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ai人工智能与数字人的区别

打造智能交互、播报、直播型数字人产品方案,为企业主提供一站式拟人化的客户服务

社区干货

漫谈人工智能在各行业的应用以及促进和发展|社区征文

人工智能的历史一共经历了3次的大浪潮.在这70多年里,计算机科学家们和众多从事AI技术的开发者一直致力于实现计算机的智能化。人们对AI技术追寻的脚步从未停歇,从20世纪50年代的符号主义领域到20世纪80年代的神经网... 还能将人物形象卡通化的数字人生成技术,让你不出镜也能成为一名传播优秀内容的主播。不仅如此,当你创作缺少灵感的时候,AI还能为你提供很多好的点子或者剧本,让你才思泉涌,优秀的创作源源不断。但现实当中,很多人是...

AI 机器学习:探索智能科技的未来 | 社区征文

人工智能(Artificial Intelligence)是使计算机和机器模拟人类智能的科学与工程实践。它旨在构建智能代理——系统能够正确理解外部环境,并在那里采取行动,以最大程度地完成目标。AI技术的目标之一是通过创建具有人类智能特征的系统来解决复杂问题。而机器学习(Machine Learning)是AI的一个分支。它通过分析数据来教会计算机学习而不通过明确编程。通过例如聚类、分类和回归等算法从示例数据中学习模式和规则,机器学习系统能够以新...

探索AI的无限可能:从概念到实践 | 社区征文

智能效果不佳,在发展环节中仍处于改善阶段,人工智能亦是如此。人工智能和机器人的发展是相辅相成的。如今,机器人探索的发展趋势是营造智商的机器人。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c646a938edbf4f7ba7c0fd894378a6d1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098844&x-signature=olvUn0ZDB0ZNPjh2voYOnKsF%2BiU%3D)# 一、AI是什么?人工智能(AI)这...

AI技术进展和总结|社区征文

也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训练技术在文档理解任务方面取得了显着进展,在文档人工智能社区中掀起了波澜。预训练的文档AI模型可以解析扫描表格、工作文档和学术论文等各种文档的布局并提取出最关键信息,这对于工作应用和学术研究非常重要。基于AI的自监督预训练技术由于其重建预训练目标的成功应用,在深度学习方面取得了快速进展。 最近...

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ai人工智能与数字人的区别-优选内容

漫谈人工智能在各行业的应用以及促进和发展|社区征文
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AI 机器学习:探索智能科技的未来 | 社区征文
人工智能(Artificial Intelligence)是使计算机和机器模拟人类智能的科学与工程实践。它旨在构建智能代理——系统能够正确理解外部环境,并在那里采取行动,以最大程度地完成目标。AI技术的目标之一是通过创建具有人类智能特征的系统来解决复杂问题。而机器学习(Machine Learning)是AI的一个分支。它通过分析数据来教会计算机学习而不通过明确编程。通过例如聚类、分类和回归等算法从示例数据中学习模式和规则,机器学习系统能够以新...
探索AI的无限可能:从概念到实践 | 社区征文
智能效果不佳,在发展环节中仍处于改善阶段,人工智能亦是如此。人工智能和机器人的发展是相辅相成的。如今,机器人探索的发展趋势是营造智商的机器人。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c646a938edbf4f7ba7c0fd894378a6d1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098844&x-signature=olvUn0ZDB0ZNPjh2voYOnKsF%2BiU%3D)# 一、AI是什么?人工智能(AI)这...
AI技术进展和总结|社区征文
也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训练技术在文档理解任务方面取得了显着进展,在文档人工智能社区中掀起了波澜。预训练的文档AI模型可以解析扫描表格、工作文档和学术论文等各种文档的布局并提取出最关键信息,这对于工作应用和学术研究非常重要。基于AI的自监督预训练技术由于其重建预训练目标的成功应用,在深度学习方面取得了快速进展。 最近...

ai人工智能与数字人的区别-相关内容

人工智能发展六大洞察 | 社区征文

随着各类行业人工智能场景应用的增多,`AI` 模型越来越多样化、复杂化,`AI` 小模型可以完成各行各业中的实际应用,但其通用性较差,精准度也存在局限性,应用场景更换,`AI` 小模型有可能就无法适用。“人工智能如何发展出像人类具备逻辑、意识和推理的认知能力,是人工智能研究一直在探索的方向。目前来看,通过大规模数据训练超大参数量的巨量模型,被认为是非常有希望实现通用人工智能的一个重要方向。”王恩东院士认为,随着巨量模型...

