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麻省理工学院(MIT)和苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)的研究人员开发了一种机器学习技术,通过动态分离器选择来增强混合整数线性规划(MILP)求解能力

高效地应对复杂的优化问题,从全球包裹路由到电力网管理,一直是一个持久的挑战。传统方法,特别是混合整数线性规划(MILP)求解器,一直是破解复杂问题的首选工具。然而,它们的缺点在于计算强度,往往导致次优解或长时间的求解。为了解决这些限制,麻省理工学院和苏黎世联邦理工学院的研究人员开创了一种数据驱动的机器学习技术,承诺彻底改变我们解决复杂物流挑战的方式。 在物流领域,优化是关键,挑战是令人生畏的。尽管圣诞老人可能有他神奇的雪橇和驯鹿,但联邦快递等公司需要处理迷宫般的节假日包裹路线。公司使用的软件骨干是MILP求解器,它采用分而治之的方法来解决庞大的优化问题。然而,这些问题的复杂性往往导致求解时间长达数小时甚至数天。由于时间限制,公司经常被迫中断求解器的中间过程,接受亚优解。 研究团队确定了导致求解时间延长的一个关键中间步骤,即分隔管理。分隔管理是每个求解器的核心方面,但往往被忽视。分隔管理负责识别理想的分隔算法组合,这是一个具有指数数量潜在解决方案的问题。研究人员认识到这一点,试图用数据驱动的方法重新激活MILP求解器。 现有的MILP求解器采用通用算法和技术来导航广阔的解决方案空间。然而,麻省理工学院和苏黎世联邦理工学院的团队引入了一个过滤机制,以简化分隔搜索空间。他们将庞大的13万个潜在组合减少到了约20个可管理的选项。这个过滤机制依赖于递减边际效益的原理,即最大的效益来自一小组算法。 创新之处在于将机器学习融入MILP求解器框架。研究人员利用一个在问题特定数据集上训练的机器学习模型,从缩小的选项中选择最佳算法组合。与具有预定义配置的传统求解器不同,这种数据驱动的方法允许公司通过利用自己的数据来针对特定问题定制通用的MILP求解器。例如,像联邦快递这样经常解决路由问题的公司可以使用过去的实际数据来优化和增强他们的解决方案。 这个机器学习模型基于上下文情境强化学习的形式。这个迭代学习过程包括选择一个潜在解决方案,获得有关其有效性的反馈,并在随后的迭代中对其进行优化。结果是将MILP求解器的求解时间大幅加快,从30%到令人瞩目的70%,而不影响准确性。 总之,麻省理工学院和苏黎世联邦理工学院之间的合作努力在优化领域取得了重大突破。通过将经典的MILP求解器与机器学习相结合,研究团队为解决复杂的物流挑战开辟了新的途径。加快求解时间并保持准确性为MILP求解器带来了实际优势,使其更适用于实际场景。这项研究对优化领域做出了贡献,并为在解决复杂实际问题中广泛整合机器学习铺平了道路。

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AI是否接管厨房?麦当劳与谷歌携手推出GenAI

“`html 为重新定义快餐科技,麦当劳和谷歌合作伙伴将从2024年开始部署生成AI。这个跨越多年的全球联盟旨在无缝整合谷歌云技术到麦当劳遍布全球的众多餐厅。这次战略合作标志着一个重要的跃进,将麦当劳的餐厅技术平台推向前所未有的复杂和生产力领域。 揭示合作伙伴关系 麦当劳和谷歌宣布在全球数千家餐厅中利用谷歌云技术进行广泛合作。这一变革性的合作突显了麦当劳在快餐行业内始终走在数字创新的前沿。该合作关注于利用谷歌云的硬件、数据和AI技术,推动其数字业务的无与伦比的增长。 店内技术创新 作为这次合作的一部分,麦当劳计划在其餐厅和客户平台上实施先进的技术创新。这包括对受欢迎的移动应用程序进行改进,将其作为麦当劳庞大忠诚计划的一个入口,该计划目前拥有1.5亿会员。此外,麦当劳全球的自助服务点将进行大规模升级,向顾客提供更流畅、高效的体验。 生成AI的作用 这次合作的核心是在2024年开始部署生成AI。数千家麦当劳餐厅将进行硬件和软件升级,使这家快餐巨头能够以空前的规模利用生成AI的力量。这一实施旨在优化各种运营方面,麦当劳暗示通过AI驱动的自动化可以交付更热更新鲜的食物。 此外,麦当劳利用AI确保著名薯条的新鲜度的承诺也是这次合作的一个值得注意的亮点。通过部署生成AI,这家快餐巨头计划优化运营,向顾客提供更热和更新鲜的食物。虽然AI如何革新薯条的准备的确切细节尚未公开,但麦当劳通过尖端技术提升标志性菜单项目质量的强调,让人们对快餐餐饮的未来产生了引人入胜的一瞥。 谷歌分布式云 – 一个技术变革者 为了简化这些进步的无缝部署,谷歌分布式云计划在数千家麦当劳餐厅中部署一种硬件和软件的组合。这项尖端技术使麦当劳能够利用基于云的应用程序和现场AI解决方案,实现对餐厅运营的更本地化控制。该合作使麦当劳成为全球最大的全球性餐饮服务零售商,利用谷歌分布式云的新功能。 还阅读: 革命餐馆:AI在餐饮服务中的力量 我们的看法 谷歌云技术的整合,加上生成AI的采用,使麦当劳处于行业数字化转型的前沿。尽管AI应用的具体细节仍然令人费解,但麦当劳强调其致力于提升客户体验和简化餐厅运营。这次合作承诺带来令人兴奋的时刻,麦当劳和谷歌重新定义了外出就餐的本质。两个行业巨头相互协同他们的专业知识,结果很可能是一个不仅提高运营效率,而且在不断发展的快餐餐饮世界中为顾客满意度树立新的基准的技术奇迹。 “`

