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  • 使用AI的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流

    此外，使用AI流媒體數(shù)據(jù)為企業(yè)和行業(yè)提供了競爭優(yōu)勢。實(shí)時(shí)和流數(shù)據(jù)分析的AI允許及時(shí)，連續(xù)的流程管理最新的數(shù)據(jù)，而不是傳統(tǒng)方式，并且以不同的間隔處理了幾批信息。帶有一個(gè)用于流和批處理數(shù)據(jù)的平臺的數(shù)據(jù)孤島是舊新聞，用自動(dòng)化工具和統(tǒng)一治理簡化操作的管道是未來的方式。

  • 使用AI構(gòu)建全棧簡歷篩選應(yīng)用

    DeepSeek開源AI模型的發(fā)布在技術(shù)界引起了很多興奮。它允許開發(fā)人員完全在本地構(gòu)建應(yīng)用程序，而無需連接到在線AI模型(例如Claude，Chatgpt等)。開源模型在構(gòu)建與生成AI集成的企業(yè)應(yīng)用程序時(shí)為新機(jī)會打開了大門。

  • 使用Azure數(shù)據(jù)服務(wù)構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)

    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。

  • 了解推理時(shí)間計(jì)算

    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，以提供可行的結(jié)果。

  • 了解超置logog以估計(jì)基數(shù)

    基數(shù)是數(shù)據(jù)集中不同項(xiàng)目的數(shù)量。無論是計(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。

  • 從傳統(tǒng)規(guī)則引擎到機(jī)器學(xué)習(xí)

    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。

  • 大規(guī)模分布培訓(xùn)

    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，訓(xùn)練它們所需的計(jì)算資源呈指數(shù)增長。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)周才能完成一臺機(jī)器。

  • Openai的推理模型對GPT和AI意味著什么

    Openai關(guān)于其推理模型的最新公告確實(shí)使我停下來，思考AI的發(fā)展方向。多年來，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;這是AI能力的轉(zhuǎn)變。

  • LLM推理的局限性

    大型語言模型(LLMS)以其產(chǎn)生連貫的文本，翻譯語言甚至進(jìn)行對話的能力而破壞了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)。

  • AI系統(tǒng)內(nèi)存的重要性

    近年來，人工智能(AI)已取得了巨大的進(jìn)步，從基本的模式識別系統(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。

  • 人工智能與傳感器技術(shù)：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力提升的雙引擎

    在全球人口持續(xù)增長、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。

  • 制造業(yè)的可持續(xù)性與人工智能技術(shù)的結(jié)合

    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)。

  • 智能網(wǎng)聯(lián)助力企業(yè)數(shù)字化發(fā)展

    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)的競爭力與發(fā)展格局。

  • 工業(yè)自動(dòng)化和智能制造領(lǐng)域新革命：機(jī)器人+物聯(lián)網(wǎng)

    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)歷著一場深刻的變革，“機(jī)器人 + 物聯(lián)網(wǎng)” 的融合模式成為這場變革的核心驅(qū)動(dòng)力，為工業(yè)生產(chǎn)帶來了前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

  • 智算：智能、安全 “算出” 美好未來

    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。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)社會進(jìn)步和改善生活質(zhì)量的重要力量。

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