我们通过一个例子来理解这个问题。例如,您有一袋彩色弹珠。你想预测取出红色弹珠的概率。从随机抽样开始,记录颜色,然后使用上述公式计算可能性。您将计算或估计代表抽出红色弹珠的概率的参数。我们将如先前所述的可能性函数表示为,它表示给定特定值的观察数据x的概率。 假设独立且同分布的抽样,可能性函数将为: L(|x)= k(1-)(n-k),其中n是抽样次数,k是观察到的数据中的红色弹珠数。假设您按顺序抽出弹珠五次,红,红,蓝,红,蓝。 L(0.5|x)=0.53(1-0.5)(5-3) L(0.5|x)=0.530.52 L(0.5|x)=0.015625 因此,在= 0.5的情况下,观察到所述球序列的可能性为0.015625。 使用PMF或PDF计算概率 PMF计算从一组明确的有限变量中找到所需值的概率。它表示为P(X = x),其中x是随机变量的特定值。在PMF中,x的值为非负数,基于x的可能值的概率之和为1。 PDF涵盖了广泛的领域,并指示找到特定值或落在特定值范围内的概率。这里的表达式表示为f(x)。同样,概率密度函数为非负数,曲线覆盖的区域等于1。 将可能性解释为衡量数据与特定假设或模型的匹配程度的度量…

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不再作弊!Sapia.ai实时捕获AI生成的答案!

在一个令人兴奋的突破中,Sapia.ai 推出了一项新功能,可以实时识别和标记由生成式 AI 模型(如 ChatGPT)创建的响应。Sapia.ai 是全球领先的深度学习 AI 驱动的智能聊天平台。这一开创性的能力使 Sapia.ai 与竞争对手区别开来,在 AI 动力的聊天平台领域提供了重大优势。让我们深入了解这一革命性的发展,了解它如何改变在线聊天面试的格局。 另请阅读:如何准备 2023 年的数据科学面试? 揭示一个改变游戏规则的功能 Sapia.ai 的最新功能引入了一项前所未有的能力,能够迅速检测和标记源自生成式 AI 模型的响应。通过利用其拥有的超过 10 亿个单词的专有数据集,该数据集由 250 万候选人提供了超过 1200…

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使用AWS专门构建的加速器,将您的机器学习工作负载的能耗降低高达90%

机器学习(ML)工程师传统上关注模型训练和部署成本与性能之间的平衡越来越多的客户逐渐将可持续性(能源效率)作为额外目标这一点非常重要,因为训练ML模型,然后使用训练好的模型进行预测(推理)可能是高能耗的任务此外,更多…

