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尽管大多数受访者(59.4%)已经制定了明确的事件管理流程，并且自动化水平能够满足他们的需求(71.1%)，但公司仍在努力应对激增的事件，并且仍在努力快速处理这些事件。66.5%的公司报告称，在过去12个月中，影响其客户的事件的频率有所增加，比2022年的调查增加了3.6%。据63%的受访者称，这些导致停机的事件(例如应用程序中断、服务质量下降)使公司面临平均每小时损失高达499999美元的风险，比2022年增加了近5%。46.6%的受访者还表示，停机造成的损失从10万美元到200万美元不等。公司发现当前
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技术不是万能的，但没有技术却可能是万万不能的，对于大模型可能也是如此。基于大模型的应用设计需要聚焦于所解决的问题，在自然语言处理领域，大模型本身在一定程度上只是将各种NLP任务统一成了sequence到sequence的模型。利用大模型，我们是在解决具体的生产和生活中的问题，产品和技术上的设计仍然不可或缺。那么，如果大模型正在重新构建软件工程的未来，我们是否应该遵循一些基本原则呢？1.模型优先，持续迭代如果模型能够完成任务，就没必要写代码；模型会不断进化，但代码却不会在当今时代，模型的价值越来越凸显。与传
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论文链接：https://browse.arxiv.org/pdf/2211.13976.pdfGitHub：https://github.com/Vanint/DatasetExpansion众所周知，深度神经网络的性能很大程度上依赖于训练数据的数量和质量，这使得深度学习难以广泛地应用在小数据任务上。例如，在医疗等领域的小数据应用场景中，人力收集和标注大规模的数据集往往费时费力。为了解决这一数据稀缺问题并最小化数据收集成本，该论文探索了一个数据集扩增新范式，旨在自动生成新数据从而将目标任务的小数据集扩充
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机器学习分类器算法是一种被广泛应用于数据挖掘、人工智能等领域的算法。它可以通过对数据进行分类和预测来帮助解决实际问题，因此在现代人工智能技术中扮演着重要角色。下面将简要介绍一些常用的机器学习分类器算法。一、决策树分类器决策树是一种基于树形结构的分类器。它通过将数据集划分为多个子集来进行分类，其中每个子集对应树的一个节点，最终形成一个完整的决策树。在分类过程中，根据特征的取值逐层向下遍历决策树，直到到达叶子节点，从而得到最终的分类结果。决策树分类器具有易于理解和解释的优点，但也容易出现过拟合问题。因此，在使
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数字攻击是数字时代不断增加的威胁之一。为了对抗这种威胁，研究者们提出了对抗性机器学习的技术。这种技术的目标是通过使用欺骗性数据来欺骗机器学习模型。对抗性机器学习包括生成和检测对抗样本，这些样本是专门为了欺骗分类器而创建的输入。通过这种方式，攻击者可以干扰模型的输出，甚至导致误导性的结果。对抗性机器学习的研究和发展对于保护数字时代的安全至关重要。什么是对抗样本？对抗样本是机器学习模型的输入，攻击者有意设计这些样本来让模型出现错误分类。对抗样本是对有效输入的微小扰动，通过向输入添加细微的改变来实现，因此很难被
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文本嵌入（wordembedding）是自然语言处理（NLP）领域的基础技术，它能够将文本映射到语义空间，并转化为稠密的矢量表示。这种方法已经被广泛应用于各种NLP任务，包括信息检索（IR）、问答、文本相似度计算和推荐系统等。通过文本嵌入，我们可以更好地理解文本的含义和关系，从而提高NLP任务的效果。在信息检索（IR）领域，第一阶段的检索通常使用文本嵌入进行相似度计算。它通过在大规模语料库中召回一个小的候选文件集，然后进行细粒度的计算。基于嵌入的检索也是检索增强生成（RAG）的重要组成部分。它使得大型语言
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上周，一个名为“im-also-a-good-gpt2-chatbot”的神秘模型突然现身大模型竞技场ChatbotArena，排名直接超过GPT-4Turbo、Gemini1.5Pro、Claude3.0pus、Llama-3-70b等各家国际大厂的当家基座模型。随后OpenAI揭开“im-also-a-good-gpt2-chatbot”神秘面纱——正是GPT-4o的测试版本，OpenAICEOSamAltman也在Gpt-4o发布后亲自转帖引用LMSYSarena盲测擂台的测试结果。由开放研究组织L
