回答:人工智能涉及到的知识结构比较复杂，是一个典型的多学科交叉领域，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学和语言学等诸多内容。正因如此，人工智能领域的研发需要克服诸多困难，每一次进步都需要付出巨大的努力。虽然人工智能已经经过了60多年的发展，但是目前人工智能依然处在行业发展的初期。编程语言是实现人工智能产品的一个重要工具，不少编程语言都可以完成人工智能产品的开发任务，比如C、Python、Java、C...
xuhong
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回答:顶尖AI人才：10%在中国，50%在美国主导人工智能（AI）研究和开发的约半数顶尖人才集中于美国。AI是数据经济的核心技术。如果负责最尖端研究的群体薄弱，中国的竞争力有可能下降。加拿大的AI初创企业「Element AI」根据2018年内在21个国际学会上发表的论文调查了作者人数和经历，统计了顶尖AI人才的分布。调查显示，全球有2.24万AI方面的顶尖人才。其中约半数在美国（1万295人），其次是...
happyfish
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回答:我是学软件开发专业的，方向基本也就确定了，要么前端，要么后端，或者大数据。首先，编程这个问题问的领域比较大，为什么说大？如我上述，学软件开发，要么前端，要么后端，也是编程，大数据，也是编程，人工智能一样也是编程……所以，没有明确一个具体的方向。编程世界，有一门古老的语言叫做C语言，它是C++和JAVA的祖先，一切语言的基础都来自它，所以，你不妨与它先认识。但是，现在因为人工智能的火起来的pytho...
刘东
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回答:人工智能是一个大的概念，具体落地人工智能项目会接触机器学习和深度学习框架，这些框架大部分是基于Python开发的，所以要想深入人工智能项目开发，python语言的学习也是必须的！
Bryan
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回答:人工智能目前主流还是用的python语言和C/C++。其实大家在网上搜索，都可以查得到，人工智能用的是python语言。实际呢。人工智能的底层逻辑都是用C/C++写的。python只是负责来写一些实现的逻辑。例如第一步是什么、第二部是什么等等。人工智能的核心算法都是用C/C++写的，因为是计算密集型，还需要非常精细的优化，还需要GPU，还需要专用硬件的接口之类的。而这些，只有C/C++可以做到。而...
Corwien
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回答:谢楼主提问！人工智能与传统编程并没有太多差异，唯一的差异是需要大量数据和算力来进行模型拟合！AI＝大数据(算料数据)+算法(深度学习、基于规则、基于知识、基于统计等等大多是递归循环结构)+算力(算力非常高，智能算法才能更好的运作)传统软件编程＝数据结构(相对于AI少量数据)+算法(算法相对机器并不是太复杂递归运算较少)+算力(不需要太多算力)三维模拟软件＝数据结构(相对于普通应用软件中等数据)+算...
rickchen
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...称之为「灾难性忘却」（catastrophic forgetting），俨然成了人工智能实现与真实世界与时俱进路上的绊脚石。之前解决这个问题的一个方法是将神经网络接入一个外部记忆装置，这个装置储存着机器学习过的一切信息。但是，问题...
...span style=color: #191B1F; --tt-darkmode-color: #A0A3A9;>在人工智能的浪潮中，个性化体验已成为创新的关键。而随着各种各样的模型迭代更新，如何为AI应用提供持久、智能的记忆系统逐渐成为了一个关键挑战。
...力。 这也就是，为什么我们要构建人工神经网络来实现人工智能的缘由了。 解梦 下面来谈谈做梦，纯属我个人瞎猜想哈，没有科学根据，但是我认为我的想法很好，哈哈，蜜汁自信? 上面讲到，大脑的记忆是存储在一张张神经...
...于回归、Xavier权重初始化注1) 虽然递归网络可能距离通用人工智能还很遥远，但我们相信，智能实际上比我们所想的要笨。也就是说，有了简单的反馈循环作为记忆，我们就有了意识的基本元素之一－一项必要但不充分条件...
...的机器人。 1991年，美国科学家兼慈善家休·勒布纳设立人工智能年度比赛——勒布纳奖：金奖为在音视频中都要让人无法辨认其是真人或机器人。银奖则是在文本测试中至少让半数裁判误认其为人类。显然现有的聊天机器人没...
...列标记，甚至可以从一个片段生产新的序列。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络，在谷歌（语音搜索）、百度（DeepSpeech）和亚马逊的产品中都能看到 RNN 的身影。基本的 RNN 结构难以处理长序列，然而一种特殊...
...生的影响，做跨尺度的分析恰是计算神经科学的长处。3. 人工智能：对生物大脑的理解帮助人工智能，类似仿生学。此处请看后文。4. 脑科及心理医生：每一个好的计算模型都可以帮助设计新的治疗方法。最典型的例子-老年痴...
...gio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，的《Nature》杂志专门开辟了一个人工智能 + 机器人专题 ，发表多篇相关论文，其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作的这篇综述...
...据特聘专家复旦大学黄萱菁教授在达观数据举办的长三角人工智能应用创新张江峰会上的演讲整理而成，达观数据副总裁魏芳博士统稿 一、概念 1 什么是自然语言和自然语言理解？ 自然语言是指汉语、英语、德语、俄语等人们...
深度学习算法近年来取得了长足的进展，也给整个人工智能领域送上了风口。但深度学习系统中分类器和特征模块都是自学习的，神经网络的可解释性成为困扰研究者的一个问题，人们常常将其称为黑箱。但理解深度神经网络...
...用类似NTM这样的模型来做QA或者相关任务的文章。Facebook人工智能研究院（FAIR）在NLP的主要工作都是在RAM上。Language的复杂性相对于Image和Speech，Language似乎更加复杂一些。视觉和听觉作为人类与外界沟通最主要的两种感觉，经历...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