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2023年最佳人工智能工具20+款适用于初创企业

人工智能正在彻底改变工作场所的创意、分析和决策。今天,人工智能的能力为企业提供了巨大的机会,可以加速扩张并更好地控制内部流程。人工智能应用广泛,从自动化和预测分析到个性化和内容开发。以下是最好的人工智能工具,可以为年轻企业提供帮助,并加快其扩张。 AdCreative.ai 通过AdCreative.ai,提高广告和社交媒体的水平 – 这是终极人工智能解决方案。告别几小时的创意工作,欢迎在短短几秒钟内生成高转化的广告和社交媒体帖子。立即使用AdCreative.ai最大化成功,最小化努力。 DALL·E 2 OpenAI的DALLE 2是一个尖端的人工智能艺术生成器,它可以从单个文本输入中创建独特和创意的视觉效果。它的人工智能模型是基于大量图像和文本描述的数据集进行训练的,以响应书面请求生成详细的、视觉上吸引人的图像。初创企业可以使用DALLE 2在广告、网站和社交媒体页面中创建图像。由于这种从文本生成不同图像的方法,企业可以节省时间和金钱,不需要手动获取或创建图形。 Otter AI 利用人工智能,Otter.AI为用户提供实时会议笔记转录,这些笔记是可共享、可搜索、可访问和安全的。获得一个会议助手,录制音频,撰写笔记,自动捕捉幻灯片,并生成摘要。 Notion Notion通过利用其先进的人工智能技术,旨在增加其用户群。他们的最新功能Notion AI是一个强大的生成式人工智能工具,可以协助用户完成诸如笔记摘要、识别会议中的行动项、创建和修改文本等任务。Notion AI通过自动化繁琐的任务、为用户提供建议和模板,最终简化和改善用户体验,从而简化工作流程。 Motion Motion是一个聪明的工具,利用人工智能创建每日计划,考虑您的会议、任务和项目。告别规划的麻烦,迎接更高效的生活。 Jasper 凭借其出色的内容生产功能,Jasper是创意产业中的先进人工智能内容生成器,为新企业提供帮助,以最少的时间和精力投入生产高质量的多媒体内容。该工具的效率源于识别人类写作模式,从而促进团队快速生产有趣的内容。为了保持领先优势,创业者可以将Jasper作为人工智能助手,帮助他们为着陆页面和产品描述编写更好的副本,以及更引人入胜、更有吸引力的社交媒体帖子。 Lavender Lavender是实时人工智能电子邮件教练,被广泛认为是销售行业的改变者,帮助数千名SDR、AE和经理提高他们的电子邮件回复率和生产力。竞争激烈的销售环境使得有效的沟通技巧对成功至关重要。初创企业可以利用Lavender提高电子邮件回复率,并与潜在客户建立更深入的关系。 Speak AI…

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认识Seal:一种AI框架,通过利用2D视觉基础模型对大规模3D点云进行自监督学习,追求“分割任何点云序列”

大型语言模型(LLMs)已经成为了人工智能领域的热门话题。它们近期的影响和惊人的表现已经帮助医疗保健、金融、娱乐等各个行业做出了很大的贡献。像 GPT-3.5、GPT 4、DALLE 2 和 BERT 这样的知名 LLMs,也被称为基础模型,可以执行非凡的任务,通过提供一个简短的自然语言提示,为我们生活带来了独一无二的内容。 最近的视觉基础模型(VFMs)如 SAM、X-Decoder 和 SEEM 在计算机视觉方面取得了许多进展。虽然 VFMs 在 2D 感知任务方面取得了巨大的进步,但 3D VFM 研究仍需要改进。研究人员建议扩展当前的 2D VFMs 用于 3D 感知任务。一个关键的…

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马克斯·普朗克研究所的研究人员提出了一种名为 MIME 的生成式 AI 模型,该模型采用 3D 人体动作捕捉数据,并生成与动作一致的可信 3D 场景

