考慮到它們?yōu)槠髽I(yè)提供并促進(jìn)了處理大量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)方式,并且回報(bào)做出更快,更快的決策,現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)仍然相關(guān)?,F(xiàn)代企業(yè)依靠這些架構(gòu),因?yàn)樗鼈兲峁┝藢?shí)時(shí)處理,強(qiáng)大的分析和眾多數(shù)據(jù)源。
在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域,推斷是將經(jīng)過訓(xùn)練的模型應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)以生成預(yù)測(cè)或決策的階段。在模型接受了訓(xùn)練之后,可以在計(jì)算上進(jìn)行密集且耗時(shí),推理過程允許模型進(jìn)行預(yù)測(cè),以提供可行的結(jié)果。
基數(shù)是數(shù)據(jù)集中不同項(xiàng)目的數(shù)量。無(wú)論是計(jì)算網(wǎng)站上的唯一用戶數(shù)量還是估計(jì)不同搜索查詢的數(shù)量,估計(jì)基數(shù)在處理大量數(shù)據(jù)集時(shí)都變得具有挑戰(zhàn)性。這就是超置式算法進(jìn)入圖片的地方。在本文中,我們將探討HyperLoglog及其應(yīng)用程序背后的關(guān)鍵概念。
在技術(shù)領(lǐng)域,個(gè)性化是使用戶參與和滿意的關(guān)鍵。個(gè)性化最明顯的實(shí)現(xiàn)之一是通過推薦系統(tǒng),該系統(tǒng)根據(jù)其互動(dòng)和偏好為用戶提供量身定制的內(nèi)容,產(chǎn)品或體驗(yàn)。從歷史上看,推薦系統(tǒng)的第一個(gè)實(shí)施是建立在基于舊規(guī)則的引擎(例如IBM ODM(運(yùn)營(yíng)決策經(jīng)理)和Red Hat Jboss BRMS(業(yè)務(wù)規(guī)則管理系統(tǒng))的基礎(chǔ)上。
隨著人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型的復(fù)雜性增長(zhǎng),訓(xùn)練它們所需的計(jì)算資源呈指數(shù)增長(zhǎng)。在龐大的數(shù)據(jù)集上培訓(xùn)大型模型可能是一個(gè)耗時(shí)且資源密集的過程,通常需要數(shù)天甚至數(shù)周才能完成一臺(tái)機(jī)器。
Openai關(guān)于其推理模型的最新公告確實(shí)使我停下來(lái),思考AI的發(fā)展方向。多年來(lái),我已經(jīng)看到GPT模型從實(shí)驗(yàn)性變成了我們現(xiàn)在每天從內(nèi)容創(chuàng)建到客戶支持的所有事物的工具。但是,就像GPT一樣令人印象深刻,我們都注意到了它的缺點(diǎn),尤其是在解決復(fù)雜問題或建立邏輯聯(lián)系的任務(wù)時(shí)。這就是為什么推理模型的想法感覺就像是一大步的原因。這不僅僅是升級(jí);這是AI能力的轉(zhuǎn)變。
大型語(yǔ)言模型(LLMS)以其產(chǎn)生連貫的文本,翻譯語(yǔ)言甚至進(jìn)行對(duì)話的能力而破壞了AI。但是,盡管具有令人印象深刻的能力,但在推理和理解復(fù)雜環(huán)境方面,LLM仍然面臨重大挑戰(zhàn)。
近年來(lái),人工智能(AI)已取得了巨大的進(jìn)步,從基本的模式識(shí)別系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蚶斫夂彤a(chǎn)生類似人類反應(yīng)的復(fù)雜,互動(dòng)實(shí)體。此進(jìn)化中的關(guān)鍵組成部分是AI系統(tǒng)中內(nèi)存的概念。正如記憶對(duì)于人類認(rèn)知,實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和過去經(jīng)驗(yàn)在新情況下的應(yīng)用至關(guān)重要一樣,AI系統(tǒng)中的記憶也是基本的,因?yàn)樗鼈兙哂兄悄芎瓦m應(yīng)性的功能。
在全球人口持續(xù)增長(zhǎng)、糧食需求不斷攀升的背景下,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力成為保障糧食安全的關(guān)鍵。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式面臨著資源利用效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、生產(chǎn)管理粗放等諸多挑戰(zhàn),而人工智能和傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展,為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)了全新的變革契機(jī),二者協(xié)同作用,成為推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力提升的強(qiáng)大動(dòng)力。
在全球倡導(dǎo)可持續(xù)發(fā)展的大背景下,制造業(yè)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱,其可持續(xù)性發(fā)展備受關(guān)注。制造業(yè)在生產(chǎn)過程中消耗大量資源和能源,同時(shí)產(chǎn)生廢棄物和污染物,對(duì)環(huán)境造成壓力。而人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,為制造業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展提供了新的契機(jī)。將人工智能技術(shù)與制造業(yè)的可持續(xù)性相結(jié)合,有望解決制造業(yè)面臨的諸多挑戰(zhàn),推動(dòng)其向綠色、高效、智能的方向邁進(jìn)。
在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,企業(yè)面臨著前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)作為數(shù)字化時(shí)代的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力,正深度融入企業(yè)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié),為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展開辟了嶄新的道路,重塑著企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力與發(fā)展格局。
在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下,工業(yè)自動(dòng)化和智能制造領(lǐng)域正經(jīng)歷著一場(chǎng)深刻的變革,“機(jī)器人 + 物聯(lián)網(wǎng)” 的融合模式成為這場(chǎng)變革的核心驅(qū)動(dòng)力,為工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。
在科技飛速發(fā)展的時(shí)代,智能計(jì)算(智算)正以前所未有的速度融入我們生活的方方面面,以其強(qiáng)大的智能分析能力和高度的安全性,為我們 “算出” 一個(gè)更加美好的未來(lái)。智算,作為人工智能與高性能計(jì)算深度融合的產(chǎn)物,不僅是技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力,更是推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和改善生活質(zhì)量的重要力量。
隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)正以前所未有的速度重塑工業(yè)領(lǐng)域的格局。它通過將大量的工業(yè)設(shè)備、傳感器、控制系統(tǒng)等連接到互聯(lián)網(wǎng),實(shí)現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)的智能化、自動(dòng)化和高效化。然而,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在帶來(lái)巨大機(jī)遇的同時(shí),也面臨著嚴(yán)峻的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)不僅威脅著工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng),還可能對(duì)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)安全和社會(huì)穩(wěn)定造成嚴(yán)重影響。因此,深入探討工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn),并尋找有效的解決方案,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代,無(wú)線通信技術(shù)已然成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。從最初的 1G 語(yǔ)音通信到如今廣泛應(yīng)用的 5G,無(wú)線通信技術(shù)不斷迭代升級(jí),深刻改變了人們的生活方式和產(chǎn)業(yè)格局。然而,隨著全球通信需求的爆炸式增長(zhǎng),現(xiàn)有通信技術(shù)逐漸接近瓶頸。面對(duì)未來(lái)更高的連接密度、海量數(shù)據(jù)需求和智能應(yīng)用的復(fù)雜性,下一代無(wú)線通信,即 6G 及其相關(guān)技術(shù),正被視為解決這些挑戰(zhàn)的關(guān)鍵突破口。