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AIGC实战——WGAN(Wasserstein GAN)
AIGC实战——WGAN 0. 前言 1. WGAN-GP 1.1 Wasserstein 损失 1.2 Lipschitz 约束 1.3 强制 Lipschitz 约束 1.4 梯度惩罚损失 1.5 训练 WGAN-GP 2. GAN 与...
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数据资产入表在即，企业如何把握机遇，进行数据资产管理？
数据作为新时代重要的生产要素之一，数据资产化的相关工作正在提速。自今年10月1日起，中国资产评估协会制定的《数据资产评估指导意见》正式施行。同时，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》近期转为正式稿，也将于明年1月1日起施行。 《暂行规定》规定：企业使用的...
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关于数字孪生的制造业应用，我们需要了解的一切
在智能制造领域，AI驱动的数字孪生已然成为一项关键技术。作为现实世界系统的数字模型/副本，数字孪生使用来自传感器和物联网（IoT）设备的数据提供数字表示，从而实时模拟物理对象或系统。 但在实际应用中，人们对于数字孪生的理解往往参差不齐。下面是一些常见的...
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Infosys研究：欧洲企业2024年在生成式AI投资增加115%，达到28亿美元
根据Infosys知识研究院(IKI 的最新研究，欧洲正在加大对生成式人工智能(GenAI 的投资，但相对于北美而言，走得更为谨慎。该研究预测，欧洲企业将在未来一年内将 GenAI 的投资增加115%，达到28亿美元。 与北美相比，欧洲的投资速度较慢，预计...
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没有数据智能的人工智能是人工的
å¾ç 你在工作中看过机器人吸尘器吗？它一开始很有趣，当你看到它错过了你想要它清洗的一块污垢时，它变得越来越恼人。人工智能的前景是一样的。它可以使日常工作自动化，并带来显著的实际价值；但如果你不小心，你可能会花大部分时间反复撞到同一面墙上，或者在第...
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开源语言大模型演进史：向LLaMA 2看齐
本文是开源 LLM 发展史系列文章的第三部分。此前，第一部分《开源语言大模型演进史：早期革新》回顾了创建开源 LLM 的最初尝试。第二部分《开源语言大模型演进史：高质量基础模型竞赛》研究了目前可用的最受欢迎的开源基础模型（即已进行预训练但尚未微...
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2024年的AI：企业领导人的回应和聊天机器人的改进
Language I/O的产品副总裁Chris Jacob介绍了不断发展的AI格局，预测了领导者的经验方法、数据的复兴以及聊天机器人的转型。 2023年是GenAI的发展具有标志性的一年，从提高生产率到创建书面内容，这些复杂工具的可能性引发了巨大的...
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摆脱“恐怖谷” ！2024年是衡量生成式AI投资回报的关键之年
研究表明，就受欢迎程度和存在程度而言，2023年是生成式AI的丰收之年。从提高生产力到创建书面内容，这种智能工具带来的可能性引起巨大的轰动。2024年将是生成式AI的衡量之年，因为人们将超越大型语言模型(LLM 的技术能力，并研究它们如何影响损益。 许...
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大模型应用设计的十个思考
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...
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Smart Copilot：大模型在技术服务和智能客服领域提效的最佳实践
欢迎来到魔法宝库，传递AIGC的前沿知识，做有格调的分享❗ 喜欢的话记得点个关注吧！ 随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业和个人选择将业务迁移到云端。有很多云厂商为客户提供了灵活、可扩展的计算资源和服务，使得客户能够更加专注于核心业务。 然而，...
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AI测试｜史上最全，细数AIGC在测试领域落地的困难点
一、引言&背景 自2022年由横空出世的ChatGPT引发的各类AIGC（Generative AI）爆发以来，人们对其在各个领域的应用潜力产生了极大的兴趣。在研发领域，各种研究已经证明了Github Copilot在研发效能提高上的积极作用。...
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【LLM系列之LLaMA2】LLaMA 2技术细节详细介绍！
Llama 2 发布！ Meta 刚刚发布了 LLaMa 2，它是 LLaMA 的下一代版本，具有商业友好的许可证。?? LLaMA 2 有 3 种不同的尺寸：7B、13B 和 70B。 7B & 13B 使用与 LLaMA 1 相同的架构，并且是...
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景联文科技：一文读懂火爆全网的AIGC和背后的数据标注技术！
“在过去的几个月中，AIGC发展速度惊人，DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion等技术的快速发展，创作出了许多由AI生成的艺术品。本文中，我们将为您阐述AIGC技术和背后所涉及的数据标注技术。" 今年八月，美国的一位39...
