计算机符号推理模型
社区干货
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
除了怀有对计算机科学的热情和兴趣之外,还要具备产品思维。能够理解业务需求,以协同的精神不断努力,为创造出优质的产品而努力。一个真正热爱生活的人,应当倾听内心的呼唤,追求那些真正属于自己的事业,因为真正的... 像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训练。此外,有些框架并不适用于通用的深度学习任务,它们支持的网络类型各不相同。例如,`TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要支持`C...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
我都为大家介绍的是计算机视觉的知识,随着ChatGPT的走红,越来越多的目光聚焦到NLP领域,那么今天准备和大家唠唠NLP的内容。其实呢,对于NLP,我也是初学者,之前只是有一个大概的了解,所以本系列会以一个初学者的视角带大家走进NLP的世界,如果博客中有解释不到位的地方,希望各位大佬指正。🍭🍭🍭当然了,NLP的内容很多,你如果在网上搜NLP学习路线的话你会看的眼花缭乱,本系列主要会介绍一些重要的知识点,一些历史久远的模型就不介绍...
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
推理技术和强大的自然语言理解能力,可以让智能体拥有更强大的学习和迁移能力,从而可以创建更具智能性、更实用的智能体,开创了人机交互的新范式。在大模型的风潮下,今年也产生了很多新兴的优秀智能体。例如游戏领域小助手英伟达 Voyager 智能体、协助人们完成日常任务的 AI 助理 HyperWrite,以及专注于提供个人情感陪伴的 Pi 助手等。大模型是如何影响智能体的那?智能体的发展其实已经有一个很悠长的过程,从符号智能体到交互式...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
因果推理、持续学习等,赋予机器类似人类的思维逻辑和认识能力,特别是理解、归纳和应用知识的能力。 如果将**感知智能**和**认知智能**分别映射到到人工智能的细分领域中,那么感知智能对应的就是CV(计算机视觉... 前者则孕育出了预训练模型、提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解自然语言处理技术,笔者总结了2021年自然语言处理的一些经典案例...
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万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
[](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/数据结构.png)# 数据结构是什么?> 程序 = 数据结构 + 算法是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相辅相成的,不能完全独立来看待,但是本文会相对重点聊聊那些常用的数据结构。**数据结构是什么呢?**首先得知道数据是什么?**数据是对客观事务的符号表示**,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序...
开放的AI基建,让AI普惠更进一步
推理引擎、自动驾驶等多个领域都取得成果;双方还针对初创企业打造 “火山引擎 × NVIDIA 初创加速计划”,赋能更多合作伙伴。 本文内容根据三位嘉宾演讲实录整理。 火山引擎项亮:开放AI基建,让AI触手可得大家好,欢迎... 还有一个是超大模型的模型并行框架veGiantModel;最后是存储方面,在机器学习调研中有可能要处理很大的文件,也有可能处理很多小文件,同时算法工程师对存储灵活性要求也很高。我们主要通过两个产品来解决大家的痛点,一...
NL2SQL:智能对话在打通人与数据查询壁垒上的探索 | 社区征文
通过配合相关规则及其他语义模型,能够对一些简单常见的用户问题转换成相应的SQL。... NL2SQL的本质是将用户的自然语言语句转化为计算机可读懂、可运行、符合计算机规则的语义表示,同时需要计算机理解人类的语言,生成准确表达语句语义的可执行程序式语言。其定位是语义分析领域的一个子任务。#### 2....
GLM-4 All Tools 研发团队招聘|大模型算法工程师
推出新一代基座大模型GLM-4。发布 All Tools、GLMs、MaaS API,新一代基座大模型GLM-4,支持更长上下文;更强的多模态;支持更快推理速度,更多并发,大大降低推理成本;同时GLM-4增强了智能体能力。GLM技术团队将持续... + 定制化场景下模型的能力提升(GLMs)+ 工程化系统框架的落地及上线***职位要求**** 计算机、深度学习、机器学习等相关专业,硕士及以上学历* 扎实的技术基础,较强的算法开发能力,对前沿领域的研究有热情...
2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享
计算机网络(常见网络设备、常用协议、组网方式等)、嵌入式系统(嵌入式操作系统、多核处理等),每个部分基本就是学校里面所学知识的简化版。针对这一部分,有科班基础的同学可以看视频1.5倍速复习一轮,题目大部分就是送分题;如果是没有基础的同学,最好跟着视频多学几遍,这些都是程序员安家立命的根本。#### 1.2 软件工程(25%)这一部分是很枯燥的理论性内容,主要包括:软件开发生命周期、软件开发过程模型(瀑布模型、螺旋模型、原型...
智谱AI推出新一代基座模型 GLM-4
大模型科研基金、大模型开源基金以及「Z计划」创业基金等内容。 **GLM-4**新一代基座大模型GLM-4,整体性能相比GLM3全面提升60%,逼近GPT-4;支持更长上下文;更强的多模态;支持更快推理速度,更多并发,大... 支持包含中文及特殊符号的 Function 名字。这一方面GLM-4 All Tools 与 GPT-4 Turbo 相当。服务管理,以及模型版本持续迭代的整个生命周期内... 计算机视觉)、NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)领域各业务方向,算法同学基本都在使用PyTorch框架来进行模型训练。下图是基于PyTorch框架进行模型训练时的代码基本流程: