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huggingface

回答

Hugging Face 是数据科学领域非常受欢迎的人工智能工具:

  • 在 2022 年 9 月至 2023 年 8 月期间吸引了 3.166 亿流量。
  • 用户每次访问平均分配 11 分 2 秒的时间,与行业平均水平类似。
  • 桌面端和移动端的流量分布分别为 48%和 52%。
  • 用户群以男性为主,占 84.48%,女性用户占 15.52%。
  • 美国是主要的流量来源,日本紧随其后。
  • 跳出率略高于平均水平 63.46%。

此外,在 2023 年的百模大战中,Hugging Face 是专门做模型托管的,各种大模型、小模型、垂直模型、专业模型、通用模型都能在上面找到,并且能使用。其拥有的大模型数量众多,每秒钟都有人在上传,可能很快会迎来百万大模型大战。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

翻译:AI 行业分析:50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为

Hugging Face是数据科学领域最受欢迎的人工智能工具,在2022年9月至2023年8月期间吸引了3.166亿流量。在参与期间,用户通常平均分配每次访问11分2秒的时间,与行业平均水平类似。桌面端和移动端的流量分布竞争激烈,分别为48%和52%。该平台的用户群以男性为主,占84.48%,而女性用户占15.52%。在分析地理分布时,美国成为主要的流量来源,日本紧随其后。就跳出率而言,再次略高于平均水平63.46%。

周鸿祎免费课AI系列课程第二讲-企业如何拥抱AI

2023年咱们老说百模大战,我刚来之前看了一下数据,国外有个叫Hugging Face,专门做模型托管的,就各种大模型、小模型、垂直模型、专业模型、通用模型,在Hugging Face上都能找到,而且都能玩起来。你知道Hugging Face有多少个大模型吗?59万。Hugging Face每秒钟都有人在上传大模型,所以可能很快就是百万大模型大战了。

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2023年咱们老说百模大战,我刚来之前看了一下数据,国外有个叫Hugging Face,专门做模型托管的,就各种大模型、小模型、垂直模型、专业模型、通用模型,在Hugging Face上都能找到,而且都能玩起来。你知道Hugging Face有多少个大模型吗?59万。Hugging Face每秒钟都有人在上传大模型,所以可能很快就是百万大模型大战了。

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人工智能时代下最重要的三个基石是什么,我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代,最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面,当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力,Diffusion 代表了数据向图像转换的能力,它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面,自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的提升,为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面,AI 领域的关键人才大多源自于 Google,特别是其在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室,以及收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络,推动了 AI 技术的发展,并培养了一批杰出的领军人物。人才在不同公司之间的流动和合作也促进了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源,目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源: 1. 学术研究网站和数据库,如知网、Web of Science 等,以获取关于架构、算力和人才网络的学术研究成果。 2. 科技行业的专业论坛和社区,与同行交流和分享资源。 3. 关注知名科技公司和研究机构的官方网站和社交媒体账号,获取最新的研究动态和资源。
2024-10-10
人工智能时代下最重要的三个基石是什么,我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代,最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面,当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力,Diffusion 代表了数据向图像转换的能力,它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面,自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的爆发,为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面,AI 领域的关键人才几乎都源自于 Google,特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室,以及它收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络,推动了 AI 技术的发展,并培养了一批杰出的 AI 领军人物。从 Google 到 OpenAI,再到 Facebook 和其他多家公司,人才的流动和合作推动了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源,您可以通过以下途径获取: 1. 学术研究论文:在相关的学术数据库中搜索关于 AI 架构、算力和人才发展的研究成果。 2. 专业技术论坛和社区:例如一些知名的 AI 技术论坛,开发者们会在其中分享和讨论相关的知识和经验。 3. 科技公司的官方网站和技术博客:如 Google、NVIDIA 等公司的网站,可能会发布有关其在 AI 领域的技术创新和人才培养的信息。 4. 在线教育平台:一些提供 AI 课程的平台,可能会涵盖这三个方面的知识和案例。
2024-10-10
人工智能时代下最重要的三个基石是什么,我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代,最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面,当前市场上许多出色的 AI 技术成就都可追溯到 Transformer 和 Diffusion 这两个核心架构,它们分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥着关键作用。 算力方面,自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发,为 AI 技术进步提供了强大支持。 人才网络方面,AI 领域的关键人才大多源自 Google 及其相关机构,如在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的实验室以及收购的英国公司 DeepMind,这些人才的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源,目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源: 1. 学术研究网站和数据库,获取关于架构、算力和人才网络的最新研究成果和报告。 2. 科技公司的官方网站和技术文档,了解其在相关领域的创新和实践。 3. 专业的 AI 技术论坛和社区,与同行交流和分享资源。
2024-10-10
人工智能时代下最重要的三个基石是什么,我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface ​
在人工智能时代,以下是被认为最重要的三个基石: 1. 架构:当前市场上许多出色的 AI 技术成就可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力,Diffusion 代表了数据向图像转换的能力,它们构成了当前 AI 技术的重要基础。 2. 算力:自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发,为 AI 技术的进步提供了强大支持。 3. 人才网络:AI 领域的关键人才网络起到了不可忽视的作用,特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室以及其收购的英国公司 DeepMind 培养和汇聚的人才,他们的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源,您可以通过以下途径获取: 1. 学术研究网站和数据库,例如一些知名的科技学术数据库。 2. 专业的 AI 技术论坛和社区,与同行交流获取相关信息。 3. 大型科技公司的官方网站和技术文档,如 Google 等。 4. 相关的学术会议和研讨会。
2024-10-10