直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

在哪里可以找到数据 算力 算法的资源

回答

以下是一些可以找到数据、算力、算法资源的途径：

  • 关于数据：数据集对人工智能学习算法发展至关重要，AI 伴随着神经网络的发展而出现，多层神经网络大规模数据分析技术中的数据集是重要资源。
  • 关于算力：您可以通过以下链接了解算力的相关内容：
  • 关于算法：目前没有明确给出具体的算法资源获取途径，但您可以通过相关的学术网站、技术论坛等渠道进一步搜索。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

张翼然：用AI为教师减负（3H）.pdf

AI伴随着神经⽹络的发展⽽出现的计算机模仿⼈脑神经元杰弗⾥ ⾟顿引领了多层神经⽹络⼤规模数据分析技术数据集对⼈⼯智能学习算法发展⾄关重要，AI时代的⽯油深度神经⽹络如何识别物体：简单细胞检测特征，复杂细胞汇总信息产⽣结果，通知更⾼层词简单细胞，逐级识别算法算力数据算法、算⼒、数据推动动着⼈⼯智能一路发展识别；判断；⾏动回答；逻辑推理；⽣成大模型是什么？本质就是两个文件：一个是参数文件，一个是包含运行这些参数的代码文件。参数文件更像是一个问答机器人的“大脑镜像”，因为它主要负责处理和生成文本信息，就像一个超级智能的聊天机器人。它能够理解问题，并根据其训练数据生成符合逻辑和语法的回答，但缺乏控制物理世界的能力。数据算法Generative文字接龙“知识库解压缩”工作原理介绍by FT

硬件：走进算力

[title]硬件：走进算力[heading2]目录[1.什么是算力（请点击左侧三角箭头，下同）](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/J5Rjw6nwGiuhcekOQ2CcyC41ncb)[2.算力的发展史](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RacLwwb3oizXZukhGy8cpxU0nFh)[2.1技术史](https://linjootech.feishu.cn/wiki/B0uswL5xdiVxhjkTq5VcKDSbnse)[2.2企业史](https://linjootech.feishu.cn/wiki/RV1qwf34nixjglkBVFccRzE3nbd)[2.3人物史](https://linjootech.feishu.cn/wiki/GDVJwumhViF0wbkq44NcAn5JnNd)[3.硬件篇](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MJgmwTicniaxtrkYGWucpy1fngf)[3.1计算芯片技术](https://linjootech.feishu.cn/wiki/EyIWwWNehi0QYPk19Nvc3tIknLd)[3.2存储技术](https://linjootech.feishu.cn/wiki/KhOJwV36HiqNmekm3zkc8jk5nnf)[3.3数据中心](https://linjootech.feishu.cn/wiki/Df5XwJBPbitbHQkE1JLcW1sEn5f)[4.软件篇](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NtnTw6s24iXzYCkIm9Zc05yUn4b)[4.1操作系统](https://linjootech.feishu.cn/wiki/MfE4wbik4iIN35kAb1Hc4YlxnWh)

你看我这算力如何？（硬件篇）

算力的字面意思就是计算能力（Computing Power），是随着区块链，AI等概念被反复提及，其实没什么特别的，可以直接转化成GPU就是算力，电脑里的显卡就是GPU，那么算力=显卡可以这样粗暴的理解。哪怕你购买云服务，也是服务商买显卡“租”给你用的意思。而一张显卡除了GPU外，还有一个很重要的参数是显存。GPU：图形处理器（Graphics Processing Unit）又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。CPU：中央处理器（Central Processing Unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。显存：也被叫做帧缓存，它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。GPU的诞生源自对CPU的减负，使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。

