【开课吧】AI算法落地与工程部署实战

【开课吧】AI算法落地与工程部署实战 描述:人工智能(AI)已经成为了当今科技领域的热门话题,但将AI算法应用到实际生产环境中并不是一件容易的事情。AI算法的落地和工程部署需要考虑多种因素,其中包括数据准备、模型选择、计算资源分配、安全性等方面。 链接: 大小:NG 标签:#学习 #知识 #课程 #资源 来自:雷锋 频道:@Aliyundrive_Share_Channel 群组:@alyd_g 投稿:@AliYunPanBot

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资源【开课吧】AI算法落地与工程部署实战

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【开课吧】AI算法落地与工程部署实战

【开课吧】AI算法落地与工程部署实战 描述:人工智能(AI)已经成为了当今科技领域的热门话题,但将AI算法应用到实际生产环境中并不是一件容易的事情。AI算法的落地和工程部署需要考虑多种因素,其中包括数据准备、模型选择、计算资源分配、安全性等方面。 链接: 大小:未统计 标签:#知识 #学习 来自:雷锋 频道:@Aliyundrive_Share_Channel 群组:@alyd_g 投稿:@AliYunPanBot

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【AI的进步与XR工程化落地】 在我不长的人生经历中,已经看到好几次由暴力堆资源,而涌现AI工程化落地能力的巨大进步了: 【AI下棋暴力穷举算法】 【CNN到TensorFlow无监督学习分辨猫狗】 【堆数据集模式学习写小说和画画】 【GPT暴力堆参数学语文涌现理解能力】 【多模态堆参数涌现了归纳实践能力】 我觉得某种程度上来说,AI和人类的进步都是一种大力出奇迹的结果,勇气和执着写在了人类的DNA里。想不懂就去试,堆人试,堆时间试,错了就换个方向再试试,总能发现真理。 在PaLM-E刚发布没多久之后,在GTP4发布之前,我提醒所有XR从业者,再多思考下多模态AI对于XR的意义,多思考下作为XR从业者我们可以将其怎样工程化落地到用户场景中。 再比如Language UI的突破,现在的API都是要提前约定好的,写死的,非工程师不可扩展的。而如果发送方和接收方都变成了LLM模型,且都拥有多模态输入和输出的能力,那只要双方本身能力支持的足够多足够广,就不需要工程师再去上面添加细枝末节的if循环来增加功能了。信息交换能力一下子会以非常高效的方式在互联网中进行流转。 多模态AI不仅仅是让XR设备的眼睛拥有了大脑加持,其实还长出了一双数字化的手,在机器人产业没有腾飞之前,贾维斯其实已经很快就可以出现在XR的数字世界中了,会极大的提升工程效率,解放生产力。

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