10 2024 档案

摘要:真正的障碍不是技术,而是思考的时间: 虽然像ChatGPT这样的工具确实有潜力带来变革,但我接触的大多数人几乎不用它。就算用的,也只是用来做些总结之类的小活儿。而在这些用户里,只有大约5%的人订阅了高级版,这意味着真正用AI来搞复杂任务的“高手”少得可怜。下面的内容主要来自Shopify的AI和广告 阅读全文
posted @ 2024-10-31 22:10 果冻人工智能 阅读(125) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:上一篇:《设计卷积神经网络CNN为什么不是编程?》 序言:我们已经踏入了设计人工智能(AI)模型的大门,有一个重要概念请大家务必记住:人工智能模型 = 架构 + 特征。任何一个AI模型都是先设计出架构,再通过数据训练获得特征。整合了特征的架构才算是一个完整的人工智能模型,如果没有特征的支撑,架构本身 阅读全文
posted @ 2024-10-31 10:06 果冻人工智能 阅读(117) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:上一篇:《搞清楚这个老六的真面目!逐层‘剥开’人工智能中的卷积神经网络(CNN)》 序言:现在让我们开始走进卷积神经网络(CNN)的世界里。和传统编程完全不同,在人工智能的程序代码里,您看不到明确的算法规则,看到的只是神经网络的配置说明。这里的代码不会像传统编程那样去具体实现每个功能。比如说,如果您 阅读全文
posted @ 2024-10-30 09:56 果冻人工智能 阅读(178) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:前一篇:《全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(三)》 序言: 本节作为整篇的收官之作,自然少不了与当今最先进的AI模型相呼应。这里我们将简单介绍全球首家推动人工智能生成人类语言的公司——OpenAI的GPT模型的基本原理。如果你也希望为人类的发展做出贡献,并投身于AI行业,这无疑是一个绝佳的起 阅读全文
posted @ 2024-10-29 10:14 果冻人工智能 阅读(676) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要:前一篇:《全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(二)》 序言:前面两节中,我们介绍了大语言模型的设计图和实现了一个能够生成自然语言的神经网络。这正是现代先进人工智能语言模型的雏形。不过,目前市面上的语言模型远比我们设计的这个复杂得多。那么,它们到底复杂在什么地方?本节将为你详细介绍,这些模型是如 阅读全文
posted @ 2024-10-28 14:01 果冻人工智能 阅读(597) 评论(4) 推荐(4) 编辑
摘要:前一篇:《全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(一)》 序言:在上一篇文章中,我们从原理上构建了一个识别“叶子”和“花朵”的神经网络,并详细讲解了它的工作过程。这包括对输入数字逐个与权重相乘后求和,加上偏置值,最后通过非线性处理和统计分布计算来得出输出。这些操作使用了简单的数学运算(乘法、加法和 阅读全文
posted @ 2024-10-27 11:52 果冻人工智能 阅读(748) 评论(4) 推荐(7) 编辑
摘要:全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(一) 人工智能 #大语言模型LLM #机器学习ML #深度学习 #数据挖掘 序言:为了帮助更多人理解,我们将分成若干小节来讲解大型语言模型(LLM)的真实工作原理,从零开始,不需额外知识储备,只需初中数学基础(懂加法和乘法就行)。本文包含理解 LLM 所需的 阅读全文
posted @ 2024-10-26 20:06 果冻人工智能 阅读(1533) 评论(3) 推荐(9) 编辑
摘要:人工智能(AI)服务的发展正快速改变企业和开发者的工作方式,不仅提供了强大的数据分析和预测能力,还涵盖了从自然语言处理到图像识别的广泛功能。然而,理解AI服务的支付模式对成本控制和合理资源分配至关重要,尤其是在按需扩展或实时响应的需求下。如今,AI服务领域中最常见的几种支付模式包括按用量付费、订阅制 阅读全文
posted @ 2024-10-25 22:37 果冻人工智能 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:第三章:超越基础——图像中的特征检测 上一篇《揭开计算机视觉的神秘面纱,原来机器是这样“看图”的!》 本篇序言:上一篇我们实现并训练了一个神经网络,成功让计算机“看懂”了图像。可以说,我们已经一只脚跨进了AI研发的大门。不过,虽然我们迈入了AI这个神秘的领域,实际上,我们还只是站在门槛边缘。这里面有 阅读全文
posted @ 2024-10-25 10:44 果冻人工智能 阅读(236) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:人工智能的应用趋势不可阻挡,我们要做的是尽快适应时代的发展,顺水推舟。 阅读全文
posted @ 2024-10-24 11:19 果冻人工智能 阅读(184) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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