其他人在问
和ai结合的去中心化算力项目或者公司或者产品有哪些？
以下是一些与 AI 结合的去中心化算力项目、公司或产品： 智谱·AI 开源模型列表中的 WebGLM10B：利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。代码链接： 智谱·AI 开源模型列表中的 WebGLM2B 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM2B：在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM500M，模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM100M，模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM10M，模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLMLarge：采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM10B，模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLMChatGLM6B，模型下载：
2024-10-14
AI 算力 衡量
AI 算力的衡量可以从以下几个方面考虑： 1. 神经网络的参数（神经元的数量和连接）规模：人工神经网络与人脑的大小仍有数量级的差距，但在某些哺乳动物面前已具备一定竞争力。 2. 单位计算的成本：我们每花一美元所能得到的计算能力一直在呈指数级增长，现在大规模基础模型所用到的计算量每 3.5 个月就会翻一番。 3. 提升算力的方案： 继续在硅基上发展，如 3D 堆叠形态等，但需要更好的散热。 材料创新，如硅基掺杂、石墨烯片等。 计算原理的创新，如量子计算，但目前距离商用还有不少理论和技术需要突破。 4. 传输速度：高速网络会进一步进化，片间链接、片上内存等技术都会有明显进展。 5. 能耗和散热问题：高温超导技术是解决能耗和散热问题的关键。 此外，对于基础模型的治理，有人认为衡量计算能力可以作为一种潜在工具。但也需要探讨其他更有效的治理方法。
2024-10-12
算力调度
在多智能体（MultiAgent）系统中，常见的调度模式主要有以下几种： 1. 集中式调度：有一个中央控制器负责收集所有智能体的信息，并做出整体最优的决策和资源分配。常见于需要全局协调的场景，如机器人协作、交通管制等。 2. 分布式调度：每个智能体根据本地信息和与其他智能体的交互来做出决策，无需中央控制器。常用于大规模、动态、开放的系统，如传感器网络、P2P 网络等。 3. 市场驱动调度：智能体通过竞价机制获取资源和任务分配。类似于现实市场的供需规律，常用于电力负载调度、计算资源分配等领域。 4. 约束优化调度：将多智能体协作问题建模为分布式约束优化问题，通过启发式或完全算法求解近似最优解。适用于任务分配、资源规划等约束严格的场景。 5. 组织结构调度：根据特定的组织拓扑结构（层级、同辈、联盟等）对智能体角色和协作模式进行规范，实现有序调度。常见于多机器人协作、组织自动化系统中。 6. 基于规范协议的调度。 在惊人算力成本背后，对于 AI 混战下基础设施的选择，需要注意以下方面：AI 任务的调度可能造成巨大的性能瓶颈或改进。以一种最小化权重交换的方式将模型分配给 GPU，如果有多个 GPU 可用，选择最适合任务的 GPU，以及通过提前批量处理工作负载来最小化停机时间，都是常用的技术。总之，模型优化仍然有点像黑魔法，大多数创业公司都与第三方合作来处理一些软件方面的问题。通常，这些不是传统的 MLops 供应商，而是专门针对特定生成模型进行优化的公司（例如 OctoML 或 SegMind）。
2024-09-26
在waytoagi买的算力包从哪里查看和使用？
在 waytoagi 购买的算力包可以通过以下方式查看和使用： 测试平台：Tensor.Art 网址：https://tensor.art/ 专属邀请码：waytoagi 。登录并使用专属邀请码注册，普通用户每天免费有 100 个算力，使用邀请码的用户可以获得 200 算力。 Tensor.Art 使用指南： TensorArt 教学视频内容及其对应链接：
2024-09-07
H100 8卡机算力
H100 8 卡机算力相关信息如下： 在 GPT3（1750 亿参数）大模型基准测试中，GB200 的性能是 H100 的 7 倍，训练速度是 H100 的 4 倍。 今年英伟达总的 H100 出货量将有 15 万张，Meta 将会投入超过 90 亿美元向英伟达采购超过 34000 张 H100 显卡，到 24 年底 Meta 的 GPU 算力将达到 60 万个 H100。 与 H100 相比，对于大模型推理工作负载，GB200 超级芯片提供高达 30 倍的性能提升。一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型，此前传言称，GPT4 的参数规模达 1.8 万亿，相当于能训练近 15 个这样的模型。由 8 个系统组合在一起的就是 DGX GB200，总共有 288 个 Grace CPU、576 个 Blackwell GPU、240 TB 内存和 11.5 exaflop FP4 计算。
2024-08-12
算力是什么？
算力指的是计算能力（Computing Power）。可以简单粗暴地理解为 GPU 就是算力，电脑里的显卡就是 GPU，哪怕购买云服务，也是服务商买显卡“租”给用户用。一张显卡除了 GPU 外，还有一个重要参数是显存，显存用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据，如同计算机的内存一样，是存储要处理的图形信息的部件。 GPU 的诞生源自对 CPU 的减负，使显卡减少了对 CPU 的依赖，并进行部分原本 CPU 的工作，尤其是在 3D 图形处理时，GPU 所采用的核心技术有硬件 T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素 256 位渲染引擎等，而硬件 T&L 技术可以说是 GPU 的标志。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。 算力对于 AI 的价值更加直接，NVIDIA 的股价可能就是最直接的例子。算力的提升目前还在性能上（而不是硅片栅漏极间隔的物理尺寸上）继续延续着摩尔定律，但量子隧穿效应普朗克长度的理论限制是 AGI 也无法突破的，因此需要除了工艺尺寸缩小的其他方案。从分析上能看到的几条路可能会有： 1. 继续在硅基上发展：3D 堆叠形态等（需要更好散热）。 2. 材料创新：硅基掺杂、石墨烯片等。 3. 如果再跳脱一些到计算原理的层次，就是量子计算。量子计算目前距离商用可能比可控核聚变还更远，目前的应用方向主要还在量子加密传输上，在“计算”上需要突破的理论和技术都还有不少。 4. 除了计算速度之外，另一个阻碍算力进展的是传输速度：可以想见高速网络会进一步进化、片间链接、片上内存等技术都会有明显的进展。 5. 最后，是能耗和散热问题。这里的明珠是高温超导技术。去年已经有好几篇半造假的“高温超导突破”，今年加上了 AI 或许就会有真的突破。广义机器人也与算力相关。