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Jio的Haptik推出业务AI工具

周三,印度人工智能初创公司Haptik,作为Reliance Jio Infocomm的一部分,推出了一个专门的生成型人工智能平台,旨在帮助企业客户构建虚拟助手和后台信息支持。该平台名为“Contakt”,已经进行了初步试点部署,并表示有望在未来扩展。随着技术的不断进步,Contakt成为一个关键性解决方案,满足了对以业务为中心的人工智能解决方案不断增长的需求。 Contakt的强大功能 源于对先进业务解决方案日益增长的需求,Haptik CEO Aakrit Vaish揭示了Contakt背后的灵感。该平台目前正在与Upstox、Tira、星巴克和印度商学院等知名公司进行严格测试。 Contakt的独特之处在于其能够通过聊天界面接收文本、音频和图像查询,利用OpenAI的GPT-3.5和GPT-4模型的强大能力。这个多功能平台通过协作功能实现了自助选项和自动化例行任务,并提高了代理人的工作效率。据Haptik的CTO Swapan Rajdev表示,Contakt可以提高机器人性能高达15%,减少约40%的人工智能培训工作量,并提高客户满意度20%。 品牌定制LLM Contakt赋予每个品牌培养定制的大规模语言模型(LLM)助手的能力,确保在各种接触点上实现端到端的客户体验。这个生成型人工智能助手发挥着多重角色,提供售前对话引导、客户自助、代理人协同生产力功能,以及智能分析来跟踪和优化关键指标。Vaish强调,OpenAI的LLMs,特别是GPT-3.5和GPT-4模型,将Contakt置于市场竞争对手之上,证明了其默认部署的合理性。 Reliance Retail的AI飞跃 Jio Haptik透露了另一个计划。Reliance Retail打算在Tira电子商务网站上引入一个生成型人工智能美容顾问聊天机器人。Reliance Retail的首席产品技术官Anand Thakur预计会实现这一整合。他希望将类似ChatGPT的能力融入到网上销售助手中,以简化购买流程,提高整体客户体验。Thakur将此举视为重要的进展,它在塑造零售技术未来方面发挥关键作用,为每个Tira客户提供个性化体验。 我们的观点 当我们在人工智能不断进化的领域中航行时,Contakt成为了一个改变游戏规则的因素。Haptik巧妙地集成了OpenAI强大的语言模型,将Contakt定位为市场上的领先者。这个承诺在机器人性能、人工智能培训效率和客户满意度方面无与伦比。Contakt的推出标志着人工智能与业务运营融合的重要里程碑。随着行业的发展,Haptik和Reliance Jio的发展轨迹进一步巩固了人工智能的角色。它是塑造商业和客户更高效个性化未来的动力。

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迎接双子座:谷歌开创性的多模态人工智能模型,重新定义人工智能的未来

