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323AI导航首发：使用ChatGPT小诀窍
323AI导航首发：使用ChatGPT小诀窍
训练机器像人类一样学习
研究人员发现了一种属性，可以帮助计算机视觉模型学习以更稳定、可预测的方式表示视觉世界。 想象一下坐在公园的长椅上，看着有人走过。虽然场景可能会随...
只有人类才能解决的人工智能挑战
达龙·阿西莫格鲁和西蒙·约翰逊在他们的新书《权力与进步》中提出了人工智能的好处是否会被广泛分享或加剧不平等的问题。 黑暗时代并不完全黑暗。农业和建...
研究人员使用人工智能识别图像中的相似材料
这种机器学习方法可以帮助机器人场景理解、图像编辑或在线推荐系统。 例如，在厨房工作时操纵物体的机器人将受益于了解哪些物品是由相同材料组成的。有了...
麻省理工学院的研究人员使语言模型可扩展自学习者
苏格拉底曾经说过：“真正重要的不是事物的大小，而是其质量。因为真正的价值在于物质的本质，而不是其体积。” 对于大型语言模型 (LLM) 来说，大小总是很重...
麻省理工学院的学生对计算未来的展望
计算的进步将如何改变人类社会？ 麻省理工学院的学生在“展望计算的未来奖”中思考了这个迫在眉睫的问题，这是一项征文比赛，学生们面临的挑战是想象计算技术...
保险业人工智能：2023年6月一个重要的例子
数据智能被锁定。保险领域的机器学习和人工智能很难规模化，法律义务使数据科学家和精算师的工作变得极其困难。在这种情况下你还能创新吗？正如我们所说，敏...
神经网络中批次和纪元的区别
随机梯度下降是一种具有多个超参数的学习算法。 经常让初学者感到困惑的两个超参数是批量大小和轮数。它们都是整数值并且似乎做同样的事情。 在这篇文章中...
如何生成用于机器学习的合成数据
当世界各地的工程师听到“数据是新石油”这句话时，他们会立即感到头痛并感到严重不适。好吧，如果是这样，那么我们为什么不去最近的数据泵并加满油，在机器学...
通过可视化指标了解训练期间的模型行为
通过观察神经网络和深度学习模型在训练过程中随时间的表现，您可以了解很多关于神经网络和深度学习模型的知识。例如，如果您发现训练精度随着训练周期的增加...
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