第 96 頁-探索人工智慧技術的未來

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NVIDIA CES 2025-第1天的4個重大更新 - 分析Vidhya

NVIDIA的首席執行官Jensen Huang在CES 2025年推出了開創性的AI進步，吸引了全球Genai愛好者。這是關鍵公告的摘要：項目數字和GB10 Grace Blackwell Superchip：這個緊湊的AI Powerhouse，C

Mar 11, 2025 am 10:48 AM

Openai的O1-Preview＆＃039; hacks＆＃039;與Stockfish贏得勝利

生成性AI的解決問題的能力仍然令人驚訝，但是當這些算法彎曲或違反規則時會發生什麼？最近使用OpenAI的O1-preview的實驗揭示了LLM在追求目標時的驚人創造力。而是o

Mar 11, 2025 am 10:46 AM

這就是LLM分解語言的方式

揭示大型語言模型的秘密：深入探討令牌化還記得2020年Openai的GPT-3周圍的嗡嗡聲嗎？ GPT-3的出色文本生成功能雖然不是第一個，但它使它成名。從那以後，c

Mar 11, 2025 am 10:40 AM

PHI-4在Huggingface上提供：非常感謝Clem Delangue！

2025年初，人們看到了一系列令人興奮的AI發行，而微軟的PHI-4是吸引社區注意力的最新。現在，這種強大的小語言模型在MIT許可下公開可公開可用，以實現希望的希望

Mar 11, 2025 am 10:35 AM

32 Genai移動應用程序在2025年提防

Generative AI：您在2025年的袖珍創意合作夥伴 Generative AI（Genai）徹底改變了我們的工作和娛樂方式。從令人驚嘆的視覺效果到日常任務簡化，Genai移動應用程序正在成為必不可少的工具。如果您還沒有探索

Mar 11, 2025 am 10:32 AM

什麼是深度學習？初學者的教程

深度學習神秘：綜合指南深度學習是機器學習的強大子集，使計算機能夠從示例中學習，反映人類的學習。想像一下教計算機識別貓 - 而不是明確定義

Mar 11, 2025 am 10:29 AM

2025年，AI代理將成為主角！ AI在日常生活中扮演的角色日益重要，這在2025年CES展會上得到了充分體現。英偉達CEO黃仁勳在主題演講中做出了一個引人注目的預測：“未來，每家公司的IT部門都將成為AI代理的HR部門。” 這預示著AI將重塑工作場所，改變企業的運營方式。 “未來，每家公司的IT部門都將成為AI代理的HR部門。” — 黃仁勳 (英偉達CEO) 2025年CES展會 AI代理：數字化員工隨著AI代理越來越融入日常工作流程，它們將扮演數字化員工的角色，執行數據分析、客戶服務、

Mar 11, 2025 am 10:25 AM

前9個免費的NVIDIA AI課程

NVIDIA免費AI課程助您快速掌握生成式AI！無論您是AI愛好者、開發者還是技術探索者，NVIDIA全新推出的免費AI課程都將是您的理想之選。課程完全免費，無需任何費用，並提供AI、機器學習和邊緣計算方面的實踐技能培訓。課程涵蓋圖像分類、回歸分析以及在Jetson Nano開發套件上構建AI系統等眾多主題。本文將重點介紹2025年9門必修課程，助您開啟AI學習之旅。 2. 加速數據科學工作流程學習使用RAPIDS加速基於CPU的數據科學工作流程。鏈接：https://t.co/

Mar 11, 2025 am 10:22 AM

前50個數據分析師訪談問題

數據分析是現代經濟體中至關重要的高級決策的基礎。該綜合指南探討了50個關鍵數據分析師訪談問題，從基本概念到生成AI等先進技術。掌握這些Qu

Mar 11, 2025 am 10:15 AM

經常性神經網絡教程（RNN）

經常性神經網絡（RNNS）：綜合指南經常性的神經網絡（RNN）是一種在蘋果Siri和Google的語音搜索等應用程序中使用的強大類型人工神經網絡（ANN）。他們保留過去INP的獨特能力

Mar 11, 2025 am 09:52 AM

發現如何將chatgpt進行銷售

像Chatgpt這樣的人工智能工具正在徹底改變行業。現在需要幾個小時的任務，需要進行精心製作的及時且最小的監督。但是，銷售和營銷團隊如何有效利用Chatgpt的力量？本指南探索聊天

Mar 11, 2025 am 09:49 AM

使用頂點AI探索嵌入模型

向量嵌入對於許多先進的AI應用程序（包括語義搜索和異常檢測）至關重要。本文提供了對嵌入的基本理解，重點是句子嵌入和矢量表示。我們會

Mar 11, 2025 am 09:46 AM

如何在1分鐘內在本地運行LLM？

大型语言模型（LLM），例如GPT和Llama，彻底改变了我们处理语言任务的方式，从创建智能聊天机器人到生成复杂的代码片段，无所不能。Hugging Face等云平台简化了这些模型的使用，但在某些情况下，在您自己的计算机上本地运行LLM是更明智的选择。为什么？因为它提供了更高的隐私性，允许根据您的特定需求进行定制，并且可以显著降低成本。本地运行LLM让您完全掌控，使您能够按照自己的条件利用其强大功能。让我们看看如何使用Ollama和Hugging Face只需几个简单的步骤就能在您的系统上运行

Mar 11, 2025 am 09:42 AM