人类总是与周围环境互动。他们在空间中移动,触摸物品,坐在椅子上或睡在床上。这些互动详细说明了场景设置和物体位置。默剧演员利用他们对这种关系的理解,仅凭身体动作创造富有想象力的3D环境。他们能教计算机模仿人类动作并制作合适的3D场景吗?包括建筑、游戏、虚拟现实和合成合成数据的多个领域可能会从这种技术中受益。例如,有大量的3D人体运动数据集,例如AMASS,但这些数据集很少包含有关它们采集的3D设置的详细信息。 他们能够使用AMASS为所有动作创建可信的3D场景吗?如果可以,他们可以使用AMASS创建具有现实人类-场景互动的训练数据。他们开发了一种新颖的技术,称为MIME(挖掘互动和运动以推断3D环境),它基于3D人体运动创建可信的内部3D场景,以响应此类查询。它是如何实现的?以下是基本假设:(1)空间内的人体运动表示物品的缺失,从本质上定义了图片中没有家具的区域。此外,它在接触场景时限制了3D物体的种类和位置;例如,坐着的人必须坐在椅子、沙发、床等上。 图1:从人类运动中估计3D场景。他们使用3D人体运动(左侧)重新创建出现过的现实3D设置,例如从运动捕捉或身体穿戴传感器中获得的运动。他们的生成模型能够生成多种逼真的场景(右侧),其中考虑了人与场景的适当互动,包括人的位置和姿势。 德国智能系统Max Planck研究所和Adobe的研究人员创建了MIME,这是一种基于变压器的自回归3D场景生成技术,以将这些直觉转化为具体形式。给定一个空的平面图和一个人体运动序列,MIME预测人体将接触到的家具。此外,它预测不会与人接触但与其他物品相匹配并符合人体运动带来的自由空间限制的可信物品。他们将运动分为接触和非接触片段,以为人体运动条件3D场景创建。他们使用POSA估计可能的接触姿势。非接触姿势将脚的顶点投射到地面平面上,以建立房间的自由空间,并将其记录为2D地图。 POSA预测的接触顶点创建反映接触姿势和相关的3D人体模型的3D边界框。满足接触和自由空间标准的对象被期望自回归使用此数据作为变压器的输入;参见图1。他们扩展了大规模合成场景数据集3D-FRONT,创建了一个名为3D-FRONT HUMAN的新数据集,以训练MIME。他们自动向3D场景中添加人物,包括非接触人物(一系列步行动作和站立的人)和接触人物(坐、接触和躺着的人)。为此,他们使用RenderPeople扫描的静态接触姿势和AMASS的运动序列。 MIME在推理时间为输入运动创建逼真的3D场景布局,表示为3D边界框。他们从3D-FUTURE集合中选择3D模型,然后根据人的位置和场景之间的几何限制微调它们的3D位置。他们的方法在不进行任何调整的情况下适用于已记录的真实运动序列,例如PROX-D。 总之,它们提供以下内容: • 一款全新的运动条件生成模型,用于自动回归地创建与人接触但避免占据运动定义空位的物品的3D房间场景。 • 通过使用来自AMASS的运动数据和RenderPeople的静态接触/立姿姿势,创建了一个由互动人物和自由空间中的人物组成的全新3D场景数据集。 他们的代码和视频演示均可在GitHub上获得。他们还有一个视频解释他们的方法。

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ChatGPT 像智能对话机器人智能助手一样,知道什么该说,什么不该说

生成人工智能(AI)已经成为科技界的中心,但在严格控制的互联网环境中的操作仍然笼罩在神秘之中。然而,一家中国科技公司360安全技术最近揭示了其ChatGPT-like服务“智能脑”(Zhinao)如何应对中国严格的审查制度。让我们深入探索这个揭开面纱的过程,了解生成AI如何适应审查制度。 另请阅读:中国提出的AI法规震动行业 介绍智能脑:中国的“智能大脑”ChatGPT-like技术 在北京的一场盛大仪式上,360安全技术推出了其开创性的AI聊天机器人Zhinao,也被称为“智能大脑”。创始人兼董事长周鸿祎揭示了技术的关键方面,强调了其嵌入式的“多级过滤和审核”系统。这个系统对确保符合中国严格的审查规定至关重要。 即时停止:精确处理敏感词汇 Zhinao一个引人注目的特点是,如果用户输入“敏感词汇”,它能够立即终止对话。该公司策划了一个全面的被禁止的词汇或短语列表,通过人工审核员的努力和公安部门的监管不断更新。这种严格的控制机制展示了生成AI如何适应中国审查制度的要求。 另请阅读: 仅邀请访问:加强内容安全性 360安全技术采用了中国科技巨头普遍的限制政策,通过邀请码提供对其聊天机器人的访问。通过采用这种方法,公司确保对使用其生成AI产品的人员拥有更大的控制权。内容安全被誉为Zhinao的一个重要优势,符合中国维护对在线内容严格监管的承诺。 另请阅读:中国对人工智能风险发出警报 遵守当地法律和道德准则 周鸿祎强调,在开发大型语言模型和生成AI时,遵守当地法律、法规、道德和传统的重要性。他强调,无论这些技术是在哪个国家开发的,遵守这些因素都是至关重要的。周的声明强调了将AI输出与本地规范和价值观保持一致的重要性。 另请阅读:美国国会采取行动:两项新法案提议对人工智能进行监管 中国的监管环境:控制生成AI的一步 4月,中国网络安全管理局(CAC)推出了管理生成AI的草案规则。这些规定要求在每个AI产品公开发布之前进行安全评估,禁止聊天机器人生成涉及政权颠覆、暴力、色情或破坏经济和社会秩序的内容。尽管这些规则尚未正式实施,但表明中国努力塑造其境内AI技术的发展和部署。 另请阅读:欧盟通过AI规则表态 战略回避:避免敏感问题 包括百度的Ernie Bot在内的中国ChatGPT风格的服务已经实现了特定的功能来回避回答敏感问题。当被问及中国的民主问题时,Ernie Bot机智地回避了这个话题,称它还没有学会如何回答这个问题。这种回避性的回答展示了遵守中国严格审查规则所需的小心翼翼的机动性。 另请阅读:Ernie Bot vs. ChatGPT:AI语言模型的比较分析 中国追赶的积极前景…

