-
简介在计算机视觉领域，准确地测量图像相似性是一项关键任务，具有广泛的实际应用。从图像搜索引擎到人脸识别系统和基于内容的推荐系统，有效比较和查找相似图像的能力非常重要。Siamese网络与对比损失结合，为数据驱动方式学习图像相似性提供了强大的框架。在这篇博文中，我们将深入了解Siamese网络的细节，探讨对比损失的概念，并探讨这两个组件如何共同工作以创建一个有效的图像相似性模型。首先，Siamese网络由两个相同的子网络组成，这两个子网络共享相同的权重和参数。每个子网络将输入图像编码为特征向量，这些向量捕捉
-
2023年4月17日，昆仑万维发布自研双千亿级大语言模型「天工1.0」正式奠定了国产大模型崛起之路。在即将到来的2024年4月17日，在「天工」大模型一周年之际，昆仑万维重磅宣布，「天工3.0」正式开启公测！「天工3.0」采用4千亿级参数MoE混合专家模型，并将同步选择开源，是全球模型参数最大、性能最强的MoE模型之一。相较于上一代「天工2.0」MoE大模型，「天工3.0」在模型语义理解、逻辑推理、以及通用性、泛化性、不确定性知识、学习能力等领域拥有惊人的性能提升，其模型技术知识能力提升超过20%，数学/
-
SAP正在推出大量的生成式AI新功能，并且这些功能将很快在SAPDatasphere平台中提供。SAP表示，最新的更新功能将为用户提供更直观的业务数据交互体验，并有助于推动企业更智能化的转型。这些新功能包括copilot工具，可自动执行各种数据分析任务，以及支持更高级生成式AI工作负载的矢量数据库功能。此外，还推出了新的知识图谱，可揭示复杂数据集中的各种洞察和模式。这些功能的引入将为用户带来更高效的工作流程，增强数据分析能力，并为企业决策提供更全面的支持。SAPDatasphere于2023年3月发布，距
-
在快速发展的技术环境中，安全和犯罪预防领域正在经历人工智能(AI)带来的变革。人工智能曾经只存在于故事中，但现在它已成为日常生活的重要组成部分，包括我们如何预防犯罪。人工智能驱动的视频分析工具正在引领这一转变，标志着预防犯罪的新时代。通过采用机器学习算法，这些工具可以实时分析来自各种设备的大量数据流。这种分析能力可以检测异常、识别模式并预测新出现的威胁，以前所未有的方式增强执法能力。预测性监控已成为我们打击犯罪的有力工具。通过分析历史犯罪数据、人口趋势和环境因素，人工智能算法可以预测高风险区域和脆弱时期。
-
优化算法在机器学习中扮演关键角色，它们旨在通过调整模型参数来降低预测误差。这些算法通过迭代的方式不断优化模型的性能，使其更加精准和高效。通过寻找最佳参数组合，优化算法能够使模型更好地拟合数据并提高预测准确性。这种迭代优化过程是机器学习中不可或缺的一部分，为模型的训本文以系统化的方式介绍了优化算法，涵盖了优化的基础知识、各种算法原理的解释和代码示例，最后对不同算法进行了比较并总结了实践经验。一、基础知识1.1梯度(一阶导数)考虑一座在(x1,x2)点高度是f(x1,x2)的山。那么，某一点的梯度方向是在该点
-
前几天，OpenAI刚宣布进军好莱坞，并放出一波导演艺术家们体验Sora的震撼视频。仅仅几天的时间，已经有国际著名明星，饭碗一夜之间被AI端掉了！她，就是音乐剧《妈妈咪呀》的主演——SaraPoyzer。十多年来，她凭借在剧中饰演女主角DonnaSheridan的表演，称霸整个伦敦西区。作为一名演员和配音艺人，她的事业非常成功。最近，Sara主演的伦敦西区音乐剧《来自远方》，还获得了英国的劳伦斯·奥利弗奖（Olivieraward）。谁曾想到，自己在BBC辛苦奋斗至少20年，却被突然告知「AI把你取代了」
-
IEEE标准协会（IEEE-SA）最近发布了全球首个隐私计算一体机国际标准《隐私计算一体机技术要求》（IEEE3156-2023），这标志着中国企业在隐私计算领域的领先地位得到了国际认可。IEEE-SA作为权威国际标准制定机构，这一标准的推出将为全球提供一份重要的参考方案，推动隐私计算技术与应用在国际舞台上的发展。（图：IEEE标准协会官网发布“隐私计算一体机技术要求”国际标准）隐私计算一体机作为隐私计算产业落地的重要技术探索，通过软硬件结合方式构建从硬件、固件、操作系统到应用软件
-
GPT-4真的被反超了！大模型竞技场上，Claude3大杯Opus新王登基，Elo分数来到榜首。连小杯Haiku也跻身第二梯队，超过了GPT-4-0613这个型号，把GPT-3.5-turbo远远甩在身后。Haiku的输入token价格，可是比GPT-3.5-turbo还便宜了一半，输出方面，每100万token也比GPT-3.5-turbo便宜近2块钱。跟GPT-4相比，价格更是只有1/20。并且Haiku同样支持200k上下文。难怪有开发者直言：GPT-3.5在ClaudeHaiku面前不堪一击。不仅