“`html 谷歌最新推出的人工智能项目“Gemini”代表了人工智能技术的重大飞跃。作为一个具有非凡能力的AI模型,Gemini是谷歌对AI优先战略的持续承诺的证明。该发展不仅是谷歌的里程碑,也对AI领域有广泛的影响,为全球的开发者、企业和终端用户带来了新的可能性和增强功能。 Gemini由Google DeepMind与谷歌研究部门合作开发,被设计成固有的多模态模型。这意味着它可以理解、处理和整合各种信息类型,包括文本、代码、音频、图像和视频。该模型的体系结构使其可以在各种设备上高效运行,从数据中心到移动设备,凸显了它的灵活性和适应性。 Gemini的第一个版本,Gemini 1.0,有三个变体:Gemini Ultra,Gemini Pro和Gemini Nano。每个变体都针对特定用例进行了优化: Gemini Ultra:这是最全面的模型,适用于高度复杂的任务。在30个32项学术基准测试中表现出了卓越的性能,超过了当前32个基准测试中的最先进结果。值得注意的是,它是第一个在大规模多任务语言理解(MMLU)方面超越人类专家的模型,这项测试在多个领域测试知识和问题解决能力。 Gemini Pro:被认为是在各种任务上扩展的最佳模型,Gemini Pro在功能和多功能之间提供了平衡。 Gemini Nano:针对设备上的任务进行了优化,这个版本是最高效的,适用于移动设备和类似平台。 Gemini的一个关键优势是其复杂的推理能力。该模型可以解析和解释复杂的书面和视觉信息,使其在处理大规模数据集中隐藏的知识方面特别擅长。这种能力预计将在科学和金融等各个领域推动突破。 在编码方面,Gemini Ultra展示了卓越的熟练度。它可以理解、解释和生成多种编程语言的高质量代码,使其成为领先的编码基础模型之一。 https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_1_report.pdf 然而,需要注意的是,Gemini不仅仅是一个单一的模型,而是一个模型系列,每个模型都旨在满足不同的需求和计算环境。这种方法标志着与传统的创建多模态模型的方法有所不同,传统方法通常涉及为不同的模态训练并组合各个组件。相比之下,Gemini从一开始就具有多模态特性,更无缝、有效地整合各种信息类型。 总之,谷歌的Gemini代表了人工智能领域的重大进展。它的多模态能力、灵活性和最先进的性能使其成为广泛应用于各种领域的强大工具。它体现了谷歌对负责任的AI发展的雄心壮志和承诺,推动了对越来越强大的AI系统在社会和伦理方面的影响所能达到的极限。 “`

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2024年的17个预测:从贫穷到财富,从披头士狂热到国家宝藏

向一边去,韦伯斯特:今年企业发现了许多候选词来评选年度词汇。紧随其后的是诸如“生成式人工智能”和“生成式预训练变压器”之类的术语,整个行业都将注意力转向变革性的新技术,如“大型语言模型”和“检索增强生成”(RAG)。 一开始,“生成式人工智能”只是一个较小的关注点,但最后却以耀眼姿态收场。许多公司正在迅速利用其能够处理文本、语音和视频的能力,产生革新性的内容,从而彻底改变生产力、创新力和创造力。 企业正在顺应这一趋势。根据麦肯锡公司的数据,像OpenAI的ChatGPT这样的深度学习算法,再加上企业数据的进一步训练,每年可以为63个商业用例带来相当于2.6万亿至4.4万亿美元的价值。 然而,管理大量的内部数据往往被认为是扩展人工智能的最大障碍。一些AI领域的NVIDIA专家预测,2024年将成为联络朋友的一年——与云服务提供商、数据存储和分析公司以及其他掌握处理、优化和高效部署大数据的技能的公司建立伙伴关系和合作。 大语言模型是这一切的核心。NVIDIA专家表示,LLM研究的进展将越来越多地应用于商业和企业应用领域。通过几乎任何平台,诸如RAG、自主智能代理和多模态互动等AI功能将变得更加易于获取和部署。 听取NVIDIA专家对未来一年的预测: MANUVIR DAS企业计算副总裁 一刀切不适用于所有情况:定制化即将进入企业。企业将不会只有一两个生成式人工智能应用,它们会有数百个定制应用,使用适合于业务不同部分的专有数据。 一旦投入生产,这些定制化的LLM将具备RAG功能,将数据源与生成式人工智能模型连接起来,以获得更准确、更明智的响应。像Amdocs、Dropbox、Genentech、SAP、ServiceNow和Snowflake这样的领先公司已经在构建使用RAG和LLM的全新生成式人工智能服务。 开源软件引领潮流:得益于开源预训练模型,解决特定领域挑战的生成式人工智能应用将成为企业运营策略的一部分。 一旦公司将这些先导模型与私有或实时数据结合起来,他们就可以开始在整个组织中看到加速的生产力和成本效益。从基于云计算和人工智能模型铸造服务到数据中心、边缘和桌面,AI计算和软件将在几乎任何平台上变得更加易于获取。 现成的人工智能和微服务:生成式人工智能促使应用程序编程接口(API)端点的采用增加,这使得开发人员能够构建复杂的应用程序更加容易。 到2024年,软件开发工具包和API将升级,开发人员将使用生成式人工智能微服务(例如RAG作为服务)来定制现成的AI模型。这将帮助企业充分发挥以智能助手和摘要工具为代表的以AI驱动的生产力的潜力,这些工具可以获取最新的业务信息。 开发人员将能够直接将这些API端点嵌入到他们的应用程序中,而无需担心维护支持这些模型和框架所需的基础设施。最终用户将能够体验到更直观、更具响应性和更符合需求的应用程序。 IAN BUCK超大规模和高性能计算副总裁 国家财富:人工智能将成为新的太空竞赛,每个国家都希望建立自己的卓越中心,推动研究和科学的重大进展,提高国内生产总值。 只需要几百个加速计算节点,各国就能迅速构建高效、高性能、百亿亿次量级的AI超级计算机。政府资助的生成式AI卓越中心将通过创造新的工作岗位和建设更强大的大学项目推动国家经济增长,培养下一代科学家、研究人员和工程师。 量子飞跃:企业领导者将以两个关键驱动因素启动量子计算研究项目:利用传统AI超级计算机模拟量子处理器的能力以及混合经典量子计算的开放统一开发平台的可用性。这使得开发人员可以使用标准编程语言而不需要定制的、专门的知识来构建量子算法。 曾经在计算机科学中被认为是一个隐晦的领域,随着企业加入学术界和国家实验室追求材料科学、制药研究、亚原子物理和物流的快速进展,量子计算探索将变得更加主流。 KARI BRISKI副总裁,AI软件 从试错到致富:随着企业采用这些AI框架,对试错增强生成技术(RAG)将会有更多的讨论。 当企业培训LLM来构建生成式AI应用程序和服务时,当模型在某种用例下没有足够准确、相关的信息时,RAG被广泛视为解决不准确或荒谬回答的方法。…