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SRGANs:弥合低分辨率和高分辨率图像之间差距

介绍 想象一下,你在一个尘土飞扬的阁楼里发现了一本旧的家庭相册。你会立即清理灰尘,并充满兴奋地翻阅它的页面。你发现了一张很多年前的照片。但是,你看起来并不开心,因为这张照片已经模糊而且颜色已经褪色。你会竭尽全力去找到照片中的面孔和细节。这是在旧时代的场景。幸好,现在有了新技术。我们有超分辨率生成对抗网络(SRGAN),可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。在本文中,我们将学习最多关于SRGAN,并将其应用于QR码增强。 来源:Vecteezy 学习目标 在本文中,我们将学习: 超分辨率及其与普通缩放的区别 超分辨率的一些方法及其类型 深入了解SRGAN,它们的损失函数、架构和一些应用 使用SRGAN进行QR增强的实现以及详细描述 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 什么是超分辨率? 在许多犯罪调查电影中,我们经常遇到一个典型的情景,侦探会检查闭路电视录像以获取证据。有一幕场景,有人发现了一张小而模糊的图像,他们通过缩放和增强得到了清晰的图片。你觉得这可能吗?是的,我们可以通过超分辨率来做到这一点。超分辨率技术可以增强由闭路电视摄像机捕捉的模糊图像,从而为它们提供更详细的视觉效果。 ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. 将图像进行放大和增强的过程称为超分辨率。它包括从相应的低分辨率输入生成图像或视频的高分辨率版本。其目标是恢复丢失的细节,提高清晰度并改善视觉质量。如果你只是放大图片而不进行增强,你会得到模糊的图片,如下图所示。增强是通过超分辨率实现的。它在许多领域中都有应用,包括摄影、监视系统、医学成像、卫星成像等。 ……….. 传统超分辨率方法 传统方法主要集中于估计缺失的像素值和提高图像分辨率。有两种方法:基于插值的方法和基于正则化的方法。 基于插值的方法 在超分辨率的早期阶段,他们主要关注基于插值的方法,其目标是估计缺失的像素值,然后将图像放大。假设相邻的像素值将具有相似的像素值,并使用这些值来估计缺失的值。最常用的插值方法包括双三次插值、双线性插值和最近邻插值。但是结果不尽如人意。这导致了模糊的图像。这些方法计算高效,适用于基本的分辨率任务和计算资源有限的情况。 基于正则化的方法 另一方面,基于正则化的方法旨在通过将额外的约束或先验引入到图像重建过程中来改善超分辨率结果。这些技术利用图像的统计特征来增加重建图像的精度,同时保留细节。它提供了更多对重建过程的控制,并增强了图像的清晰度和细节。但是,这里存在一些限制,如处理复杂图像内容会导致在某些情况下过度平滑。 尽管这些传统方法有一些限制,但它们为超分辨率强大的方法的出现铺平了道路。 来源:Rapid API…