-
制造业与人工智能（AI）的融合，开启了现代工业创新的新时代。人工智能驱动的超级计算系统处于这一运动的最前沿，它彻底改变了传统的制造流程，提高了效率，并实现了新的自动化和个性化水平。2022年，全球人工智能在制造业市场规模达到38亿美元，预计到2032年将达到683.6亿美元左右，2023年至2032年复合年增长率为33.5%。本文将讨论人工智能如何以前所未有的方式改变制造业的面貌。数字时代的制造业转型劳动密集型体力劳动和传统机械在制造业中的重要性已经逐渐减弱，随着数字时代的到来，现代人工智能算法和超级计算
-
如果要用一句话概括AI的训练和推理的不同之处，我觉得用“台上一分钟，台下十年功”最为贴切。小明和心仪已久的女神交往多年，对邀约她出门的技巧和心得颇有心得，但仍对其中的奥秘感到困惑。借助AI技术，能否实现精准预测呢？小明思考再三，总结出了可能影响女神是否接受邀请的变量：是否节假日，天气不好，太热/太冷了，心情不好，生病了，另有他约，家里来亲戚了......等等。图片将这些变量加权求和，如果大于某个阈值，女神必定接受邀约。那么，这些变量的都占多少权重，阈值又是多少呢？这是一个十分复杂的问题，很难通过简单的方法
-
谷歌在2月之后突然切换到了996模式，不到一个月的时间抛出了5个模型。而DeepMindCEOHassabis本人也是四处为自家的产品站台，曝出了很多幕后的开发内幕。在他看来，虽然还需要技术突破，但是现在人类通往AGI之路已经出现。而DeepMind和谷歌Brain的合并，标志着AI技术发展已经进入了新的时代。问：DeepMind一直站在技术的前沿。比如像AlphaZero这样系统，内部的智能体能够经过一系列思考，达成最终目标。这是否意味着大型语言模型（LLM）也能够加入这种研究的行列呢？Hassabis
-
在当今建筑管理的动态环境中，效率和创新至关重要，人工智能的整合通过提供新颖的解决方案，使设计更加强大，简化决策过程，从而发挥改变游戏规则的作用，彻底改变了传统的建筑实践。显然，随着人工智能和BIM的出现，建筑行业突然变得更好，并准备进行革命性的转变，而建筑行业恰好在过去被吹捧为以及传统上以复杂的过程和碎片化的沟通为特征。建筑行业规模庞大，经济意义重大，在人工智能和机器学习的推动下，该行业正在经历范式转变。这场革命不仅仅是拥抱新技术；它还从根本上改变了人们规划、执行和管理建筑项目的方式。建筑业每年的产值超过
-
随着开源大型语言模型的性能不断提高，编写和分析代码、推荐、文本摘要和问答(QA)对的性能都有了很大的提高。但是当涉及到QA时，LLM通常会在未训练数据的相关的问题上有所欠缺，很多内部文件都保存在公司内部，以确保合规性、商业秘密或隐私。当查询这些文件时，会使得LLM产生幻觉，产生不相关、捏造或不一致的内容。一种处理这一挑战的可行技术是检索增强生成（RAG）。它涉及通过引用训练数据源之外的权威知识库来增强响应的过程，以提升生成的质量和准确性。RAG系统包括一个检索系统，用于从语料库中检索相关文档片段，以及一个
-
下一代交通依赖于电子、可持续性和体验作为其设计的核心，GenAI对设想的下一代交通生态系统的每种模式都有影响。市场有五个特定的重点领域：EV(电动汽车)、AV(自动驾驶汽车)、Micromobility(第一英里连接)、Hyperloops(超高速公共交通)和UAM(城市空中交通)。有许多演变和变化，例如eVOLT(电动垂直起飞和着陆)或用于交通控制管理的集成信号。有许多领域正在不断发展，例如多式联运集成(无缝路线集成)、可持续性(车辆设计)、连接性和自动化(交通管理、替代方案)、共享移动性(资源共享和减
-
随着大型语言模型如GPT-4与机器人技术的结合日益紧密，人工智能正逐渐走向现实世界。因此，与具身智能相关的研究也引起越来越多的关注。在诸多研究项目中，谷歌的"RT"系列机器人一直处于前沿地位，这一趋势在近期开始加速（详见《大模型正在重构机器人，谷歌Deepmind如何定义未来的具身智能》）。去年7月，谷歌DeepMind推出了RT-2，这是全球第一个能够控制机器人进行视觉-语言-动作（VLA）交互的模型。只需用对话的方式下达指令，RT-2就能在大量图片中识别出霉霉，并将一罐可乐送到她手中。如今，这个机器人
