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吳恩達(dá)：做數(shù)據(jù)中心型企業(yè)，才能在人工智能上獲得成功
吳恩達(dá)（Andrew Ng）是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的先驅(qū)者之一。所謂深度學(xué)習(xí)，就是將大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域。就廣大企業(yè)應(yīng)該如何利用人工智能技術(shù)的問題，吳恩達(dá)也是最有發(fā)言權(quán)的專家。吳恩達(dá)創(chuàng)辦了一家名為Landing AI的公司并自任首席執(zhí)行官。這家公司的軟件，可以讓即使不懂編程的人，也能夠輕松構(gòu)建和維...
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國家網(wǎng)信辦：利用生成式人工智能生成的內(nèi)容應(yīng)當(dāng)真實準(zhǔn)確
4月11日電，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室就《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》公開征求意見。其中提到，提供生成式人工智能產(chǎn)品或服務(wù)應(yīng)當(dāng)遵守法律法規(guī)的要求，尊重社會公德、公序良俗。...
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目前利用“生成式”人工智能的七家初創(chuàng)公司和實驗室
圖為在計算機和手機屏幕上顯示的DALL-E網(wǎng)站。圖片來源：STEFANI REYNOLDS/AFP VIA GETTY IMAGESChatGPT已經(jīng)成為“生成式人工智能”熱潮的典型代表，但它只是這股熱潮的領(lǐng)先產(chǎn)品之一，以這項技術(shù)為基礎(chǔ)有望誕生大量顛覆性的產(chǎn)品和服務(wù)。有許多在科技巨頭外圍的初創(chuàng)公司獲...
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Silver lining at the N.Y. Auto Show
The buzz is that the White House wants to adopt a single national fuel economy standard, which would help both automakers and customers.By Alex Taylor...
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如何利用生成式人工智能形成競爭優(yōu)勢？
壓力來襲。幸運的是，我們在人工智能革命中已經(jīng)走的夠遠(yuǎn)，因此我們知道哪些因素必不可少。圖片來源：GETTY IMAGES2022年11月，OpenAI發(fā)布ChatGPT之后，生成式人工智能很快從深奧的罕見之物，變成了主流，啟發(fā)人們的思考。之后，幾乎所有行業(yè)都變得更加迫切地想要應(yīng)用這項技術(shù)。各行各業(yè)都渴...
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如何讓機器學(xué)習(xí)走入更多行業(yè)？
作為一名人工智能工程師，吳恩達(dá)是谷歌大腦研究實驗室（Google Brain research lab）的創(chuàng)始人，也曾經(jīng)擔(dān)任百度首席科學(xué)家一職，他曾經(jīng)使用3.5億張圖片來構(gòu)建計算機視覺系統(tǒng)。但在近期的一場制造業(yè)峰會上，當(dāng)他詢問現(xiàn)場觀眾在自己的系統(tǒng)中使用了多少數(shù)據(jù)時，大多數(shù)人的回答都是大約50張圖片或...
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橡皮筋編織游戲造就百萬富翁
吳昌俊與妻子和兩個女兒在一起。今年夏天最熱門的既不是哪一支男子樂團，也不是價格昂貴的美國娃娃玩具，而是編織。全美國九歲的小女孩們都被一種幾個世紀(jì)以前的工藝所深深吸引。她們在一臺臨時編織機的幫助下編織著七彩的手鏈。只是這一次她們要用的是橡皮筋，很多很多的橡皮筋。從八月份的第一周開始，手工藝品零售商Mi...
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W. W. Grainger
排名：100 (去年排名：N.A.)是什么使這家公司如此偉大？W. W. Grainger是一家配送中心運營商，通過大量培訓(xùn)、利潤分紅和福利優(yōu)勢，建立起成熟而忠誠的員工隊伍。2009年營業(yè)收入（百萬美元）：6,222網(wǎng)址：www.grainger.com ...
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《財富》專訪百度首席科學(xué)家：計算機不會統(tǒng)治世界
百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)領(lǐng)導(dǎo)著該公司人工智能的研發(fā)工作。如今，人工智能似乎無處不在，它被用于智能手機上的語音控制和圖像搜索，并提供了無人駕駛汽車和機器人的大腦。在這一領(lǐng)域，最受關(guān)注的是美國谷歌、Facebook和微軟公司，但中國的搜索巨頭百度同樣是一支重要的力量。百度人工智能的研發(fā)公司由該公司首席科學(xué)家...
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對生成式人工智能的重大利弊權(quán)衡
如果你已經(jīng)開始在工作流程中加入生成式人工智能工具，例如ChatGPT，你就可能已經(jīng)注意到了一個相當(dāng)驚人的情況：雖然人工智能可以幫助你更有效率地寫作或編碼或畫圖，但它也需要花費許多功夫才能夠把作品調(diào)整成類似于由你自己創(chuàng)作的東西。因此，對于生成式人工智能，用戶面臨著一個基本的利弊權(quán)衡。為了最大限度地提高...
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