2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文

各位好,我是申公豹,资深技术专家,对人工智能方向有所研究,今年一年除了开发了几个软件项目之外的时间,基本都用到了学习研究AI上,最近几个月也是产出了几款AI领域的爆火文章,也把自己学习AI的笔记写了一个专栏,反响还是不错的。本文呢也是写一下对人工智能技术的学习总结和趋势预测、参与项目的经验分享,个人技术成长方面的心得体会等等。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/553...

23 年总结 - 对于开发者来说 AI 带来的影响和 AI 未来的趋势预测|社区征文

人工智能的概念就开始流行,但当时人们对于它的认识还比较模糊。到了 2016 年,Google 的 AlphaGo 战胜了韩国棋手李世石,这一事件引发了全球范围内的 AI 热潮,让人们看到了人工智能的潜力和希望。此后,随着基础设施的进步和科技的更新,人工智能的发展进入了快车道。2017 年,AI 已经成为一个被人们熟知的词,同时各种 AI 技术和应用也开始不断涌现。因此,可以说,AI 火热始于 2016 年 AlphaGo 的胜利,并随着时间的推移越来越热...

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火山引擎加入数字人国家重点研发计划项目

数字人关键技术研发与应用示范》项目启动会暨实施方案咨询会在北京理工大学国际交流中心顺利召开。该项目由北京理工大学发起,上海科技大学、北京大学、浙江大学、中科院计算所、中央戏剧学院、中国传媒大学等10家高校以及企业共同参与。 火山引擎旗下火山语音团队负责人马泽君表示: 火山引擎旗下火山语音团队(下文简称“火山语音团队”)将通过参与此次科技项目研发出一系列创新技术,加速达成实践落地。不断探索AI与业务场景的高效...

2023 总结对AI的总结和展望|社区征文

今天是AI最火的一年,从年初的时候OpenAI一下子火起来了,大家都在测试ChatGPT的智力如何,能力如何,各种视频铺天盖地的。各种测评视频大量散布在网络上面,一开始我只是认为他只是一个聊天小助手比较智能,跟普通的聊天机器人没有特别大的差别,所以也就没有引起特别大的重视,直到越来越多的用户开始测评的时候,然后才发现他不太像一个小孩子,他又有点像一个大学生的水平,它可以作为一个工作中的一些助手,平常你可能百度需要查好几个网...

个人年度总结:大模型驱动技术的趋势洞察|社区征文

# 前言随着大模型时代的来临,人机交互模式发生了革命性的变化,给个体创作者带来了前所未有的赋能。一方面,插件机制的出现,让平台开启了“应用时刻”,为模型的场景应用带来巨大的可能性。更有“灵魂”的数字人也有望成为下一代人机交互的入口。人机交互的革新将赋能个体成为超级生产者。而在AI助力产业发展方面,MaaS服务和垂直领域应用将是大模型时代AI发展的重要趋势,通过建设可控、可用的安全生态,推动模型的落地和应用,AI技术...

中国人工智能实践报告|爱分析

报告下载中国人工智能实践报告 行业报告简介人工智能在产业中落地的20大挑战 自2019年起,人工智能的发展进入与产业加速融合的阶段。经过近几年的发展,人工智能已经广泛渗透进金融、零售、工业、能源、医疗、城市管... 爱分析基于大量调研和过往研究积累,从战略、数据、场景规划、应用解决方案开发、技术基础设施、组织和人才六个维度梳理出了目前人工智能在产业中落地面临的20个主要挑战。 评估AI应用成熟度,因地制宜推进智能化 智...

对大模型和AI的认识与思考|社区征文

英伟达的CEO黄仁勋曾说过:人工智能已经到了iPhone时刻;或许离真正的AGI还有一定的距离,但AI确实展现出人类基本常识和推理的能力,特别是模型越来越大的加持虾出现的涌现能力。就在最近Google发布最新人工智能模型Gemini,声称性能超越GPT-4和人类专家,从宣传视频上看,Gemini已经具备人类的视觉(图像识别),听觉(语音识别)和自然语言理解的基本技能。我们一起来回顾下生成式AI的发展。### 2.1 GPT的发展如果说大语言模型存在一...

AI 助力后端开发的新趋势|社区征文

# 前言在过去几年,人工智能主要应用于自然语言处理、计算机视觉等前端开发领域。它能帮助开发者更好地理解用户需求,并提供个性化的体验。但是,随着时间的推进,我们开始注意到AI也开始渗透进入后端开发这个区域。随着微服务和无服务器计算等技术的发展,后端体系结构变得越来越分布和动态,这也给运维带来更多挑战。一方面需要高效调度资源,另一方面也面临着更多的性能问题定位。AI系统通过分析庞大的监控数据,可能可以提前发现问...

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