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Llama 2 论文《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》阅读笔记
文章目录 Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 1.简介 2.预训练 2.1 预训练数据 2.2 训练详情 2.3 LLAMA 2 预训练模型评估 3. 微调 3.1 s...
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浅谈人工智能中的算力、算法和数据
Labs 导读 随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当今最热门的话题之一。在人工智能的应用中，算力、算法和数据是三个不可或缺的要素，也是生成式人工智能（AIGC）发展的核心。通过对人工智能中算...
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音频质量评估方法浅析
Part 01 评价方法 当涉及音频质量评价时，我们可以从主观评价和客观评价两个角度展开，以全面了解音频质量的好坏。这两种评价方法各自涉及不同的评估方式和应用场景，专家可以根据业务特点选取其中的一种或者多种评价方法结合的形式来评价业务音频质量。 主观评...
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PBT集团表示，数据质量对训练ChatGPT至关重要
距离OpenAI向公众发布ChatGPT已经接近一年，其采纳率呈现了前所未有的飙升。截至2023年2月，据路透社报道，ChatGPT拥有大约1亿活跃用户。快进到9月，ChatGPT网站吸引了近15亿访问者，展示了该平台在当今数字领域中的巨大流行和重要作用。...
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大宗商品贸易集团数据治理实践，夯实数字基座 | 数字化标杆
某大型央企是首批全国供应链创新与应用示范企业，在“十四五”规划期内以聚焦供应链管理核心主业作为主要战略发展方向。供应链运营管理以大宗商品贸易为主，其交易往往具有交易量巨大、交易环节复杂、风险交易难识别、风险客商难管控等痛点。 随着集团数字化转型不断深化，...
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数据分层：打造数据资产管家
一、引言 随着企业数据规模的增长，数据的价值变得越来越重要。然而，传统的数据库在承载大量数据时面临挑战，需要高效有序的维护。因此，建立高效的数据仓库成为了企业决策和管理的基石，但现代技术的背景下，数据管理和保护仍然存在着重要挑战。 为了解决这些挑战，数...
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运行基于云的生成式AI系统的几个优秀实践
译者 | 布加迪 审校 | 重楼 您猜怎么着？云计算会议现在是生成式AI会议。怎么会这样？很简单，云提供商将生成式AI视为销售更多云服务的最佳方式了。 随着企业界转向AI驱动的生态系统，这一幕主要在云计算环境中上演。在这里您通常可以找到最先进的生成式A...
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GenAI时代的数据治理蓝图
随着我们深入ML和GenAI领域，对数据质量的重视变得至关重要。KMS Technology高级技术创新小组的首席技术官John Jeske深入研究了数据治理方法，如数据沿袭跟踪和联合学习，以确保顶级模型的性能。 数据质量是模型可持续性和利益相关者信...
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【2023云栖】大模型驱动DataWorks数据开发治理平台智能化升级
随着大模型掀起AI技术革新浪潮，大数据也进入了与AI深度结合的创新时期。2023年云栖大会上，阿里云DataWorks产品负责人田奇铣发布了DataWorks Copilot、DataWorks AI增强分析、DataWorks湖仓融合数据管理等众多新产品...
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「无需配对数据」就能学习！浙大等提出连接多模态对比表征C-MCR
多模态对比表示（multi-modal contrastive representation, MCR）的目标是将不同模态的输入编码到一个语义对齐的共享空间中。 随着视觉-语言领域中CLIP模型的巨大成功，更多模态上的对比表征开始涌现出来，并在诸多下游任...
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AI视野：OpenAI暂停ChatGPT Plus用户注册；Bing Chat将推离线模式；C站获510万美元融资；AI智能导购助手京东京言上线
???AI新鲜事 OpenAI暂停ChatGPT Plus用户注册 由于ChatGPT的激增使用量导致服务器负担过大，OpenAI决定暂停新用户注册ChatGPT Plus账号，以确保服务稳定。 微软计划推出Bing Chat离线模式 微软计划通过引入...
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LLM幻觉问题全梳理！哈工大团队50页综述重磅发布
幻觉，老朋友了。 自打LLM进入我们的视野，幻觉问题就一直是一道坎，困扰着无数开发人员。 当然，有关大语言模型幻觉的问题已经有了无数研究。 最近，来自哈工大和华为的团队发表了一篇50页的大综述，对有关LLM幻觉问题的最新进展来了一个全面而深入的概述。 这...
