Google建立合作伙伴关系 将其人工智能模型建立在事实基础上

Google建立合作伙伴关系 将其人工智能模型建立在事实基础上 生成式人工智能会编造信息，但将这些系统建立在已知事实数据的基础上，可以大大减少幻觉的产生。今年四月，Google宣布将努力把顶点人工智能（Vertex AI）结果应用于网络搜索，并计划允许公司将人工智能系统应用于自己的内部数据。现在，Google提供了一个额外的选择：使用第三方数据来帮助人工智能结果的落地。这项工作的初步合作伙伴包括穆迪（Moody's）、汤森路透（Thomson Reuters）和 ZoomInfo。Google云首席执行官托马斯-库里安（Thomas Kurian）介绍说："实际上可以信任这个模型，让它代表你完成任务，因为你有信任它的基础。"这些举措正值主要 genAI 提供商努力证明其系统足够安全可靠，可用于商业用途之际。Google还提供了更多方法来提高系统的可靠性和可预测性。其中之一就是新的"信心分数"，人工智能模型会提供一个数字指标，说明它对答案的确定程度。另一项新功能允许客户告诉模型重点从提示中包含的文档或其他信息中寻找答案，而不是从其广泛的训练数据中寻找答案。库里安说："我们已经教会了模型如何保证在做出响应时，将输入提示中的内容作为需要关注的主要信息。它可以避免被所有其他训练数据分散注意力"。Google还宣布低延迟 Gemini 1.5 Flash 型号和 Gemini 1.5 Pro 全面上市，后者可处理多达 200 万个词元的上下文，足够播放两小时的视频。 ... PC版： 手机版：

一份面向计算机科学基础及全栈开发、深度学习和自然语言处理的定制化计算机科学课程清单(学习资源集)

一份面向计算机科学基础及全栈开发、深度学习和自然语言处理的定制化计算机科学课程清单(学习资源集) 作者语： 作为一名拥有物理学背景的机器学习软件工程师，我觉得缺乏计算机科学学位是我长期成长的一个限制因素。为了正面解决这个问题，我利用我在网上找到的最佳资源为自己设计了这门课程，重点关注 CS 基础知识以及全栈开发、深度学习和自然语言处理。 有通用知识课程和项目课程。 通用知识课程用于将大脑中的知识索引到一个有组织的系统中。面对新问题时，至少知道要查找哪些相关信息。 项目课程是真正的学习过程。边做边学是学习的唯一途径。 如果你对这个课程的创建哲学感兴趣，我写了一篇关于它的文章： | #计算机科学

Meta 开源计算机视觉基础模型 DINOv2

Meta 开源计算机视觉基础模型 DINOv2 Meta 开源了它的计算机视觉基础模型 DINOv2，源代码托管在上，和 Meta 近期开源的其它 AI 模型一样，采用的是非商用的 CC-BY-NC 4.0 许可证。DINOv2 是基于 Vision Transformer (ViT)架构，使用一个包含 1.42 亿幅图像的精选数据集进行预训练，可用于图像分类、视频动作识别、语义分割和深度估计等任务。Meta 称 DINOv2 模型的速度是旧方法的两倍，使用的内存只有旧方法的三分之一。测试显示它相比其它同类模型有显著改进。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

【深蓝学院】计算机视觉应用基础

【深蓝学院】计算机视觉应用基础 描述：溯本清源，把握问题的本质，理解经典方法的思想精髓，举一反三。 链接： 大小：未统计 标签：#学习 #知识 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

计算机视觉应用基础 - 带源码课件

计算机视觉应用基础 - 带源码课件 描述：溯本清源，把握问题的本质，理解经典方法的思想精髓，举一反三。 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

生成式AI流行 计算机科学专业现在教授的是高级编程技能而不是死磕语法

生成式AI流行 计算机科学专业现在教授的是高级编程技能而不是死磕语法 除了测试和调试代码，讲师们还更加注重问题分解，即把一个大问题分解成一个个小问题，法律硕士可能更容易解决这些小问题。加利福尼亚大学圣迭戈分校计算机科学副教授利奥-波特（Leo Porter）在谈到这个问题时说："这是一项需要尽早掌握的技能，因为你需要将一个大问题分解成法律硕士可以解决的小问题。很难在课程中找到教授这项技能的地方也许是在算法或软件工程课上，但那些都是高级课程。现在，它成为入门课程的重点。虽然人工智能确实可以帮助编码，但教授们仍然警告学生要谨慎使用，因为生成式AI可能会产生幻觉，还可能侵犯版权。他们还警告说，人工智能只能用作副驾驶，而不是自动驾驶。由于生成式人工智能是一门相当新的学科，许多教授刚刚开始调整他们的课程。这些课程目前采取的形式不可能是最终结果，因为他们需要看看这些课程在实践中的效果如何。教师们必须思考的另一个问题是，脱离语法的转变对人们的工作究竟有多大帮助。许多公司限制使用生成式人工智能，因为他们正在研究的秘密代码不想通过人工智能泄露出去。如果学生不跟之前一样学习那么多语法，他们可能会发现自己在现实世界中举步维艰。不过，生成式人工智能正在产生一些有益的影响。一位教育工作者在接受 IEEE 采访时说，他们曾经要求学生编写代码，然后根据他们是否通过了一些预先编写的测试来给他们打分。现在，这位教育工作者已经意识到这种教学模式过于局限，并拓宽了教学方法，这无疑是积极的。 ... PC版： 手机版：