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阿里巴巴AI开源了包括Qwen-1.8B、Qwen-7B、Qwen-14B和Qwen-72B在内的Qwen系列,还有Qwen-Chat系列

阿里巴巴云计算最新的开源AI模型系列Qwen,将人工智能技术的边界推向了新的高度。阿里巴巴通过发布Qwen-1.8B和Qwen-72B以及专门的聊天和音频模型,进一步扩展了其AI解决方案。阿里巴巴通过这些模型展示了其对开发AI能力的承诺,这些模型在语言和音频处理方面提供了改进的性能和多功能性。 Qwen系列已经得到显著增强,通过发布Qwen-1.8B及其更大的版本Qwen-72B。Qwen系列已包括Qwen-7B和Qwen-14B。Qwen-1.8B基于1.8亿个参数的Transformer模型,预训练语料库超过2.2万亿个令牌。该模型在中文和英文的各种语言任务中胜过许多相同规模甚至更大的模型。该模型还支持8192个令牌的长上下文。 值得注意的是,Qwen-1.8B及其量化变体int4和int8提供了一种经济实惠的部署解决方案。这些特性使其成为各种应用的明智选择,通过大幅降低内存需求。超过150K个标记的广泛词汇进一步提高了其语言能力。 更大规模的模型Qwen-72B训练了3万亿个令牌。该模型在大多数任务中优于GPT-3.5,并在所有测试任务中优于LLaMA2-70B。尽管参数较大,阿里巴巴已经设计了这些模型以实现低成本部署;量化版本仅需大约3GB的最小内存使用。这一突破显著降低了使用以前在云计算上成本高达数百万美元的大规模模型所面临的障碍。 除了Qwen基础模型,阿里巴巴还推出了针对AI支持和对话能力进行优化的Qwen-Chat版本。Qwen-Chat除了生成材料和促进自然对话外,还能执行代码解释和摘要任务。 阿里巴巴的Qwen-Audio在多模态AI中能够处理各种音频输入,并生成文本输出,这代表了一项值得注意的进步。值得注意的是,Qwen-Audio在语音识别和各种音频理解标准上取得了最先进的性能,而无需进行精细调整。 在音频领域,Qwen-Audio作为基础音频语言模型树立了新的基准。它使用多任务学习框架处理多种音频格式。在多个基准测试中取得了令人瞩目的结果,包括在AISHELL-1和VocalSound等任务上的最先进得分。 Qwen-Audio的适应性包括从文本和音频输入操作多个聊天会话的能力,功能从语音编辑工具到音乐欣赏和声音解释等方面。

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GPT-4和XGBoost 2.0的深入解析:AI的新领域