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【AIGC】浅谈人工智能对各行业的影响及未来展望
前言 本文将探讨人工智能对各个行业的影响，以及如何更好地利用人工智能技术。同时，我们还将介绍在使用人工智能技术时需要注意的问题，并展望未来人工智能的发展前景。 随着科技的不断发展，人工智能已经成为了当今世界上最受关注和研究的领域之一。在过去几年中，人...
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一个平台搞定数据治理，让数据资产发挥价值
根据北京研精毕智信息咨询发布的调查报告，2018-2021年，全球数据存储量由30ZB上升至55ZB左右，年平均增长率约为27.8%。到2022年，数据总存储量进一步增加至65ZB以上，较2021年同期新增了约10ZB，同比增长18.2%。各市场主体对数据...
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ChatGPT开源平替(2)llama
最近，FacebookResearch 开源了他们最新的大语言模型 LLaMA，训练使用多达14,000 tokens 语料，包含不同大小参数量的模型 7B、13B 、30B、 65B，研究者可以根据自身算力配置进行选择。 ...
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OpenAI的最新产品对企业业务意味着什么
使企业的GenAI大众化 全球数字化转型咨询公司Publicis Sapient的首席产品官Sheldon Monteiro告诉VentureBeat，随着GPT和更多API的出现，OpenAI已经使之前需要更多技术专业知识的任务变得更容易为普通人所...
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【云栖2023】林伟：大数据AI一体化的解读
本文根据2023云栖大会演讲实录整理而成，演讲信息如下： 演讲人：林伟 | 阿里云研究员，阿里云计算平台事业部首席架构师，阿里云人工智能平台PAI和大数据开发治理平台DataWorks负责人 演讲主题：大数据AI一体化的解读 今年是AI大爆发的一年，...
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数据采集在现代科技中的应用与挑战
随着科技的不断发展，数据采集已经成为了现代科技中不可或缺的一部分。数据采集可以为公司、产品或人员提供有用的信息，帮助他们更好地了解市场、用户需求和自身情况。本文将重点介绍数据采集在现代科技中的应用和挑战，包括传感器技术、设备监控技术、人工输入技术和自动化技...
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数据采集及采集工具八爪鱼的使用
数据采集及采集工具八爪鱼的使用 一个数据的走势是由多个维度影响的，因此我们需要通过多源的数据采集，尽可能收集到更多的数据维度，公司保证数据质量，才能得到高质量的数据挖掘结果。 数据源分类： 开放数据源：政府、企业、高校等 爬虫获取：网页、APP...
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大数据导论（三：大数据的采集及预处理）
1、大数据采集 1.1 大数据采集概念 数据采集（DAQ）又称数据获取，通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。 1.2 常用的数据采集方式 大数据的采集通常采用...
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08 | 数据采集：如何自动化采集数据？
上一节中我们讲了如何对用户画像建模，而建模之前我们都要进行数据采集。数据采集是数据挖掘的基础，没有数据，挖掘也没有意义。很多时候，我们拥有多少数据源，多少数据量，以及数据质量如何，将决定我们挖掘产出的成果会怎样。 举个例子，你做量化投资，基于大数据预测未来...
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大数据的关键技术之——大数据采集
大数据的关键技术之——大数据采集 本文目录： 一、写在前面的话 二、大数据采集概念 三、大数据采集步骤 3.1、大数据采集步骤（总体角度） 3.2、大数据采集步骤（数据集角度） 3.3、大数据采集步骤（数据集角度） 四、数据源与数据类型...
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常用数据采集手段
常用数据采集手段 埋点——用户行为数据采集 埋点方式 埋点采集数据的过程 常规埋点示例 埋点方案应具备四个要素 常用埋点APP数据分析工具 ETL——系统业务数据整合 常用的ETL工具 网络爬虫——互联网数据采集 网络爬虫工作流程 网络爬...
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AI数据采集标注类型：揭秘数据采集与标注的关键环节
随着人工智能技术的快速发展，数据采集和标注已成为人工智能领域中不可或缺的一部分。数据采集是获取高质量数据的第一步，而数据标注则是保证数据质量的关键环节。在这篇文章中，我们将深入探讨AI数据采集标注类型，包括数据采集的方式、数据标注的流程和注意事项等方面。...
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数据采集为什么那么重要？其4大基本特征是什么？
今日主题——数据采集，数据采集是数据分析、挖掘的一个环节，在数据处理过程中是非常基本和重要的，但经常被忽视。但再好的分析原理、建模算法，没有高质量的数据都是没有用的。以下小编将介绍数据采集的概念、基本特征和企业在数据采集过程中面临的主要问题这几个方面，来为...
