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字節跳動李航：對語言大模型的若干

我們最近做了大規模的實驗，驗證了 Python 程序比英語（自然語言）作為 “心智語言”，在數學解題中更有優勢的事實 。...

十種最緊缺的人工智能生成技能

Stable Diffusion 是一種深度學習模型，可根據復雜而詳細的用戶提示制作高質量的藝術品和圖像。它旨在不斷學習用戶輸入，并隨著時間的推移改進其輸出。...

為什么大多數智能建筑物聯網項目

根據行業報告，大約每4個物聯網項目中就有3個失敗。30%的項目往往會在概念驗證階段失敗，這一事實再次證明了這一令人震驚的數字。為什么會出現這種情況?本文將在智能建筑的背景下分解物聯網實施的旅程。...

數據中心短缺如何阻礙人工智能的

數據中心在我們的日常生活中發揮著至關重要的作用，但它們常常被視為理所當然或完全被忽視。每當我們瀏覽社交媒體、發送消息、在淘寶上訂購真空吸塵器或通過銀行匯款時，都需要依靠數據中心來處理每一項數字操作。它們是我們IT基礎設施的基石。...

人工智能如何徹底改變建筑空間舒

為了提高商業建筑中的用戶舒適度，人工智能驅動的溫度控制系統已經成為游戲規則的改變者。通過預測溫度波動、優化能源使用、實現遠程管理、檢測故障和適應不斷變化的條件，人工智能可確保室內環境始終為用戶和居住者帶來舒適感。...

隨著企業希望利用AI提高工作效率

IT領導者正尋求在一系列項目中利用AIGC，大多數人對通過聊天機器人和虛擬助手應用這項技術感興趣(56%的受訪者表示)。內容生成是AIGC的另一個關鍵使用案例，55%的受訪者提到了這一案例，排在前五位的還有特定于行業的應用程序(48%)、數據增強(46%)和個性化推薦(39%)。...

人工智能如何影響供應鏈和物流

在供應鏈和物流的背景下，許多公司一直在探索人工智能驅動的解決方案，以提高工作流程效率并克服管理貨物從公司到最終消費者的流動所涉及的復雜性。...

人工智能驅動的個性化學習：技術如

隨著計算機輔助教學的出現，人工智能在教育領域的發展始于20世紀50年代。然而，在20世紀90年代，由于機器學習和數據處理的進步，該領域開始出現大幅增長。人工智能在教育領域的早期應用之一是智能輔導系統（ITS）的開發，旨在為學習者提供個性化的指導和反饋，就像人類導師一樣。...

人工智能：工業 4.0 的驅動力

許多圍繞人工智能在制造業的炒作都集中在工業自動化上，但這只是智能工廠革命的一個方面——追求效率的自然下一步。人工智能還帶來了為制造表揭示新業務途徑的能力。...

如何克服生成人工智能中的數據限

人工智能本身正在改變我們在醫療保健、金融和娛樂等眾多領域解決問題和決策的方式。但為什么生成式人工智能在這場變革之旅中如此受到關注呢？因為它突破了機器的界限，超越了單純的分析和預測。...