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10月31日，阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问2.0。在10个权威测评中，通义千问2.0综合性能超过GPT-3.5，正在加速追赶GPT-4。当天，通义千问APP在各大手机应用市场正式上线，所有人都可通过APP直接体验最新模型能力。过去6个月，通义千问2.0在性能上取得巨大飞跃，相比4月发布的1.0版本，通义千问2.0在复杂指令理解、文学创作、通用数学、知识记忆、幻觉抵御等能力上均有显著提升。目前，通义千问的综合性能已经超过GPT-3.5，加速追赶GPT-4。图：通义千问2.0综合性能超过GPT-3.
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有时候，我们需要选择更直接的方式来触达沉睡的客群。其中，AI外呼是目前市场上广泛应用的一种方式。那么，什么是AI外呼呢？AI外呼有哪些应用场景呢？让我们一起来看看本文的内容分享吧近年来，人工智能（AI）外呼的应用范围越来越广泛。为了更好地跟进外呼并触达沉睡客群，我们对市场上的AI外呼整体情况进行了梳理，并分享如下一、什么是AI外呼AI外呼：利用智能技术，支持多线路机器人同时运作，通过智能系统自动拨打用户电话，将录制好的语音通过系统播放，通过ASR（语音识别）和TTS（文本转录音）模拟真人和用户通话，完成与
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此前，联发科曾对外表示，与vivo的OriginOS在AI领域深度合作和联调，率先实现了10亿和70亿AI大语言模型以及10亿AI视觉大模型在手机端侧的落地。近日，AI-Benchmark披露了联发科天玑9300的AI得分，总分为2109分，位居第一，比排名第二的第二代骁龙8的1419分高出了48.63%，领先优势十分明显。有消息显示，天玑9300将基于台积电N4P工艺打造，首次采用全大核架构设计，4xCortex-X4+4×Cortex-A720超大核与大核组成八核心。与5nm技术相比，基于N4P的天玑
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所谓边缘人工智能，指的是在边缘设备上搭载人工智能算法，将数据处理环节放在本地进行。通过边缘人工智能的使用，能够减少网络等环境波动带来的影响，数据处理更有时效性，提升决策效率。接下来，就让我们具体来了解一下这其中所包含的内容。流量分析：通过边缘人工智能的部署，可以对访问数据等流量内容进行实时分析；监测其中是否有异常内容，及时发现可能存在的安全风险。实时决策：在制造业等对数据有较高时效要求的行业中，边缘人工智能能够为决策提供实时的数据支持，帮助管理人员对生产计划做出及时的调整。减少对云的依赖：边缘人工智能能够
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当面向行业的数百个AI大模型出现，承载大模型的数据中心正在悄然发生变化。大模型需要大算力，一方面，数据中心将提供多样性计算综合能力，作为数字化转型的算力底座，满足不同行业的智能化需求；另一方面，数据中心不断提升能源使用效率，需要在更优的计算架构以及更低的能耗下产生更大的算力，不仅自身实现绿色低碳，还可以为其他行业的智能化转型赋能，促进全社会降碳。工信部数据显示，2022年我国在用数据中心机架总规模超过590万标准机架，服务器规模约2000万台，数据中心存储容量年均增长速度超50%。与此同时，在全社会数据与
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近日，河南省农业科学院动物疫病防控研究所药物设计团队先后在InternationalJournalofMolecularSciences、Molecularinformatics和Virus等JCR一区杂志发表了基于人工智能算法的多肽-蛋白亲和力预测模型及其优化的系列研究；团队以猪流行性腹泻病毒S蛋白为靶点，在体外实验中验证了所设计多肽的高效性和显著抗病毒效果，为后续猪腹泻的临床治疗奠定坚实的技术基础。肽-蛋白相互作用是许多生物过程的关键，如信号传导、免疫应答、酶催化等，研究肽的亲和力和特异性对于开发新的
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香港《南华早报》11月27日报道，中国科学家开发的人工智能工具在胰腺癌的早期筛查中取得了突破，鉴于胰腺癌的高致死性，这项技术可能每年帮助拯救数千条生命。相关研究由阿里达摩院联合多家三甲医院提出，发表在最新一期的《自然医学》上。胰腺癌被普遍称为“癌症之王”，其五年平均存活率不到10%。2011年，这种疾病导致了苹果公司联合创始人史蒂夫·乔布斯的离世，最近，上个月还导致了中国疾病预防控制中心首席科学家吴尊友的去世胰腺癌死亡率如此高的一个主要原因是早期检测困难。它很少在早期被发现，而这时治愈的机会最大。梅奥医学