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数据分析的根基：数据采集的4大基本特征
相信大家都知道数据分析和数据挖掘的概念，但是你知道数据分析和数据挖掘的基础是什么吗？今日小编就和大家一起来了解一下数据分析、数据挖掘基础——数据采集。数据采集是数据分析、挖掘的一个环节，在数据处理过程中是非常基本和重要的，但经常被忽视。但再好的分析原理、建...
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语音识别技术发展的驱动力：语音数据的采集和处理
语音识别技术是一项基于人工智能的技术，通过计算机对人的语音进行分析和处理，将语音转化成文字，以此达到自动化处理的目的。语音识别技术的应用广泛，包括智能助手、语音导航、语音搜索、电话自动语音应答等等。但是要实现高质量的语音识别，一个非常重要的因素就是语音数据...
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地图采集车的那些事 | 惯性导航
一、背景 高精地图、高精采集车，是做地图和出行领域同学经常挂在嘴上的一些常用词儿。但是，圈外的同学可能会问，到底什么是高精？ 高精是指高精度定位，高精地图是指包含丰富地理信息数据、具有高精度坐标的地图。当然，高精采集车就是采集制作高精地图数据的特种作业...
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数据采集知识分享|4大数据采集方式是什么？
数据分析中，不可或缺“数据收集”这一环节。数据收集是通过借助数据分析工具利用一定的收集方法，将想要利用的数据信息收集起来用于后面的数据分析、数据挖掘。所以数据收集也是数据分析的基础和上限。例如，某运动APP想要针对某部分用户制定某训练课程，需要收集这部分用...
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强化学习与多任务推荐
一、短视频推荐两阶段约束强化学习算法 首先介绍的一项快手自研的 WWW 2023 Research Track 工作，主要解决短视频推荐场景下的带约束多目标优化问题。 在短视频推荐单列场景中，用户通过上下滑形式和系统进行交互，观看多个视频。用户对每个...
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大型语言模型（LLM）技术精要，不看亏了
哈喽，大家好。 今天分享一篇知乎高赞文章，作者是张俊林老师。 图片 读完收获很多，能帮大家更好地理解、学习大模型。原文有2.8w字，我提炼了核心要点，阅读需要10min。 ChatGPT的出现给很多人带来了惊喜和醒悟。有人惊喜地发现大型语言模型（LLM）...
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谷歌DeepMind力证：GPT-4终局是人类智慧总和！Transformer模型无法超越训练数据进行泛化
Transformer模型是否能够超越预训练数据范围，泛化出新的认知和能力，一直是学界争议已久的问题。 最近谷歌DeepMind的3位研究研究人员认为，要求模型在超出预训练数据范围之外泛化出解决新问题的能力，几乎是不可能的。 LLM的终局就是人类智慧总和...
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Together AI发布RedPajama v2：包内30万亿token数据集，用于训练大型语言模型
Together AI最近发布了RedPajama v2，这是一个庞大的在线数据集，包含了30万亿token，成为目前公开可用的最大数据集之一，专门用于学习型机器学习系统的培训。 对于像Llama、Mistral、Falcon、MPT和RedPajama等...
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全球首发！总结七十余种开源数据集，一览自动驾驶开源数据体系
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 基于数据驱动的各类深度学习模型任务，近年来随着数据集规模的不断扩大，性能逐渐被提升，国内外各大自动驾驶公司都在不断建立自己的数据库，以及数据闭环系统，期待数据的丰富能够解决下半场自动驾驶问题，那么如何...
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小模型如何比肩大模型，北理工发布明德大模型MindLLM，小模型潜力巨大
大型语言模型 (LLMs 在各种自然语言任务中展现出了卓越的性能，但是由于训练和推理大参数量模型需要大量的计算资源，导致高昂的成本，将大语言模型应用在专业领域中仍存在诸多现实问题。因此，北理团队先从轻量级别模型入手，最大程度发挥数据和模型的优势，立足更...
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用检索增强生成技术解决人工智能幻觉问题
作者| Rahul Pradhan 来源| https://www.infoworld.com/article/3708254/addressing-ai-hallucinations-with-retrieval-augmented-generatio...
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腾讯混元大模型再进化，文生图能力重磅上线，这里是一手实测
2023年，大模型的落地按下加速键，文生图便是最火热的应用方向之一。 自从 Stable Diffusion 诞生以来，海内外的文生图大模型不断涌现，一时有「神仙打架」之感。每一次技术迭代，都带来了模型生成效果和速度的飞速提升。 就在今天，腾讯混元大模型也...