介绍 人工智能(AI)正在经历一次重大转变,GPT-4等LLM的出现正在革新机器对人类语言的理解和生成。与此同时,xgboost 2.0作为一种强大的预测建模工具出现,通过提高效率和准确性增强了机器学习。本文探讨了GPT-4和xgboost 2.0的能力和应用,并研究了它们在各个领域的变革性影响。期待深入了解它们的实际应用、挑战和未来前景,并概述这些先进的AI技术在塑造AI未来中的作用。 学习目标 深入了解GPT-4如何革新自然语言处理,以及xgboost 2.0如何增强预测建模。 了解这些技术在客户服务、金融等不同领域的多样化实际应用。 认识到与实施这些AI技术相关的潜在挑战和道德问题。 探索AI领域的未来发展,考虑GPT-4和xgboost 2.0等技术的当前发展轨迹。 这篇文章是 Data Science Blogathon 的一部分。 GPT-4概述 GPT-4是OpenAI生成预训练transformer家族中最新的继任者,代表着自然语言处理领域的重大突破。在其前身GPT-3已经具备了令人印象深刻的能力的基础上,GPT-4通过无与伦比的抓住和解释上下文的能力使自己与众不同。这个先进模型擅长生成不仅连贯和符合上下文的回答,而且与人类表达惊人地相似。它的多功能性涵盖了广泛的应用领域,包括复杂的文本生成、无缝的翻译、简明的摘要和准确的问答。 GPT-4的这一广泛功能范围使其在多个领域中成为宝贵的资产,从自动化客户服务互动和增强语言翻译服务到提供教育支持和简化内容创作流程。该模型对微妙语言的深刻理解以及生成丰富、多样的文本内容的能力,将其置于基于AI的沟通和内容生成解决方案的前沿,为数字和实际场景中的创新和应用开辟了新的道路。 XGBoost 2.0分析 XGBoost 2.0在机器学习方面迈出了重大的一步,提升了处理复杂预测建模任务的能力,涉及金融和医疗等高风险领域。该更新引入了几个关键的创新,例如具有向量叶子输出的多目标树,允许单棵树管理多个目标变量。这一发展显著降低了过拟合和模型大小,同时更有效地捕捉目标之间的相关性。此外,XGBoost 2.0通过新的“device”参数简化了GPU配置,取代了多个单独的设置,简化了选择过程。它还引入了“max_cached_hist_node”参数,可以更好地控制直方图的CPU缓存大小,在深度树场景中优化内存使用。 这些更新进一步增强了XGBoost在处理结构化数据方面的优势。在内存管理、GPU利用率和多目标树构建方面的改进,增强了它作为处理结构化数据挑战的首选。新版本将“hist”设为默认的树方法,优化基于直方图的方法。它还为“approx”树方法引入了GPU支持,展示了XGBoost在计算效率方面的承诺。…

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‘Starling-7B 通过人工智能反馈进行强化学习的LLM’

加州大学伯克利分校的研究团队引入了Starling-7B,一个采用AI反馈强化学习(RLAIF)的开源大型语言模型(LLM)。借助先进的GPT-4标记的排名数据集Nectar以及精心设计的奖励训练和策略调整流程,Starling-7B-alpha在语言模型性能方面树立了新的标准,在MT-Bench上超越了所有模型,除了OpenAI的GPT-4和GPT-4 Turbo。 强化学习的潜力 虽然监督微调在聊天机器人系统开发中已经表现出了有效性,但是强化学习从人类反馈(RLHF)或AI反馈(RLAIF)中提升模型在规模上的潜力一直受到了有限的探索。早期的模型,如Zephyr-7B和Neural-Chat-7B,在与领先的监督微调(SFT)模型相比没有充分展示RLHF的潜力。 为了弥补这一差距,研究团队推出了Nectar,一个精心设计的高质量排名数据集,专门为聊天而量身定制,包括183K个提示和380万个成对比较。该数据集旨在促进对RLHF的更全面研究,提供了从各种模型中获取的多样化的提示。 奖励模型Starling-RM-7B-alpha的发布以及在HuggingFace上进行的精调LLM模型Starling-LM-7B-alpha的发布,标志着开源人工智能研究的重要进展。值得注意的是,该模型的MT-Bench分数从7.81上升到令人印象深刻的8.09,伴随着AlpacaEval的显著提高,将聊天机器人的有用性从88.51%提升至91.99%。 还阅读: 什么是强化学习以及它如何工作(2023年) 模型评估 评估Starling-7B存在独特的挑战。随着RLHF后LLM表现出卓越的有用性和安全特性,MT-Bench和AlpacaEval分数的提高证明了这一点。然而,它在基于知识的问答、数学和编码方面的基本能力仍然保持稳定或略有下降。 将其纳入LMSYS聊天机器人竞技场进行直接聊天和匿名比较提供了测试人类偏好的平台。评估还突出了使用OpenLLM排行榜作为聊天模型基准的局限性,强调了Alpaca Eval和MT-Bench提供的微妙评估的重要性。 合成偏好数据的Goodhart定律 需要考虑的一个关键方面是合成偏好数据的Goodhart定律。虽然更高的MT-Bench分数表示根据GPT-4的改进模型性能,但不一定与人类偏好相关。RLHF主要增强了响应风格,特别是在有用性和安全性等方面,展示了在线RL方法在广泛的偏好数据上的扩展潜力。 局限性 尽管Starling-7B表现出色,但在涉及推理或数学任务方面仍存在局限性。此外,对越狱提示的敏感性和偶尔输出过于冗长的问题也得到了承认。研究团队致力于持续改进,欢迎社区的合作,以加强开放数据集、奖励模型和使用RLHF的语言模型。 我们的观点 以其RLAIF方法和细致入微的数据集创建,Starling-7B体现了强化学习在语言模型中的潜力。尽管仍面临挑战和限制,但对改进的承诺以及与更广泛社区的合作,使Starling-7B成为人工智能研究领域中前沿的标杆。请继续关注更多更新,团队将深入探讨RLHF机制的优化和对人工智能安全研究的贡献。