2024-08-09
如何用ai进行图像算法识别
以下是关于 AI 在图像算法识别方面的相关内容： 在图像识别方面，AI 技术自身带来的造假难题可由其自身的同僚互鉴打假来解决。目前已有不少网站通过对大量图片数据的抓取和分析，给出对画作属性的判断可能性，例如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试过程中，可能存在一些问题，如结构严谨的真实摄影作品会被误识别为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 另外，CNN（卷积神经网络）的结构基于两类细胞的级联模型，主要用于模式识别任务，在计算上更有效、快速，已应用于自然语言处理和图像识别等领域。 在汽车行业，AI 也有广泛应用： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试。 2. 车辆安全系统：用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统的性能。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 5. 生产自动化：用于汽车制造的生产线自动化，提高效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：帮助汽车公司分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 7. 电动化和能源管理：优化电动汽车的电池管理和充电策略。 8. 共享出行服务：优化路线规划、车辆调度和定价策略。 9. 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等。 10. 车辆远程监控和诊断：提供实时诊断和支持。
2024-10-15
我要完成基于python交友网站数据撷取与分析这个毕设，如果我选择微博这个网站，你推荐我爬取哪些信息进行怎样的分析使用哪个算法
很抱歉，目前没有关于基于 Python 从微博网站进行交友网站数据撷取与分析的相关内容。但一般来说，您可以考虑爬取用户的基本信息（如年龄、性别、地区等）、发布的内容（包括文字、图片、视频等）、关注与被关注关系等。分析方面，可以进行用户画像构建、社交关系网络分析、内容情感分析等。算法的选择可能包括聚类算法（如 KMeans）、分类算法（如决策树、随机森林）、关联规则挖掘算法（如 Apriori）等。不过需要注意的是，爬取微博数据需要遵守相关法律法规和网站规定。
2024-10-11
智能算法的应用场景有哪一些
智能算法的应用场景广泛，以下为您列举一些常见的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病，如 X 射线、CT 扫描和 MRI 图像分析。 药物研发，加速识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗，分析患者数据以提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 投资分析，分析市场数据辅助投资者做出明智决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化，改善搜索结果并提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高产品质量。 供应链管理，优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化，控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化交通信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送，优化物流路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育，实现个性化学习，为学生提供定制化学习体验。 农业，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用提高能源效率。 此外，KNN 近邻算法也有多种应用场景，包括： 分类问题，如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。 回归问题，如房价预测、股票价格预测等。 异常检测，识别异常值或离群点。 推荐系统，基于用户兴趣相似性进行推荐。 图像分割，识别图像中的区域。 聚类分析，尤其适用于数据集中簇非明显球形或高斯分布的情况。 人工智能的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-09-18
围棋人机博弈是否有用到智能算法的功能
围棋人机博弈有用到智能算法的功能。 早期的国际象棋对弈程序是以搜索为基础，发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时，由于搜索空间巨大，采用了基于案例的推理，即从知识库中寻找相似案例来决定棋步。 现代能够战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习。例如，DeepMind 团队开发的新算法 Deep QNetwork（DQN）可以从经验中学习。2015 年 10 月 AlphaGo 项目首次在围棋中击败人类冠军李世石，之后的 AlphaGo Zero 用新的可以自我博弈的改进算法让人类在围棋领域难以翻盘。 AlphaGO 的价值网络和策略网络以人类高手的对弈数据以及 AI 自我博弈的数据为基础进行训练，并且与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了突破。
