《AI图景：Sora时代的人工智能应用》

《AI图景：Sora时代的人工智能应用》 简介：本书提供了关于AI图景：Sora时代的人工智能应用的深度解析，涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究，帮助读者理解其重要性，并掌握相关技能或知识点。适合对该主题感兴趣的读者，让你在短时间内提升认知，拓宽思维边界。 标签：#A#AI图景#知识#学习 文件大小：NG 链接：

未来呼啸而来_人工智能时代解读八部曲（共8册）

未来呼啸而来_人工智能时代解读八部曲（共8册） 描述：套装内容： 《未来呼啸而来》戴曼迪斯和科特勒为我们提供了一个强大的未来愿景。《AI 3.0》全景式地展现了人工智能的过去、现在和未来。《人工智能的未来》一部洞悉未来思维模式、全面解析“人工智能”创建原理的颠覆力作。《人工智能简史》迄今为止非常完整又具可读性的人工智能史著作。《如何创造可信的AI》这是一本对当下人工智能大潮的反思之作。《智能学习的未来》详解人工智能与人类智能的关系，辨析在终身学习时代，我们到底应该学什么。《与机器人共舞》最完整、最具可读性的人工智能史著作《第四次革命》人类迎来的自我认知的第四次革命图灵革命 链接：https://www.aliyundrive.com/s/qF1ffzUCXg8 大小：95.66M 标签：#AI #人工智能 #趋势 来自：雷锋 版权：版权反馈/DMCA 频道：@shareAliyun 群组：@aliyundriveShare 投稿：@aliyun_share_bot

Brave搜索引擎开始采用人工智能回答用户提出的问题

Brave搜索引擎开始采用人工智能回答用户提出的问题 该公司于2023年3月推出了AI驱动的摘要功能。当时这家初创公司表示，其新的人工智能驱动搜索是该功能的一大升级。信息查询，如列出的关于新答案引擎的查询，将自动依靠人工智能以摘要的形式呈现信息。对于其他查询，用户可以手动触发人工智能搜索。该公司去年转而使用自己的索引进行搜索查询，并表示其"人工智能回答"功能结合使用了大型语言模型（LLM）和可靠数据。它结合使用 Mixtral 8x7B 和 Mistral 7B 作为主要模型，并使用自定义转换器模型进行语义匹配和回答。"用户只需像使用普通搜索引擎一样输入查询。然后，该查询将在内部转换为 LLM 提示，使用来自搜索结果的数据作为提示的上下文，并采用典型的 RAG（检索增强生成）方式，"该公司的搜索主管 Josep Pujol 通过电子邮件这样描述。多篇报道指出，人工智能驱动的搜索可能会对互联网的未来产生严重影响。每年提供 100 多亿次查询服务的 Brave 公司表示，虽然用户需要人工智能增强的答案和新的内容消费方式，但该公司也意识到，这种方式可能会对在网络上发布内容的出版商造成损害。"这一挑战并非 Brave Search 所独有，大多数人工智能驱动的回答引擎和聊天机器人都面临这一挑战，无论是高级的还是开放的。作为浏览器和搜索引擎，Brave 意识到了这些挑战。因此，我们将监测和量化人工智能生成的内容对网站访问量的影响，并最终解决流量下降可能造成的干扰问题。"其他搜索引擎，如Google和必应，也通过不同的实验采用了人工智能驱动的答案。与此同时，Perplexity和You.com等初创公司也在争相成为用户首选的答案引擎。 ... PC版： 手机版：

《B站 - 强化学习必修课：引领人工智能新时代【梗直哥瞿炜】》

《B站 - 强化学习必修课：引领人工智能新时代【梗直哥瞿炜】》 简介：本书系统解析B站 - 强化学习必修课：引领人工智能新时代【梗直哥瞿炜】的核心内容，并结合实用案例帮助读者加深理解。内容涵盖其发展历程、关键概念及实际应用，提供深入的知识探索路径。适合对该主题有兴趣的学习者，帮助拓宽视野并提高专业素养。 标签： #B-强 #B站 - #知识 #学习 文件大小：NG 链接：

#专栏作者 很多人对人工智能感到恐惧。我们谈论人工智能技术太多，却基本忽略了驱动人工智能的商业模式。加之这样一个事实：人工智能的

#专栏作者 很多人对人工智能感到恐惧。我们谈论人工智能技术太多，却基本忽略了驱动人工智能的商业模式。加之这样一个事实：人工智能的吸睛展示，仅服务于吸引巨额投资和收购报价的炒作周期这一种商业模式。 所以，更重要的问题是：它将如何被使用？谁又将决定它的用途？

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃 用于训练大型语言模型的数据最初来自人类来源，如书籍、文章、照片等，这些都是在没有人工智能的帮助下创建的。但随着越来越多的人使用人工智能来制作和发布内容，一个明显的问题出现了：当人工智能生成的内容在互联网上扩散时，人工智能模型开始对其进行训练。研究人员发现，“在训练中使用模型生成的内容会导致所产生的模型出现不可逆转的缺陷。”他们研究了文本到文本和图像到图像的人工智能生成模型的概率分布，得出结论：“从其他模型产生的数据中学习会导致模型崩溃 这是一个退化的过程，并且随着时间的推移，模型会忘记真正的基础数据分布。”他们观察到模型崩溃发生得如此之快：模型可以迅速忘记它们最初学习的大部分原始数据。这导致它们随着时间的推移，表现越来越差，错误越来越多。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot