第 96 页-探索人工智能技术的未来

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NVIDIA CES 2025-第1天的4个重大更新 - 分析Vidhya

NVIDIA的首席执行官Jensen Huang在CES 2025年推出了开创性的AI进步，吸引了全球Genai爱好者。这是关键公告的摘要：项目数字和GB10 Grace Blackwell Superchip：这个紧凑的AI Powerhouse，C

Mar 11, 2025 am 10:48 AM

Openai的O1-Preview＆＃039; hacks＆＃039;与Stockfish赢得胜利

生成性AI的解决问题的能力仍然令人惊讶，但是当这些算法弯曲或违反规则时会发生什么？最近使用OpenAI的O1-preview的实验揭示了LLM在追求目标时的惊人创造力。而是o

Mar 11, 2025 am 10:46 AM

这就是LLM分解语言的方式

揭示大型语言模型的秘密：深入探讨令牌化还记得2020年Openai的GPT-3周围的嗡嗡声吗？ GPT-3的出色文本生成功能虽然不是第一个，但它使它成名。从那以后，c

Mar 11, 2025 am 10:40 AM

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

2025年初，人们看到了一系列令人兴奋的AI发行，而微软的PHI-4是吸引社区注意力的最新。现在，这种强大的小语言模型在MIT许可下公开可公开可用，以实现希望的希望

Mar 11, 2025 am 10:35 AM

32 Genai移动应用程序在2025年提防

Generative AI：您在2025年的袖珍创意合作伙伴 Generative AI（Genai）彻底改变了我们的工作和娱乐方式。从令人惊叹的视觉效果到日常任务简化，Genai移动应用程序正在成为必不可少的工具。如果您还没有探索

Mar 11, 2025 am 10:32 AM

什么是深度学习？初学者的教程

深度学习神秘：综合指南深度学习是机器学习的强大子集，使计算机能够从示例中学习，反映人类的学习。想象一下教计算机识别猫 - 而不是明确定义

Mar 11, 2025 am 10:29 AM

2025年，AI代理将成为主角！AI在日常生活中扮演的角色日益重要，这在2025年CES展会上得到了充分体现。英伟达CEO黄仁勋在主题演讲中做出了一个引人注目的预测：“未来，每家公司的IT部门都将成为AI代理的HR部门。” 这预示着AI将重塑工作场所，改变企业的运营方式。 “未来，每家公司的IT部门都将成为AI代理的HR部门。” — 黄仁勋 (英伟达CEO) 2025年CES展会 AI代理：数字化员工随着AI代理越来越融入日常工作流程，它们将扮演数字化员工的角色，执行数据分析、客户服务、

Mar 11, 2025 am 10:25 AM

前9个免费的NVIDIA AI课程

NVIDIA免费AI课程助您快速掌握生成式AI！无论您是AI爱好者、开发者还是技术探索者，NVIDIA全新推出的免费AI课程都将是您的理想之选。课程完全免费，无需任何费用，并提供AI、机器学习和边缘计算方面的实践技能培训。课程涵盖图像分类、回归分析以及在Jetson Nano开发套件上构建AI系统等众多主题。本文将重点介绍2025年9门必修课程，助您开启AI学习之旅。 2. 加速数据科学工作流程学习使用RAPIDS加速基于CPU的数据科学工作流程。链接：https://t.co/

Mar 11, 2025 am 10:22 AM

前50个数据分析师访谈问题

数据分析是现代经济体中至关重要的高级决策的基础。该综合指南探讨了50个关键数据分析师访谈问题，从基本概念到生成AI等先进技术。掌握这些Qu

Mar 11, 2025 am 10:15 AM

经常性神经网络教程（RNN）

经常性神经网络（RNNS）：综合指南经常性的神经网络（RNN）是一种在苹果Siri和Google的语音搜索等应用程序中使用的强大类型人工神经网络（ANN）。他们保留过去INP的独特能力

Mar 11, 2025 am 09:52 AM

发现如何将chatgpt进行销售

像Chatgpt这样的人工智能工具正在彻底改变行业。现在需要几个小时的任务，需要进行精心制作的及时且最小的监督。但是，销售和营销团队如何有效利用Chatgpt的力量？本指南探索聊天

Mar 11, 2025 am 09:49 AM

使用顶点AI探索嵌入模型

向量嵌入对于许多先进的AI应用程序（包括语义搜索和异常检测）至关重要。本文提供了对嵌入的基本理解，重点是句子嵌入和矢量表示。我们会

Mar 11, 2025 am 09:46 AM

如何在1分钟内在本地运行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，并且可以显着降低成本。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