「AI人工智能」什么是AI技术
**AI技术概览**
本文探讨人工智能(AI)的核心,包括知识图谱、问答系统和AI芯片。AI在硅光芯片、个性化推荐等领域展现趋势,前端开发与AI结合,涉及人机交互、数据可视化和模型训练。此外,文章讨论了监督学习的应用、深度学习工程师的市场需求,以及梯度消失等问题,提示了适宜的批量大小对随机梯度下降的影响。
Agent与大模型的区别
本文详细对比了人工智能领域的两个重要概念——Agent和大模型。大模型如GPT-3、BERT等,擅长自然语言处理任务,如文本生成、翻译等;Agent则是自主的软件实体,能够在特定环境中感知、决策并执行任务,如管理日程、控制智能家居等。文章介绍了它们的定义、功能、技术架构及应用场景,并总结了两者的核心差异和未来发展方向。
Transformers入门指南:从零开始理解Transformer模型
【10月更文挑战第29天】作为一名机器学习爱好者,我深知在自然语言处理(NLP)领域,Transformer模型的重要性。自从2017年Google的研究团队提出Transformer以来,它迅速成为NLP领域的主流模型,广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等多个任务。本文旨在为初学者提供一个全面的Transformers入门指南,介绍Transformer模型的基本概念、结构组成及其相对于传统RNN和CNN模型的优势。