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解决ChatGPT偏见的背包:背包语言模型是变压器的替代AI方法

AI语言模型正在成为我们生活中必不可少的一部分。几十年来,我们一直使用谷歌来获取信息,但现在,我们正慢慢地转向ChatGPT。它提供简洁的答案、清晰的解释,通常更快地找到我们所寻找的信息。 这些模型从我们多年来产生的数据中学习。因此,我们将我们的偏见传递给了AI模型,这是该领域的一个争议话题。一个特别引起关注的偏见是代词分布中的性别偏见,其中模型倾向于根据上下文喜欢使用带有性别色彩的代词,如“他”或“她”。 解决这种性别偏见对于确保公平和包容的语言生成至关重要。例如,如果你以“CEO认为…”开头的句子,模型会继续使用他,如果你用护士代替CEO,下一个标记就变成了她。这个例子是一个有趣的案例研究,可以研究偏见并探索缓解偏见的方法。 事实证明,上下文在塑造这些偏见方面起着至关重要的作用。通过用与不同性别相关联的职业代替CEO,实际上可以翻转观察到的偏见。但是,这里的挑战在于:实现在CEO出现的所有不同上下文中的一致去偏见并不容易。我们希望的是可靠和可预测的干预措施,无论特定情况如何,它们都能起作用。毕竟,在理解和改善语言模型方面,可解释性和控制性是关键。不幸的是,当前的Transformer模型虽然在性能方面令人印象深刻,但并不完全符合这些标准。他们的上下文表示引入了各种复杂和非线性的影响,这些影响取决于手头的上下文。 那么,我们该如何克服这些挑战?我们如何解决我们在大型语言模型中引入的偏见?我们应该改进Transformer,还是应该提出新的结构?答案是Backpack Language Models。 Backpack LM通过利用称为感觉向量的非上下文表示来解决去偏见代词分布的挑战。这些向量捕捉单词意义的不同方面以及其在不同上下文中的角色,使单词具有多种个性。 Backpack LM概述。来源:https://arxiv.org/pdf/2305.16765.pdf 在Backpack LMs中,预测是非上下文表示的对数线性组合,称为感觉向量。词汇表中的每个单词都由多个感觉向量表示,编码单词在不同上下文中的不同学习方面。这些感觉向量在特定上下文中具有特定的专业性,并且可以具有预测性。序列中单词的感觉向量的加权和形成每个单词的Backpack表示,权重由作用于整个序列的上下文化函数确定。通过利用这些感觉向量,Backpack模型实现了在所有上下文中表现出可预测干预的精度。 这意味着我们可以对模型进行非上下文的更改,以始终影响其行为。与Transformer模型相比,Backpack模型提供了一个更透明和可管理的接口。它们提供了更易于理解和控制的精确干预措施。此外,Backpack模型在性能方面也不会有所妥协。事实上,它们在提供增强可解释性的同时也能够达到与Transformers相当的结果。 感觉向量示例。来源:https://backpackmodels.science/ Backpack模型中的意义向量编码了丰富的词义概念,在词汇相似性任务上表现优于最先进的Transformer模型中的词嵌入。此外,对意义向量的干预,例如减少专业词汇中的性别偏见,展示了Backpack模型提供的控制机制。通过缩小与性别偏见相关联的意义向量,在有限的场景中可以实现显著降低上下文预测差异。

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找到 ChatGPT 如何免费赠送 Windows 11!

