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1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI
我用一个周末琢磨出来点门道,我根本识别不出这个演示程序是不是AI,更无法确认这是不是深度学习程序。这就引出了今天的议题,图灵测试指的是人类能否区别是不是和AI在聊天,那反过来看,我们怎么识别“这个东西”是不是个AI? 首先我为什么说“这个东西”而不是“这个程序”?因为某些大堂机器人确实背后是人类操控的,相当于你用一个安卓平板和我视频聊天,特别聪明还必须联网的机器人可能就是真人。但有些真AI如Siri也要联网,通过联网断网判别不了AI。 网上有个笑话,我把QQ自动回复设置成“呵呵”,你可以和我的电脑就任何话题聊上一夜。很多智能客服只是简单的关键字匹配,和呼叫中心搜索知识库差不多,编辑回复模板远比写程序更重要。只有支持多层级对话的才是AI智能客服,但现在网店客服也可以混在AI的回答里回答客户啊,熟练客服回信息效率极高,顾客以为面对的是AI程序反而会少提需求。 虽然深度学习常拿自然语言处理举例,但成熟的翻译也不用AI。翻译出现有几十年了,常用的单和短语BTW/WTF/OMG用大库即可,用户大脑会做二次语意加工。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 百度大脑AI Studio重磅出算力支持计划
算力卡计费规则:毎分钟进行计费,如不满1分钟则不计费(例如使用了1分钟50, 则只计算1分钟的算力卡消耗),毎6分钟进行一次汇总,并在”算力卡明细”页面中显示消耗算力卡总数。 进入系统,可以看到项目环境中已经包含V100资源 当您关闭浏览器时,资源不会立刻回,而是会继续运行2时,2时之后将会被中止。如果希望关闭浏览器后立即回资源,请在”我的项目”列表中直接中止(中止并重置环境的过程需要1-2分钟)。手动退出成功或2时自动中止后即停止计费。 9. 您可以回到”算力卡明细”页面查看剩余算力卡余额和本次算力卡消耗的明细。 怎么样,心动吗? 心动不如赶快行动,立即点击申请吧! 如在使用中有遭遇什么问题,可以联系AI Studio官方邮组:aistudio@baidu.com
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角度看一看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份代码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾向于将代码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个只能在很可控范围内迭代,的进步速度偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下到压抑的IT精英,自发动开放源代码的交付方式,其中最出名的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。 在上个世纪程序员人数很少但都是精英黑客,参与开源的目的是以码会友,不会发表太烂的代码,顺着开源社区容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2.
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
晚兮提到,凭借百度大脑的开放技术,他只用半天就设计出了智能猫窝的三项主要AI功能,看似高冷的AI技术最终化为猫咪们的守护神,让现场的伙伴们到暖心又动。 2018年百度大脑走进6大城市举办7场行业创新论坛,发布了企业服务、信息服务、地产物业、智能零售、智能工厂、智能校园、智能政务7大行业解决方案,AI与不同行业、具体场景相结合,AI技术渗透到产业的毛细血管。百度大脑目前已经落地20+行业,生态赋能已成燎原之势。 百度大脑新品体验师计划 如果只是技术“阅兵”会让你觉得意犹未尽,为了进一步激励开发者学习应用百度大脑开源能力,百度大脑现已提出了“百度大脑新品体验师计划”,希望与开发者一起动百度大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。针对开放日介绍过的任意一款产品,开发者提出改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例并发表在AI社区,将会获得社区积分、百度大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励。 技术更新、新品上线、开发者现身说法、行业案例详细解读、交流互动社区、培养激励措施......首期百度大脑开放日可谓干货满满。
双****4 2018-07-10
向量(三)
我们的模型预测 among a group of 的下一个是the。这比较符合文法规律。如果我们训练时间更长,比如几个时,那么我们会得到的下一个预测是 workers。预测输出的格式如下所示: [[0.03768077 0.03463154 0.00018074 ... 0.00022283 0.00029888 0.02967956]] 0 the 其中第一行表示预测典上的概率分布,第二行表示概率最大的对应的id,第三行表示概率最大的
l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 本教程源代码目在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍的向量表征,也称为word embedding。向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大,每个维度对应一个字典里的每个,除了这个对应维度上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键是“康乃馨”。
用****在 2018-07-10
向量(二)
我们在上文中已经讲到用条概率建模语言模型,即一句话中第tt个的概率和该句话的前t−1t−1个相关。可实际上越远的语其实对该的影响越,那么如果考虑一个n-gram, 每个都只受其前面n-1个的影响,则有: P(w1,...,wT)=∏t=nTP(wt|wt−1,wt−2,...,wt−n+1)P(w1,...,wT)=∏t=nTP(wt|wt−1,wt−2,...,wt−n+1) 给定一些真实语料,这些语料中都是有意义的句子,N-gram模型的优化目标则是最大化目标函数: 1T∑tf(wt,wt−1,...,wt−n+1;θ)+R(θ)1T∑tf(wt,wt−1,...,wt−n+1;θ)+R(θ) 其中f(wt,wt−1,...,wt−n+1)f(wt,wt−1,...,wt−n+1)表示根据历史n-1个得到当前wtwt的条概率,R(θ)R(θ)表示参数正则项。 图2.
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