AI技术深度解析:从基础到应用的全面介绍
人工智能(AI)技术的迅猛发展,正在深刻改变着我们的生活和工作方式。从自然语言处理(NLP)到机器学习,从神经网络到大型语言模型(LLM),AI技术的每一次进步都带来了前所未有的机遇和挑战。本文将从背景、历史、业务场景、Python代码示例、流程图以及如何上手等多个方面,对AI技术中的关键组件进行深度解析,为读者呈现一个全面而深入的AI技术世界。
一套基本的具身智能技术流程是如何实现的
Embodied Intelligence作为一种将感知、决策与执行相结合的前沿技术,正在引领机器人技术迈向新的高度。具身智能不仅要求机器人具备理解和处理复杂环境的能力,还需赋予其自主决策和执行任务的能力。本文将深入探讨如何将LLM和多模态大模型与机器人技术相结合,构建一套完整的具身智能技术流程。本文参考了同济子豪兄的部分工作,TsingtaoAI团队对整体构建做了一部分拓展和延伸。
深度分析 | 2024主流的智能客服系统有哪些?他们是怎么实现的?
本文深入探讨了智能客服系统的使用方法和相关技术实现逻辑,涵盖前端交互、服务接入、逻辑处理、数据存储四大层面,以及自然语言处理、机器学习、语音识别与合成、数据分析与挖掘、知识库管理和智能推荐系统等核心技术,帮助企业更好地理解和应用智能客服系统,提升服务效率和客户满意度。
《C++赋能自然语言处理:词向量模型的构建与应用》
自然语言处理(NLP)中的词向量模型通过将单词映射到低维向量空间,捕捉语义和语法关系,支持文本分类、情感分析等任务。C++以其高性能和资源管理能力,成为构建此类模型的理想选择,尤其在处理大规模数据、复杂计算和优化算法方面表现突出,支持高效的并行计算和内存管理,助力NLP技术的发展。