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对于企业来说，数据工程是一种重要的方法，可以通过提取用户反馈来为产品开发提供方向。随着生成式人工智能的出现，许多企业尝试通过它来更深入地优化数据工程，从而提升产品的核心竞争力。接下来，让我们一起了解一下生成式人工智能如何帮助优化数据工程协助数据处理：通过训练，工程师们可以利用生成式人工智能来对庞杂的数据进行分类与整理，并定期对无用的数据进行清理，减轻储存压力。如此一来，便能够提升整体的数据质量，为后续决策提供更加精确的数据服务。代码转换：目前常见的编程语言很多，在进行项目迁移时，往往会需要对不同编程语言进
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图片来源：苹果官网苹果公司宣布，其空间计算设备“VisionPro”将于2月2日在美国上市。当天，该设备将在所有美国官方零售店和AppleStore在线商店发售。VisionPro的预订将于太平洋标准时间1月19日上午5点开始。起售价为3,499美元（约合2.5万元人民币），存储空间为256GB。据苹果表示，VisionPro利用两个超高分辨率的显示屏，可以将任何空间变成个人影院，让用户感受到100英尺宽的屏幕视野，并搭载先进的空间音频系统。此外，通过空间计算，游戏可以提供多种沉浸式体验，带领玩家进入全新
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重新排版|X本文旨在介绍西南交通大学杨燕/江永全团队在《应用智能》杂志上发表的研究成果，其中的第一作者是胡昊哲，一位硕士生论文链接：https://doi.org/10.1007/s10489-023-05048-8相关代码：https://github.com/AILBC/BiG2S作者以目前无模板逆合成领域兴起的图至序列模型框架为基础，进一步在同参数量规模下尝试构建一类在单个模型中同时解决逆合成预测与正向反应预测任务的模型BiG2S（双向图至序列）同时，作者对主流逆合成数据集USPTO-50k进行了初
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套索回归是一种用于特征选择的线性回归模型。它通过在损失函数中添加一个L1正则化项，可以将某些特征的系数设为0，从而实现特征选择的目的。在下文中，我将详细介绍套索回归的方法，并提供一个示例和相应的Python代码。套索回归的方法套索回归的损失函数为：L(\beta)=\frac{1}{2n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\sum_{j=1}^{p}x_{ij}\beta_{j})^{2}+\lambda\sum_{j=1}^{p}|\beta_{j}|在线性回归中，有一个重要概念是正则化。其中，
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基于Transformer结构的视觉语言大模型（VLM）在各种下游的视觉语言任务上取得了巨大成功，但由于其较长的输入序列和较多的参数，导致其相应的计算开销地提升，阻碍了在实际环境中进一步部署。为了追求更为高效的推理速度，前人提出了一些针对VLM的加速方法，包括剪枝和蒸馏等，但是现有的这些方法大都采用静态架构，其针对不同输入实例采用同样的计算图进行推理，忽略了不同实例之间具有不同计算复杂性的事实：针对复杂的跨模态交互实例，自然需要更多计算才能完全理解图像和相关问题的复杂细节；相反，简单的实例则可以用更少的计
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在巴塞罗那举行的世界移动大会（MWC2024）上，英伟达发布了最新款的入门级移动版工作站GPU，RTX500Ada和RTX1000Ada。这两款入门级移动工作站GPU与之前发布的RTX2000、3000、3500、4000和5000一起，构成了英伟达移动工作站GPU的整个产品线。根据英伟达官方表示，搭载入门级GPU的笔记本电脑在处理AI任务时，其效率相较于使用CPU的设备提高了14倍。这两款新的GPU，将会在今年第一季度搭载在OEM的合作伙伴推出的笔记本电脑中上市。入门级工作站移动GPU，补全产品线的最后
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近年来，在技术进步的推动下，医疗保健行业发生了显著的转变。在这些创新中，预测分析作为一种强大的工具脱颖而出，彻底改变了患者护理、临床决策和资源分配。通过利用大量数据和复杂的算法，预测分析使医疗保健提供者能够预测结果、识别潜在风险并主动干预，最终改善患者治疗结果和经营效率。本文将探讨预测分析在医疗保健中的新兴作用，及其对医学未来的深远影响。预测分析是一种数据分析方法，透过识别数据模式、趋势和关联性，来预测未来事件或趋势的发展。这种方法通常使用统计技术、机器学习算法和数据挖掘技术等工具来分析历史数据，并生成对
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大家好，我是Luga。今天我们将继续探讨人工智能生态领域中的技术，特别是LLMFine-Tuning。本文将继续深入剖析LLMFine-Tuning技术，帮助大家更好地理解其实现机制，以便更好地应用于市场开发和其他领域。LLMs(LargeLanguageModels)正在引领人工智能技术的新浪潮。这种先进的AI通过利用统计模型分析海量数据，学习单词和词组之间的复杂模式，从而模拟人类认知和语言能力。LLMs的强大功能已引起了众多头部企业以及科技爱好者的浓厚兴趣，他们纷纷竞相采用这些由人工智能驱动的创新解决