2024-09-18
算法和模型是什么关系
算法和模型是相互关联但又有所区别的概念。 模型是对问题或现象的一种抽象表示，它描述了数据之间的关系和模式。例如，在卷积神经网络（CNN）中，其结构就是一种模型，主要用于模式识别任务。 算法则是用于解决问题或实现模型的一系列步骤和方法。在 AI 领域，算法用于训练和优化模型。比如在自然语言处理和图像识别中，某些算法能够使 CNN 在计算上更有效、更快速，从而击败大多数其他算法。 随着我们对大脑工作机制的认知加深，神经网络的算法和模型也会不断发展和进步。 同时，在确保 AI 模型的道德和伦理性方面，也涉及到一系列的算法设计和处理步骤，如数据清洗、算法设计以减少偏见和不公平性、制定道德和伦理准则、保持透明度、接收用户反馈、持续监控、人工干预以及对相关人员进行教育和培训等。 另外，生成式人工智能模型正在从根本上改变我们与计算机的关系，使其有可能成为我们的伴侣，这也对我们对关系的定义提出了新的挑战。
2024-09-15
AI的算法逻辑是什么
AI 的算法逻辑是一个复杂而广泛的概念。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，其按照一套明确定义的程序即算法来对数字进行运算。现代计算机虽比 19 世纪的原始计算机模型先进得多，但仍遵循相同的受控计算理念。若知道实现某些目标所需的每一个步骤及其顺序，就能编写出程序让计算机按想法做事。 但有些任务无法明确编程，比如根据照片判断一个人的年龄。我们能做是因为见过很多不同年龄的人，但无法明确大脑具体通过哪些步骤完成，所以也无法编写明确程序让计算机完成。这类任务正是人工智能感兴趣的。
2024-09-08
如何利用AI来精准找到合适的客户
以下是利用 AI 来精准找到合适客户的一些方法： 1. 聊天机器人：在企业网站上使用聊天机器人，分为信息型和实用型，可回答常见问题和执行特定任务，减少客户服务人力成本。 2. AI 撰写内容：如 ChatGPT 等工具，能为内容创作有困难或资源有限的企业快速生成高质量文本，提高创作效率。 3. 语音搜索优化：随着语音搜索普及，优化网站以适应，确保内容清晰准确，使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化：为每位访客提供定制化体验，如用名字问候、根据浏览历史推荐产品，增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据：通过机器学习算法进行预测性分析，发现模式和趋势，为营销活动或个性化体验提供洞见，更有效地定位目标客户。 6. 社交媒体管理与情绪分析：利用情绪分析工具深入了解企业在社交媒体上的形象，通过分析客户评论和反馈调整产品和营销策略。 对于中小企业，还可以： 1. 目标市场分析：使用 AI 工具进行市场细分，收集包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等广泛数据并分析，将市场细分为不同客户群体，每个群体具有独特需求和行为特征，然后基于分析结果定制化营销策略，并持续监测和调整。 在阿里巴巴平台上，利用 AI 完成营销技巧和产品页面优化可采取以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以识别关键信息。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高满意度。 10. 营销活动分析：了解活动效果，吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：预测需求，优化库存，减少积压和缺货。 12. 支付和交易优化：分析支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高知名度。 14. 直播和视频营销：分析观众行为，优化直播和视频内容，提高参与度和转化率。
2024-10-15
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
在人工智能时代，最重要的三个基石通常包括以下方面： 1. 架构：如 Transformer 和 Diffusion 这两种核心架构，分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥关键作用，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 技术的进步提供强大支持。 3. 人才网络：AI 领域的关键人才网络起到不可忽视的作用，例如 Google 及其相关实验室和收购的公司培养和汇聚了众多杰出人才，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. 科技类的专业网站和论坛，如一些知名的技术社区和学术网站。 2. 相关的学术研究报告和论文，可在学术数据库中查找。 3. 行业内的权威专家和学者的讲座、演讲等。 4. 科技公司发布的技术文档和报告。
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
AI怎样运用在人力资源的工作中
AI 在人力资源工作中的运用包括以下方面： 1. 招聘：例如使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成面试回答。 2. 绩效管理：根据团队和个人绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 3. 数字化文件管理：如 PeopleSoft 和 Workday 将人力资源文件柜数字化。 同时，人工智能在人力资源领域的运用也存在潜在风险，应对策略包括： 1. 更新人力资源程序，以限制潜在的不同影响。 2. 对人力资源技术提供商进行尽职调查。 3. 修改当前的人力资源隐私声明，以符合国家隐私或 AI 相关法规。 4. 对 AI 的训练数据进行审查，确保其质量并无偏差。 5. 告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节，保障其信息透明度。 6. 提供合理的便利措施，确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外。 7. 定期评估 AI 筛选结果，发现任何潜在的歧视并及时优化。 企业在采用 AI 辅助人力资源工作时，必须考虑法律风险和道德责任，确保公平、无偏见的工作环境，同时遵守相关的法律法规。通过综合策略和审慎的方法，企业可以有效利用 AI 的优势，同时规避潜在的风险。
2024-10-15