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高质量图像编辑的方法有很多，但都很难准确表达出真实的物理世界。那么，EdittheWorld试试。图片北京大学、TiamatAI、天工AI、Mila实验室提出了EditWorld，他们引入了一种新的编辑任务，即世界指令（world-instructed）图像编辑。它定义和分类基于各种世界场景的指令。图片在一组预训练模型，比如GPT-3.5、Video-LLava和SDXL的支持下，建立了一个带有世界指令的多模态数据集。在该数据集训练了一个基于扩散的图像编辑模型EditWorld，结果在其新任务的表现明显优
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2024年的大模型厂商在做什么？拿着「锤子」，满世界找「钉子」。2022年，文生图的爆发让“AIGC”走进大众的视线。2023年，大模型热潮来袭，人们津津乐道的是AI对话机器人如何有趣，以及背后的大模型技术有什么进展。2024年，大部分人的关注焦点转移到了应用层，希望AIGC从「有趣」变为「有用」。在金融、教育、医疗、能源、汽车等各行各业，我们都已经看到AIGC初步显示的影响力和未来巨大的想象空间。我们也知道，大模型在各行各业落地是一个渐进的过程，新技术带来的深远影响将在很长的一段时间内逐渐显现。本质上，
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1.原文：为提高智能网联汽车（自动驾驶）应用示范运营过程中的城市综合管理水平，加快构建与我市智能网联汽车（自动驾驶）技术发展水平相适应的政策体系，广州市工业和信息化局印发《在不同混行环境下开展智能网联汽车（自动驾驶）应用示范运营的工作方案（第二版）》的通知。重写：为提升智能网联汽车（自动驾驶）应用示范运营的城市管理水平，并构建与广州市智能网联汽车（自动驾驶）技术发展相符的政策体系，广州市工业和信息化局发布了《在不同混行环境下开展智能网联汽车（自动驾驶）应用示范运营的工作方案（第二版）》。2.原文：根据《通
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商汤科技CEO徐立发布全员信，宣布公司完成战略重组，正式启用“1+X”全新架构，以迎接AI2.0时代的机遇和挑战。“1+X”架构中，“1”代表商汤集团核心业务，致力于打造业界领先的AI云平台，实现AI大装置、基础模型与应用的无缝融合，并以通用视觉模型为基础，深耕计算机视觉(CV)领域的各个应用场景。“X”则代表商汤集团重组后的生态企业集群，涵盖智能汽车（绝影）、家庭机器人（元萝卜）、智慧医疗、智慧零售等多个领域。每个生态企业将拥有独立的CEO，负责各自业务发展，并享有更灵活的激励机制和融资渠道，以快速响应
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1.据南方财经快讯报道，近期有长城汽车前员工爆料称，长城汽车通过非协商一致调岗、降薪等手段恶意裁员，涉及人数达上百人。2.爆料人表示，人事部门以“近一年内三次绩效考核结果为D，视为不胜任当前岗位要求”为由，将其从技术类岗位调整至仓管岗位，工资也降至3000元/月，与调整前薪资差距较大。3.爆料人指出，调岗通知书中称其一年内三次绩效考核结果均为D的说法不实，因为她近一年内三次季度绩效分别为C、C、D。对于2024年第三季度的评级D，她也表示不认可且未签字。4.此外，爆料人提供的《解除/终止劳动合同通知函》显
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江苏捷捷微电子股份有限公司近日公布一项名为“一种纵向变掺杂的IGBT结构及制备方法”的专利（申请公布号：CN118969828A），公布日期为2024年11月15日。该专利属于半导体技术领域，尤其是一种新型混合栅IGBT结构及其制造方法。该结构包含第一导电类型的半导体衬底，衬底正面生长有相同导电类型的外延层，外延层正面具有元胞结构，衬底背面则为集电极结构。其核心创新在于元胞结构中沟槽栅和平面栅的交替排列，两者之间设置发射极结构。这种设计显著提升了IGBT的短路能力，同时降低了EMI噪声，实现了性能的优化平
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12月23日，广汽本田发文称，广汽本田开发区新能源工厂正式投产，标志着企业步入电动化和智能化新的发展阶段。新工厂全面应用行业领先的新能源智造科技，传承26年“广本质造”大厂体系积淀，助力企业加速智电转型，打造一个“更智能、更绿色、更高效”的广汽本田。据悉，广汽Honda开发区新能源工厂设计产能为12万辆/年，并实现“投产即零碳”。文章显示，该工厂的材料方面，在本田全球体系内首次采用了全新开发的低VOCs双组份清漆涂料，车身涂装100%使用环境友好的绿色低挥发性水性涂料；工艺方面，采用锆化薄膜前处理工艺，实