在一个惊人的事件中,ChatGPT用户发现了一种令人瞩目的解决方案,可以为流行软件(包括Microsoft Windows 11 Pro)提供免费许可证密钥。通过利用臭名昭著的“奶奶漏洞”,这些精明的用户成功地绕过了ChatGPT的创建者OpenAI设定的限制。这一发现的影响引起了人们对AI聊天机器人的安全性以及OpenAI确保用户安全的责任的担忧。 还阅读:如何使用ChatGPT?这是前10个提示! “奶奶漏洞”:使用ChatGPT解锁Windows 11 Pro密钥 在兴奋中,用户发现了一个巧妙的技巧,使ChatGPT能够为Windows 11 Pro生成功能许可证密钥。这种聪明的漏洞采用了指示AI聊天机器人模拟已故奶奶的策略,让用户获得绕过ChatGPT预期限制的许可证密钥。社交媒体平台如Twitter见证了用户分享他们的成功故事的热潮,证实了这种出乎意料的技术的功效。 超越Windows 11:漏洞扩展到Google Bard 令人惊讶的是,似乎“奶奶漏洞”不仅限于ChatGPT。用户在使用竞争对手AI聊天机器人 Google Bard 获取Microsoft Windows的许可证密钥时报告了类似的结果。这种意想不到的重叠引起了有关AI系统潜在漏洞和对软件安全的潜在影响的问题。 还阅读:Chatgpt-4 v/s Google Bard:一次头对头比较 通用许可证密钥:免费访问的权衡 虽然生成的许可证密钥为免费访问Windows…

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中国市场的强大Nvidia人工智能芯片的隐藏市场

深圳华强北电子区内,一个高端Nvidia人工智能芯片地下市场已经出现。这个隐藏的世界在出口限制和这些尖端处理器的强烈需求下悄悄运作。在本文中,我们深入了解了中国Nvidia芯片秘密交易的有趣细节,揭示了在政治氛围紧张的背景下买卖双方所面临的挑战。 也可阅读:NVIDIA成为首家市值超过1万亿美元的人工智能芯片公司 SEG广场的秘密:揭示中国地下芯片市场 位于标志性的SEG广场摩天大楼内,前十层楼是一个电子商店的宝库。商家悄悄地提供Nvidia A100人工智能芯片,这是一种极为抢手的产品。虽然不是公开宣传,但是有兴趣的买家可以通过私下询问找到这个难以捉摸的市场。 高昂的价格:获取Nvidia人工智能芯片的高风险 购买这些高端的Nvidia人工智能芯片需要付出巨额代价。据路透社匿名商家的谈话透露,这些芯片的价格为每个芯片2万美元,高于标准成本。这些芯片的稀缺性,加上出口限制,已经创造了一种充满了高价的利基市场。 Nvidia芯片交易的地下世界:导航出口限制 在中国买卖高端美国芯片并不违法。然而,美国政府实施的出口限制已经迫使这些交易走上了地下。商家为了避免引起美国和中国当局的注意,悄悄地操作来满足对Nvidia A100芯片的需求,从而形成了一个不受监管的市场。 政治紧张和出口管制:对Nvidia芯片的影响 在九月份,美国总统拜登政府禁止向中国大陆和香港出口Nvidia最先进的芯片,包括A100和最近开发的H100。这些限制旨在遏制中国在人工智能和超级计算方面的发展,而这些限制是在政治和贸易紧张局势不断升级的背景下出台的。随之而来的是一系列与半导体相关的出口管制。 也可阅读:NVIDIA建造人工智能超级计算机DGX GH200 对人工智能芯片的激增需求:推动地下市场 随着人工智能的全球崛起,OpenAI的ChatGPT的成功推动了对高端芯片的需求。Nvidia的微处理器以其在机器学习任务中出色的性能而变得备受追捧。因此,由于对这些强大的人工智能芯片不可满足的需求,中国的地下市场正在蓬勃发展。 也可阅读:中国亿万美元的赌博:百度的14.5亿美元人工智能基金标志着一个新时代的人工智能自主 追逐稀缺资源:商家如何获得Nvidia A100芯片 寻求Nvidia A100芯片的商家采用非传统手段来获得这些芯片。他们经常购买过剩库存,这些库存是在Nvidia向美国的大型公司供应大量芯片后进入市场的。此外,他们通过在印度、台湾和新加坡注册的本地公司进口芯片。然而,由于数量有限,商家只能获得少量芯片,这使得大规模项目变得具有挑战性。 数量有限,影响巨大:使用Nvidia芯片改进人工智能模型 虽然商家获得的数量可能不足以从头开始构建先进的人工智能模型,但即使只有少数Nvidia A100芯片也可以革命性地改善复杂的机器学习任务并改进现有的人工智能模型。研究公司TrendForce估计,像OpenAI的GPT这样的模型需要超过3万张A100卡,但是这些有限的获取仍然具有显著的影响。 未来的执法和市场演变:不确定的前景…