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人工智能和工作的未来:在人工智能时代进行员工再培训

“AI正在改变我们的工作方式,而且发展速度比您想象的要快每周已经有超过1亿用户使用ChatGPT,并且超过一半的员工表示他们在工作中使用AI工具虽然毫无疑问AI将帮助某些人更好地完成工作,但也有许多人[…]”

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2024年要使用的前5个生成AI库

介绍 在不断发展的技术领域中,人工智能(AI)已成为一股变革力量。从最初的基本算法到现代机器学习模型的复杂性,AI的发展之路确实是一场革命。现在,随着生成AI库在搜索中的出现,一个引人入胜的篇章展开了。但是,到底什么是genAI呢? 跨入未来,体验生成AI的魅力!与传统模型不同,genAI能够创建新的数据,重塑产业。像ChatGPT这样的工具引领着变革商业格局的道路。探索“2024年的前5个生成AI库”,揭示尖端AI工具的力量和潜力。从重新定义创新到革新用户体验,这些库标志着AI进化的前沿。让我们一起踏上这个激动人心的未来生成AI之旅! 什么是生成AI库? 生成AI库是生成人工智能的基石,作为预训练模型和算法的存储库。本质上,这些库赋予开发者和企业利用AI的创造潜力,而无需从头开始。通过提供学习模式和数据的基础,生成AI库可以生成各种输出,从文本和音乐到视觉。利用这些库可以简化开发过程,促进创新和效率。生成AI库使得广泛范围的应用和行业能够轻松获取先进的AI能力,实现了普惠性。 通过实践学习,提升你的生成AI技能。通过我们的GenAI Pinnacle Program,探索向量数据库在高级数据处理中带来的奇迹! 2024年使用的前5个生成AI库 1. Open AI OpenAI的API是生成AI中的一项突破性工具,为深入参与到生成AI领域的专业人士提供了一种变革性的解决方案。该API以灵活的“输入文本,输出文本”界面脱颖而出,允许生成AI专业人士将其无缝集成到日常工作和项目中。它对于几乎任何英语语言任务都具有适应性,为实验、开发和探索提供了广阔的空间。 该API在理解和执行任务时表现出色,只需少量示例即可。这是生成AI编程的直观选择,使专业人士能够简化工作流程,将精力集中在创造性输出上,而不是复杂的系统问题。该API的灵活性还包括通过任务特定训练来提高性能,使用户可以根据自己提供的数据集或反馈进行定制。OpenAI对简洁性的承诺确保了对广泛用户群体的易用性,而对技术的持续升级则表明了对快速发展的机器学习领域保持步伐的承诺。 此外,OpenAI对负责任的AI使用的强调在其对有害应用的谨慎监控和终止访问中体现出来。私人测试版的发布反映了对用户安全的承诺,并伴随着对语言技术与安全相关方面的持续研究。使用OpenAI的API的生成AI从业者创造了一个有力的工具,为积极的AI系统做出贡献。这个API不仅仅带来收入方面的效益,还推动了通用AI的进步,消除了障碍,推动着生成AI社区朝着无限可能的未来迈进。 2. PandasAI PandasAI是一款革命性的生成AI驱动的数据分析库,它重新塑造了生成AI专业人士日常任务的格局,为数据分析和处理带来了范式转变。建立在广泛使用的Pandas库的基础上,PandasAI通过融合生成AI模型来提高生产力。通过自然语言界面,传统的Pandas任务,如预处理和数据可视化,得到了提升。 PandasAI的吸引力在于它能够将复杂的编码过程转化为自然语言界面。生成AI消除了对广泛编码知识的需求,使数据科学家可以通过与数据集进行对话来查询数据集。这一创新极大地加快了预处理和分析阶段,是传统编码实践的一次离开。该库开启了新的可能性,使得技术和非技术专业人士都能够轻松地与数据集进行交互。 PandasAI的核心是生成式人工智能(GenAI),这是一种通过识别现有数据中的模式来产生多样数据类型的子集。通过利用GenAI,PandasAI引领了一个新时代,用户无需编写复杂的代码,而是可以用自然语言表达他们的意图,并见证他们的指令精确执行。这种转变的方法不仅简化了日常任务,还为生成式人工智能领域的数据分析过程铺平了道路,使其更具包容性和高效性。 3. HuggingFace Transformers HuggingFace Transformers为GenAI专业人士提供了一套改变日常任务和项目的转型工具集。该库提供超过20,000个预训练模型的即时访问,所有这些模型都基于最先进的Transformer架构,为数据科学家、人工智能从业者和工程师们提供了民主化的自然语言处理(NLP)工具。…

