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  • 安全部署LLMS與OWAS需要注意的10個要點

    生成人工智能的采用正在加快步伐。僅僅10個月前相比,執(zhí)行率翻了一番,65%的受訪者說他們的公司經常使用AI。對現有企業(yè)產生破壞性影響的承諾--或以新的和更有利可圖的方式向市場提供服務--正在推動這方面的許多興趣。然而,許多采用者還沒有意識到眼前的安全風險。

    智能應用
    2025-01-15
    LLMS OWAS

  • 促進可解釋的自然語言生成技術、挑戰(zhàn)和應用

    自然語言生成是從會話代理到內容生成的應用的核心。盡管取得了一些進展,但之前的系統(tǒng)往往是"黑匣子",使開發(fā)者和用戶對其決策過程不確定?？山忉尩腁I(XAI)通過使nlg模型更具可解釋性和可控制性來彌補這一缺口。

  • 符號化在LLMS中的作用有關系嗎

    大型的語言模型(LMS),比如gpt-3、gpt-4,或者谷歌的伯特,已經成為人工智能(AI)如何理解和處理人類語言的一個重要組成部分。但是在這些模型背后隱藏著一個很容易被忽視的過程: 符號化 .本文將解釋什么是符號化,為什么它如此重要,以及它是否可以避免。

  • 管理人工智能開發(fā)人員的軟件工程團隊

    不管它的行業(yè)如何,每個組織都有一個AI解決方案,正在致力于AI集成,或者在其路線圖中有一個計劃。雖然開發(fā)人員正在接受發(fā)展所需的各種技術技能的培訓,但高級領導必須側重于整合這些努力并使之與更廣泛的組織協調一致的戰(zhàn)略。在本文中,讓我們回顧一下整個AI產品環(huán)境。我們將確定組織可以在哪些領域增加重要的客戶價值,開發(fā)開發(fā)人員的必要技能,利用現代人工智能開發(fā)工具,以及構建團隊以提高效率。

  • 理解神經網絡，第二部分神經網絡的類型

    神經網絡的類型

  • 理解神經網絡，第三部分神經網絡和人工智能

    神經網絡與人工智能transformer主要差異

  • 利用人工智能和數據庫技術刺激創(chuàng)新

    本文全面概述了近年來在數據庫管理系統(tǒng)領域取得的進展,包括關系數據庫和非關系數據庫。它概述了數據庫技術的現狀,確定了將影響未來數據庫管理的新興技術,并討論了今后可能的研究和發(fā)展方向。在不斷變化的技術環(huán)境中,數據庫管理是許多企業(yè)和組織的基石。隨著數據量繼續(xù)呈指數增長,對更高效、可伸縮和安全的數據庫解決方案的需求變得至關重要。

  • 利用人工智能進行有效知識管理的指南

    如果有一個領域人工智能清楚地顯示了它的價值,那就是 知識管理 .每個組織,無論規(guī)模大小,都被大量文件和會議記錄淹沒。這些文檔通常組織得很差,使任何人幾乎不可能閱讀、消化和掌握一切。然而,利用大型語言模型(LLMS)的力量,這個問題最終得到了解決。LLMS可以讀取各種數據并檢索答案,從而徹底改變我們管理知識的方式。

  • 人工智能的隱藏成本為什么數據中心的策略需要重新思考

    人工智能已經成為世界上一些變革性最強的技術背后的推動力。從醫(yī)療、金融到汽車和娛樂等行業(yè)的重塑潛力無窮。然而,隨著人工智能的采用繼續(xù)激增,對訓練和部署這些復雜模型所需的巨大處理能力的需求也隨之激增。這導致了數據中心資本支出和業(yè)務支出的上升,而數據中心是這場數字革命的支柱。

  • 人工智能時代的數據架構關鍵策略和見解

    數據體系結構就是這樣:用戶在存儲和使用數據時必須遵循的規(guī)則和指導方針。將這一數據管理集中到一個單一的統(tǒng)一平臺上,對住房和發(fā)展都有很大好處,但也有一些新出現的挑戰(zhàn),如數據的復雜性和安全方面的考慮,這將使這種簡化變得更加復雜。受歡迎的?生成的人工智能 ,這將推動技術產業(yè)的發(fā)展,這意味著數據架構將在這個革命性的現代時代完全改變。

  • 人工智能應用的基礎構件

    通過利用人工智能技術,初創(chuàng)公司正在徹底改變他們的成長軌跡。從處理客戶詢問的智能聊天機器人到復雜的個性化用戶體驗推薦系統(tǒng),人工智能工具使小型團隊實現了巨大的影響?，F代創(chuàng)業(yè)公司現在可以自動化復雜的操作,從數據中獲得可行的見解,并有效地擴展他們的服務--這些曾經為大型企業(yè)保留的能力。讓我們從系統(tǒng)體系結構的角度來探討在初創(chuàng)企業(yè)中人工智能的實際實現,研究基本的技術堆棧和現實世界中的應用程序。

  • 為什么人工智能是一個真正的系統(tǒng)而不僅僅是軟件

    當它不是一個魔法或邪惡的實體,?人工智能 往往被減為一個任期: 軟件 .這種簡化可能會掩蓋構建真正的AI系統(tǒng)的元素的復雜性和豐富的結構性相互作用。

  • 未來的數據取決于transformer模型與大數據轉換

    去年,我們目睹了大型AI的爆炸性崛起,產生了全球性的熱情,使人工智能看起來像是所有問題的解決方案。今年,隨著大肆宣傳的減弱,大型模型進入了更深層次,目的是重塑各個行業(yè)的基本邏輯。在大數據處理領域,大型模型與傳統(tǒng)ETL(提取、轉換、負載)流程之間的沖突引發(fā)了新的爭論。

  • 旋轉記憶器在人工智能中使用功率

    大腦做出復雜決策所需的能量水平與人工智能處理器做出同樣決定所需的能量消耗之間存在差異。通過模仿人類大腦的節(jié)能操作,TDK公司。已經開發(fā)出一種神經形態(tài)的元件,叫做旋轉記憶器,它有可能將人工智能應用的耗電降低到傳統(tǒng)設備的1/100。

  • 用人工智能改進您的AI流程

    不過,應該指出的是?AI的 實際上已經更好地重塑了項目管理,同時,掌握其流程實際上相當復雜。它是最好的資本,這使人工智能在這里發(fā)揮作用。眾所周知,人工智能已經徹底改變了我們執(zhí)行AI的方式,使我們的流程更加高效、適應性和數據驅動。

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