AI人工智能 圖靈測試2.0:怎么判斷AI到底能干什么不能干什么 在計算機領域,圖靈測試可是大名鼎鼎,但如果用在AI上,就沒那么簡單了。本文進行了一次測試,抽取了真實產品的部分場景進行方便理解的再包裝,目的主要用于說明圖靈測試2.0這概念。 琢磨事 產品視角圖靈測試案例分析
AI人工智能 月之暗面們拒絕成為OpenAI 本文深入探討了本土AI公司在To C與To B商業模式選擇上的分歧,特別是以月之暗面科技公司為例,分析了其堅持To C戰略的背后邏輯和面臨的挑戰 虎嗅 AI商業模式To B業務To C市場
AI人工智能 教育界的“百模大戰”,玩家們究竟在拼什么? 本文深入探討了AI大模型技術在教育行業的應用和發展,分析了不同教育企業如何利用大模型技術推動個性化教學和智能硬件的創新。文章詳細討論了教育智能硬件的市場現狀、競爭格局以及大模型技術如何助力教育行業的數字化轉型。 連線Insight AI大模型互聯網教育智能硬件
AI人工智能 拯救Transformer推理能力!DeepMind新研究TransNAR:給模型嵌入「算法推理大腦」 DeepMind最近發表的一篇論文提出用混合架構的方法解決Transformer模型的推理缺陷。將Transformer的NLU技能與基于GNN的神經算法推理器(NAR)的強大算法推理能力相結合,可以實現更加泛化、穩健、準確的LLM推理。 新智元 TranNARTransformer算法推理
AI人工智能 模型評測怎么做?一篇文章看懂 一次標準流程的測評能夠輔助大家更好的對模型進行深入了解。本文作者分享了自己對大模型進行測評的整個過程,其中有不少可以借鑒的點,供大家參考。 思敏的夢想實驗田 產品分析大模型模型評測
AI人工智能 萬字經驗 | 使用大模型(LLMs)構建產品一年后,我們有些經驗想告訴你 在接下來的文章里,我們將分享一些關于大語言模型(LLM)技術核心組件的最佳實踐,包括:提升質量和可靠性的提示技巧、評估輸出的策略、改進檢索增強生成、調整和優化工作流程等四部分。我們還將探討如何設計人類參與的工作流程。盡管這項技術仍在迅速發展,但我們希望這些經驗教訓——我們一起進行的無數實驗的成果——能夠經受時間的考驗,并幫助您構建并交付強大的LLM應用程序。 小布Bruce 個人觀點大模型經驗分享
AI人工智能 英偉達開源3400億巨獸,98%合成數據訓出最強開源通用模型!性能對標GPT-4o 剛剛,英偉達全新發布的開源模型Nemotron-4 340B,有可能徹底改變訓練LLM的方式!從此,或許各行各業都不再需要昂貴的真實世界數據集了。而且,Nemotron-4 340B直接超越了Mixtral 8x22B、Claude sonnet、Llama3 70B、Qwen 2,甚至可以和GPT-4掰手腕! 新智元 Nemotron-4 340B倫理問題安全性,
AI人工智能 第一批人機戀的“AI前任”已經死了 本文主要討論了人工智能(AI)在模擬人際關系,特別是戀愛關系方面的應用現狀和發展前景,指出盡管AI在語音交互和情感理解方面有所進步,但由于其仍無法完全取代真實的人際互動,人們對"AI情感教練"的需求可能更大。 腦極體 大模型情感陪伴用戶需求
AI人工智能 AI與情感陪伴 隨著大型AI模型(GPT4)的發展,AI語音技術的能力得到了極大的提升,使得AI語音能夠在各種場景中發揮更大的作用,提供了諸如客服自動化、情感陪伴等功能,為企業和個人用戶提供更好的體驗和服務。 光子星球 AI語音市場趨勢情感陪伴
AI人工智能 如何用AI大模型打造個性化內容頁面展示,提升用戶閱讀體驗和內容傳播效果 本文介紹了如何使用人工智能大模型進行個性化內容頁面展示的方法和步驟,包括數據收集、數據處理、特征提取、模型訓練、模型預測、數據分析等,以及它們對用戶的閱讀體驗和內容的傳播效果的影響和價值。 產品經理獨孤蝦 AI應用個性化內容頁面
AI人工智能 AI后續發展的七個階段與造富機會 每一次的變革,都會帶來大量的財富和造福機會,AI這次也不例外。在這篇文章里,我們拔高到上帝視角,嘗試對AI的歷史性機會進行預測。 琢磨事 AI應用個人觀點行業趨勢