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NVIDIA将AI处理器的供应优先考虑日本

在反映人工智能(AI)技术全球主导地位竞争的关键举措中,NVIDIA首席执行官Jensen Huang确认了公司致力于优先满足日本对AI处理器的高需求的承诺。这一承诺与日本雄心勃勃的努力相一致,旨在振兴其半导体基础设施,并在AI技术发展方面取得重大进展。 日本需求飙升 在最近的一份声明中,黄仁勋承认了日本对NVIDIA AI处理器的巨大市场需求。在东京首相菅义伟的官邸举行的新闻发布会上,黄仁勋强调了紧迫性,表示:“需求非常旺盛,但我向首相保证我们将尽最大努力优先满足日本对GPU的需求。” 日本的半导体复兴 曾经是全球半导体技术领导者的日本正在重建其在该行业的地位。该国正在大力投资半导体基础设施,以赶上人工智能技术的快速发展。NVIDIA的图形处理单位(GPU)已成为AI市场的主导者,对于日本的复兴至关重要。 为芯片投资提供财务支持 不到两周前,日本通过了一份额外预算,拨款约2万亿日元(1360亿美元)用于芯片投资。这笔财政注资预计将支持半导体行业中的重要参与者,包括台湾积体电路制造股份有限公司(TSMC)以及半导体制造合资企业Rapidus。值得注意的是,Rapidus计划在日本北部的北海道岛上生产尖端芯片。 建设日本的半导体独立 Jensen Huang对日本的半导体行业表示乐观。他表示:“日本正在发展的行业将会生产GPU。”这反映了一个更广泛的趋势,包括日本在内的许多国家认识到拥有自己的数据的重要性。他们旨在建立AI工厂并培育国内的AI智能能力。 另请阅读:NVIDIA朝着首个万亿美元AI芯片公司迈进 我们的观点 在快速发展的技术领域中,NVIDIA优先满足日本对AI处理器需求的承诺突显了合作在推动AI能力方面的战略重要性。随着日本努力恢复其半导体实力,与像NVIDIA这样的行业领导者合作成为实现技术自给自足的关键。NVIDIA的尖端AI技术与日本半导体创新的复兴交汇点,标志着全球技术竞争的重要时刻。随着各国越来越意识到在AI领域确保自身地位的重要性,这样的合作成为构建技术强大未来的关键组成部分。

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开放AI为GPT-6和GPT-7的发布做准备:在中国申请商标

OpenAI近期为GPT-6和GPT-7在中国申请了商标,从战略角度表明了其在推进人工智能(AI)方面的承诺。这是继该公司早前为GPT-4和“Whisper”申请商标之后的一系列举措。尽管OpenAI的服务在中国不可访问,但这一积极的举步显示了该公司的全球愿景和在推出下一批LLM方面不断努力推动AI技术边界的努力。 OpenAI在中国的商标申请 OpenAI是AI领域的领先力量,在中国为GPT-6和GPT-7提交了商标申请。这些申请目前正在审查中,属于第9类,涵盖用于科学或研究目的的器具和仪器,以及第42类,涵盖技术服务和设计。这些申请反映了OpenAI在全球AI技术前沿的坚定,以保持领先地位。 大型语言模型的进展 自ChatGPT(OpenAI的生成式AI应用)推出以来,该公司始终在大型语言模型(LLM)方面不断突破界限。ChatGPT最初建立在具有1750亿个参数的GPT-3.5上,展示了卓越的语言理解和生成能力。值得注意的是,OpenAI在3月份推出了GPT-4,其估计的参数数量超过了1万亿,展示了该公司对LLM发展的承诺。 持续创新——GPT-5及未来 OpenAI首席执行官Sam Altman透露正在进行GPT-5的工作,并计划从微软获得额外资金用于支持研究和开发工作。这表明OpenAI尽管最近发生了包括Altman作为CEO的暂时撤职在内的内部争议,仍然致力于创新。有报道称该争议与人工通用智能(AGI)的潜在突破有关,凸显了强大AI发展所涉及的道德考量。 还需要阅读:OpenAI与微软合作发展GPT-5 平衡创新与道德考量 Altman重新担任CEO职务,并加强了对前进的研究计划以及投资安全措施的重视。OpenAI意识到人工智能发展所带来的道德责任,旨在在创新和安全之间取得平衡。该公司对AGI的追求是一项谨慎而重要的目标,体现了对强大AI技术潜在风险和社会影响的深思熟虑的态度。 我们的看法 OpenAI在中国的商标申请意味着其在全球AI领域树立存在的战略举措。GPT模型方面的持续进展显示了该公司塑造AI未来的承诺。加上对新商标的追求,该公司展示了其努力。在OpenAI应对内部争议和外部挑战的过程中,道德AI发展始终是其使命的基石。OpenAI在追求卓越的AI过程中的发展史仍然吸引着科技界,为创新和责任手牵手的未来承诺。

