人工智能应用

序言： 这个世界任何时候都会因为利益冲突而变得精彩，人工智能写作是不是一种侵权行为，美国人内部闹得很欢，人工智能对人类的模仿到底算不算侵权？ 如果法律裁定这种行为就是侵权，那也将是划时代的，因为：模仿

图片由DALL-E 3生成 可以说，2024年是我们最期待新AI发布和公告的一年。 尽管过程中有一些失望和意外，但总体来看，AI的发展给我们留下了积极的印象。我之所以这样说，是因为我们中的许多人已经越

马特·科拉默摄于Unsplash 前言： 人类讨厌AI，其实就是讨厌自己！ 如果你问一些人对人工智能的看法，你可能会听到诸如不道德、偏见、不准确甚至操纵这样的词语。 人工智能因为种种原因正备受批评。它

人工智能的近代历史上，很少有研究敢于挑战现有前沿AI模型的基础。 而Meta正是通过推出字节级Transformer（BLTs），试图解决AI当前最大的问题之一，同时让AI模型的思维方式更加接近人类。

代理来了，但冬天没来。 当我们即将迈入2025年时，AI领域依然充满激动与不确定性。一方面，人们对推动巨大进展的扩展“法则”是否仍然有效产生了重大疑问。AI生态系统的关键问题在于，是否更大的模型在通过

序言： 本文的作者列出来的这10款AI代理工具是您认可的吗？ 作为一名深入AI开发领域超过十年的开发者，我见过无数工具声称要颠覆我们构建AI代理的方式。有些工具确实实现了夸下的海口——但更多的则没有。

谷歌通往AI霸主地位的路径 图片由谷歌Imagen 3生成 2023年2月6日，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊在巴黎登台，展示了谷歌的首款AI驱动聊天机器人Bard。 Bard出现了“幻觉”。 演示失败

关于智能代理、开源模型、安全性等 · 摄影：Phil Desforges，来源于Unsplash 在今年年末的一场人工智能会议上，我正待在演讲者休息室完成工作时，三位大声喧哗的人工智能高管走了进来，距

当专用模型超越通用模型时 “越大越好”——这个原则在人工智能领域根深蒂固。每个月都有更大的模型诞生，参数越来越多。各家公司甚至为此建设价值100亿美元的AI数据中心。但这是唯一的方向吗？ 在NeurI

图片由Gabriel Sollmann提供，来源于Unsplash 前言：在人工智能快速发展的时代，AI正在从协助工具向独立内容生产者转变，甚至进入科学研究领域。然而，AI在科学写作中的能力是否足以胜

欢迎来到2025年，这是一个将重新定义我们对科技思考方式的年份。人工智能（AI）已经从一个热门话题发展为驱动各领域的无形力量，从个性化医疗到更智能的城市基础设施，它无处不在。如今，人工智能已经成为创新

大型语言模型（LLMs）如GPT可以生成文本、回答问题并协助完成许多任务。然而，它们是被动的，这意味着它们仅根据已学到的模式对接收到的输入作出响应。LLMs无法自行决策；除此之外，它们无法规划或适应变

在完成初步的模型研发后，接下来的重点是探索和优化超参数。通过合理调整超参数（如学习率、动量参数、神经元数量等），可以进一步提高模型的性能和准确性。这一过程需要结合工具（如 Keras Tuner）进行

人工智能模型的研发过程实际上是一个多阶段的迭代过程，包括数据准备、模型架构设计、训练和验证，而超参数的调整和优化则始终贯穿其中，是提升模型性能的重要环节。

上一篇：《创建用于预测序列的人工智能模型（三），训练模型》 序言： 对于当前的动则几千亿的大语言模型来说，训练的过程可以持续几天几周基于几个月，这取决于拥有的硬件数量以及总要训练的参数。模型训练完成后

过去七天的 AI 新闻如狂风暴雨般涌来，AI 世界发生了许多重大变化。在这篇文章中，我们将深入探讨来自 Llama 3.3 70B、GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 等主要参与者的

序言： 我们在从事人工智能模型的研发时，当数据集，模型架构都准确好了，其实训练从代码角度来看，很简单粗暴。 训练模型 训练模型非常简单，只需调用 model.fit 方法，传入你的数据集，并指定训练的

上一篇：《创建用于预测序列的人工智能模型，设计数据集》 序言： 在前一篇中，我们创建了用于训练人工智能模型的数据集。接下来，就要设计模型的架构了。其实，人工智能模型的开发关键并不在于代码量，而在于其中

上一篇：《预测大师的秘籍：揭开时间序列的真相》 序言： 一章介绍了序列数据以及时间序列的特性，包括季节性、趋势、自相关性和噪声。你创建了一个用于预测的合成序列，并探索了基本的统计预测方法。在接下来的章