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  • 使用AI的實時數(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。實時和流數(shù)據(jù)分析的AI允許及時，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)建全棧簡歷篩選應用

    DeepSeek開源AI模型的發(fā)布在技術界引起了很多興奮。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)應用程序時為新機會打開了大門。

  • 使用Azure數(shù)據(jù)服務構(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)提供并促進了處理大量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)方式，并且回報做出更快，更快的決策，現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)仍然相關。現(xiàn)代企業(yè)依靠這些架構(gòu)，因為它們提供了實時處理，強大的分析和眾多數(shù)據(jù)源。

  • 了解推理時間計算

    在機器學習和人工智能領域，推斷是將經(jīng)過訓練的模型應用于現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)以生成預測或決策的階段。在模型接受了訓練之后，可以在計算上進行密集且耗時，推理過程允許模型進行預測，以提供可行的結(jié)果。

  • 了解超置logog以估計基數(shù)

    基數(shù)是數(shù)據(jù)集中不同項目的數(shù)量。無論是計算網(wǎng)站上的唯一用戶數(shù)量還是估計不同搜索查詢的數(shù)量，估計基數(shù)在處理大量數(shù)據(jù)集時都變得具有挑戰(zhàn)性。這就是超置式算法進入圖片的地方。在本文中，我們將探討HyperLoglog及其應用程序背后的關鍵概念。

  • 從傳統(tǒng)規(guī)則引擎到機器學習

    在技術領域，個性化是使用戶參與和滿意的關鍵。個性化最明顯的實現(xiàn)之一是通過推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)根據(jù)其互動和偏好為用戶提供量身定制的內(nèi)容，產(chǎn)品或體驗。從歷史上看，推薦系統(tǒng)的第一個實施是建立在基于舊規(guī)則的引擎(例如IBM ODM(運營決策經(jīng)理)和Red Hat Jboss BRMS(業(yè)務規(guī)則管理系統(tǒng))的基礎上。

  • 大規(guī)模分布培訓

    隨著人工智能(AI)和機器學習(ML)模型的復雜性增長，訓練它們所需的計算資源呈指數(shù)增長。在龐大的數(shù)據(jù)集上培訓大型模型可能是一個耗時且資源密集的過程，通常需要數(shù)天甚至數(shù)周才能完成一臺機器。

  • Openai的推理模型對GPT和AI意味著什么

    Openai關于其推理模型的最新公告確實使我停下來，思考AI的發(fā)展方向。多年來，我已經(jīng)看到GPT模型從實驗性變成了我們現(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，尤其是在解決復雜問題或建立邏輯聯(lián)系的任務時。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。

    智能應用
    2025-02-10
    Openai AI

  • 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，但在推理和理解復雜環(huán)境方面，LLM仍然面臨重大挑戰(zhàn)。

    智能應用
    2025-02-10
    LLMS AI

  • 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)生類似人類反應的復雜，互動實體。此進化中的關鍵組成部分是AI系統(tǒng)中內(nèi)存的概念。正如記憶對于人類認知，實現(xiàn)學習和過去經(jīng)驗在新情況下的應用至關重要一樣，AI系統(tǒng)中的記憶也是基本的，因為它們具有智能和適應性的功能。

  • 人工智能與傳感器技術：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、勞動強度大、生產(chǎn)管理粗放等諸多挑戰(zhàn)，而人工智能和傳感器技術的飛速發(fā)展，為農(nóng)業(yè)領域帶來了全新的變革契機，二者協(xié)同作用，成為推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力提升的強大動力。

  • 制造業(yè)的可持續(xù)性與人工智能技術的結(jié)合

    在全球倡導可持續(xù)發(fā)展的大背景下，制造業(yè)作為經(jīng)濟發(fā)展的重要支柱，其可持續(xù)性發(fā)展備受關注。制造業(yè)在生產(chǎn)過程中消耗大量資源和能源，同時產(chǎn)生廢棄物和污染物，對環(huán)境造成壓力。而人工智能技術的飛速發(fā)展，為制造業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展提供了新的契機。將人工智能技術與制造業(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)，推動其向綠色、高效、智能的方向邁進。

  • 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下，企業(yè)面臨著前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。智能網(wǎng)聯(lián)技術作為數(shù)字化時代的關鍵驅(qū)動力，正深度融入企業(yè)運營的各個環(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)自動化和智能制造領域新革命：機器人+物聯(lián)網(wǎng)

    在科技飛速發(fā)展的當下，工業(yè)自動化和智能制造領域正經(jīng)歷著一場深刻的變革，“機器人 + 物聯(lián)網(wǎng)” 的融合模式成為這場變革的核心驅(qū)動力，為工業(yè)生產(chǎn)帶來了前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。

  • 智算：智能、安全 “算出” 美好未來

    在科技飛速發(fā)展的時代，智能計算(智算)正以前所未有的速度融入我們生活的方方面面，以其強大的智能分析能力和高度的安全性，為我們 “算出” 一個更加美好的未來。智算，作為人工智能與高性能計算深度融合的產(chǎn)物，不僅是技術創(chuàng)新的關鍵驅(qū)動力，更是推動社會進步和改善生活質(zhì)量的重要力量。

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