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大新闻:谷歌推迟了Gemini AI模型的发布

谷歌意外决定推迟备受期待的最新人工智能模型Gemini的发布,原计划在明年1月进行。据报道,模型在非英语查询中的可靠性存在性能问题,因此需要进行精细调整。这个过程由谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊亲自领导。 全球准备时间调整 据《The Information》援引知情人士的匿名消息报道,这次调整是为了确保Gemini符合全球语言支持标准。最初计划于下周发布,但在纽约、华盛顿和加利福尼亚的盛大揭幕活动已悄然推迟到2024年初。此次调整旨在解决该人工智能模型在非英语提示方面的问题。 桑达尔·皮查伊的参与 谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊亲自参与了这次推迟决定,并且亲自背书,以确保全面提供全球语言支持。这一举措凸显了谷歌超越OpenAI的GPT-4的承诺,解决潜在缺陷并提升人工智能模型的能力。 精细调整,达到OpenAI的标准 内部人士表示,谷歌已在某些方面取得了令人瞩目的里程碑,符合OpenAI设定的高标准。该公司正在积极改进和完善Gemini的原始版本,确保在生成式人工智能模型的竞争格局中脱颖而出。 Gemini的多模能力和未来愿景 Gemini在2023年的开发者大会上首次亮相,突出显示了其令人印象深刻的多模能力,使其与其他类似产品区别开来。Gemini不仅仅擅长文本和图像理解,还希望在工具和API集成方面取得突破,成为第三方开发者的理想选择。谷歌计划推出移动端的“Gecko”等各种尺寸版本,满足各种应用需求。 还阅读: 2023年谷歌开发者大会的重要事件都有哪些? 我们的观点 随着谷歌在完善Gemini的挑战中前行,1月份的重新发布日期显示了公司对交付划时代人工智能模型的坚定承诺。通过解决问题和完善能力,谷歌不仅仅是为了满足竞争对手设定的标准,而是超越它们。这次推迟意味着为确保全球准备做出了战略调整,并将Gemini确立为人工智能领域中的强有力竞争者。我们期待着1月份的发布,对Gemini创新功能和能力的期待不断增加,为人工智能带来一个新时代。

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研究员开发了领域特定的科学聊天机器人

在科学研究中,合作和专家意见至关重要,但在特定领域往往很难获得针对这一问题,布鲁克黑文国家实验室功能性纳米材料中心的电子纳米材料团队负责人凯文·亚格开发了一种具有革命性意义的解决方案:一种专门的人工智能聊天机器人这个聊天机器人因为其与通用聊天机器人的差异而脱颖而出[…]

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2024年必试的前15个矢量数据库

介绍 在数据科学快速发展的领域中,向量数据库在实现高维数据的高效存储、检索和操作方面发挥着关键作用。本文探讨了向量数据库的定义和意义,将其与传统数据库进行了比较,并详细介绍了2024年考虑的前15个向量数据库。 什么是向量数据库? 向量数据库的核心设计是高效处理向量化数据。与擅长结构化数据存储的传统数据库不同,向量数据库专注于管理多维空间中的数据点,使其非常适用于人工智能、机器学习和自然语言处理等应用。 向量数据库的目的在于促进向量嵌入、相似搜索和高维数据的高效处理。与可能难以处理非结构化数据的传统数据库不同,向量数据库在数据点之间的关系和相似性至关重要的场景中表现出色。 向量数据库 vs 传统数据库 方面 传统数据库 向量数据库 数据类型 表格格式的简单数据(文字、数字)。 具有专门搜索功能的复杂数据(向量)。 搜索方法 精确匹配数据。 使用近似最近邻(ANN)搜索进行最接近匹配。 搜索技术 标准查询方法。 使用哈希和基于图的搜索等专门方法进行ANN搜索。 处理非结构化数据 由于缺乏预定义格式而具有挑战性。 将非结构化数据转化为数值表示(嵌入)。 表示 基于表格的表示形式。…

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