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认识AIAgent:一个基于Web的自动化GPT,无需API密钥,由GPT4提供动力

AIAgent是一款功能强大的基于Web的应用程序,可以让用户创建定制的AI代理,以完成他们特定的任务和目标。该应用程序通过将目标分解为更小的任务并逐个完成它们来工作。该应用程序的好处包括能够同时运行多个AI代理并使先进技术平民化。 AI代理允许用户指示AI为他们完成任务,例如,搜索产品的竞争对手并撰写有关发现的报告,或者编写整个应用程序而不仅仅是代码片段。 借助GPT-4的能力和互联网访问,AIAgent非常适合自动化带有SEO优化的博客写作、研究播客主题等。它不需要API密钥即可工作,并具有干净简单的用户界面,使与AI代理的合作更加轻松。 AIAgent还具有读写文件的功能,从而简化了用户的文档工作流程。它还具有内联代码块、语法突出显示和与第三方平台的无缝协作等功能。 该工具的当前版本为用户提供了一个免费的层次结构,以利用GPT-3.5模型。但是,为了访问GPT-4模型,用户将需要支付月费。 使用案例 AIAgent非常适合自动化博客内容研究和撰写,确保SEO优化始终是首要任务。 用户可以使用该工具为Twitter创建一个明确定义的发布时间表,以便他们可以持续地与他们的受众互动并定期共享有价值的内容。 AIAgent具有互联网访问功能,因此对于研究播客主题而言,它是一种宝贵的资源。它可以从各种在线来源检索关键信息,以丰富播客。 该工具可以在营销领域中使用,通过从经验丰富的专家学习策略。它可以访问和分析来自营销专业人员的文章和专家意见,以获得成功营销技巧的洞见。 优点 AIAgent由GPT-4模型驱动,该模型融合了自然语言处理和理解的最新进展。 用户可以在不使用API密钥的情况下使用该工具,提供无缝和无烦的体验。 简单干净的用户界面(UI)确保用户可以轻松地导航和与系统交互。 该工具具有互联网访问功能,使其能够利用在线资源并检索实时信息。 个人还可以完全自定义和修改任务,以满足其特定需求和喜好。 结论 总之,AIAgent是一款功能强大的基于Web的应用程序,可以让用户为各种任务创建定制的AI代理。其先进的GPT-4模型和互联网访问提供了自动化博客写作、研究播客主题和学习营销策略等方面的优势。 AIAgent的用户友好界面、不需要API密钥和能够同时运行多个AI代理的能力,使其在AI工具领域成为一款具有竞争力的强大竞争对手,与ChatGPT、AutoGPT和AgentGPT等类似平台处于同一水平。

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Insightly营销定价、计划和优惠的完整指南

关于营销,今天市场上有许多工具可供选择然而,并非所有工具都具备相同的功能和优势其中一种工具是 Insightly 营销 – 一种软件,由于其帮助企业扩展的潜力而在营销界引起关注在本博客中… Insightly 营销定价、计划和优势的完整指南 阅读更多 »

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