“数据”，这个词对于大多数人来说已经不陌生了。数据的来源可能是互联网、各种数据库、各种软件、甚至是我们自己。似乎我们所有的生活都离不开它。
尽管生成式人工智能充满闪光和魅力，但这个新时代最大的变革可能深埋在软件堆栈中。人工智能算法在人们的视线之外，正在一次一个数据库地改变世界。他们正在颠覆那些在无尽的常规表格中跟踪世界数据的系统，用复杂、自适应且看似直观的新型人工智能功能取代它们。
导语 | 今年以来大模型的热度居高不下，人工智能成为国内外各大厂商争相布局的新赛道。那么近期 AI 领域有哪些值得关注的新趋势，它又将为软件开发带来哪些影响呢？今天，我们特邀了微智云科技 CEO、腾讯云 TVP 张虎老师，他将为我们带来业内独有的观察与思考。
多年来，人们一直在猜测人工智能对企业产生的潜在影响。现在，我们看到来自不同行业的公司开始利用大型语言模型 (LLM)和生成式人工智能 (GenAI)。麦肯锡认为，全球经济可能从 GenAI 的采用中受益高达4.4 万亿美元，这使得使用人工智能和 LLM 比以往任何时候都更具吸引力。
2024年1月11日，专注于将人工智能应用于生命科学领域的研发公司SyntheticGestalt 与全球领先的化学砌块（chemical building blocks）、化合物筛选和综合药物发现服务供应商Enamine达成合作，创建一套人工智能模型，以生成具有优化的物理化学和ADME/ Tox特性的可合成的生物活性化合物。
4月23-24日，由“南京工程学院腾讯云人工智能学院”主办的腾讯云“人工智能与大数据师资培训班”成功举办，来自南京工程学院、中国矿业大学、南京财经大学、盐城师范学院等10所高校的100位老师参与了本次培训。 据悉，该培训班是教育部产学合作协同育人腾讯公司的师资培训资助项目之一。早在2019年，腾讯云就已经与南京工程学院签署了共建“南京工程学院-腾讯云人工智能学院”的合作协议书。 近年来，双方在共同深化校企、推进产教融合合作方面取得了显著成果。腾讯云人工智能学院是江苏省首批重点现代产业学院，目前已成为南京工
导语：有些驾驶任务对于人类来说简单得不值一提，但对于机器来说很难完成。现在研究人员已经开发出一种新的方法，让人工智能机器通过向人类大众学习驾驶。 今年可谓是人工智能机器日新月异的一年。在人脸识别、物体识别、语言理解等许多我们人类一直以来都占据上风的任务上，人工智能突然开始追赶上甚至超越了人类完成任务的表现。 然而，对于一些繁杂工作的完成情况，人工智能机器仍然落后于人类。这些工作包括相对简单的家务劳动，如熨烫衣物，以及相对高级的任务，如驾驶。不过，智能机器在这些领域的成就进展缓慢，并不是因为它们不能执行这些任
人工智能技术与产业发展速度日新月异，从业者需要持续关注动态、提升自身技能，以在错综复杂的变化中，紧跟时代潮流，正确决策，抓住机遇。但由于庞杂的信息源和信息质量的层次不齐，你经常会遇到以下问题：
人工智能已经从天花乱坠的宣传逐渐变成了现实。算法在机器学习和深度学习方面的进步，计算能力和存储能力的显著提高，以及数字化所产生的大量数据，使人工智能很可能改变所有行业的游戏规则。人工智能有潜力从根本上改进业务流程，例如，在制造业中进行实时质量预测，并并产生新的业务模型。传统产业正面临着一个根本性的变化: 从实物产品的生产到工业4.0中通过人工智能流程优化和服务交付。
编译：机器之心 近年，从围棋到人类水平的语音识别，人工智能（AI）研究者终于在他们几十年一直努力探索的领域取得了突破。取得突破进展的关键一点是研究者们可以收集巨量的数据并“学习”这些数据，从而将错误率降低到可接受范围以内。 简而言之，大数据大为改观了人工智能的发展，将其推到一个几乎难以置信的高度。 区块链技术同样能够变革人工智能——当然以它自己的特定方式进行。部分将区块链用于人工智能方式目前还很单一，比如在人工智能模型上进行审计跟踪（audit trail）。有些应用几乎是难以置信的，比如
人工智能是一项伟大的技术，但这项伟大的技术，就像人类的大脑一样开发程度不足 5%，它只能被称为弱人工智能。 不过，哪怕只是弱人工智能，它已经让我们的生产生活发生了巨大的变化，如果把人工智能当成虚拟员工，这位员工已经深入到了企业的各个职能线中，从决策到产研，承担着重要的辅助角色，从而帮助企业降本增效来推动形成商业价值。 人工智能采用率的提高同样会对计算资源和基础设施提出新的要求。 第一个，数据问题。人工智能需要大量的数据用以训练模型，如果上层的数据体系没有建设好，人工智能还能做得好就是怪事了。 第二个，算力问
看过金庸先生《倚天屠龙记》的朋友们都知道，书中有两大神兵利器分别是：屠龙刀和倚天剑，相传能同时拥有这两件兵器的人在当时就可以称霸武林。同样在科技飞速发展的现在也存在着两把重量级的神兵，也是最近这几年备受关注的两大主要技术：人工智能和区块链。那么如何进一步驾驭和结合好这两大技术，并在行业中创造出新的产品模式。本篇要给大家展示的就是两者的结合点和方式。 刀剑合璧 要想结合这两大技术，必须要清楚地了解两者各自所具有的特点，然后找到共同点，并以此作为切入点将两者结合起来，这就像和陌生人交流沟通一样，需要先找到共同话
2023年，科技圈最火的无疑是大模型。然而，大模型的真正商用落地还需要一定时间，但大模型的“上游”却已经感受到了火热的氛围。
9月6日，2018中国人工智能峰会（CAIS2018）在南京国际博览会议中心召开。以“AI赋能，驱动未来”为主题，汇聚50余位人工智能领域国际学术界、产业界著名领袖以及相关代表参会。
上周，我们发布了最新产品：人工智能领域专业信息及数据平台「机器之心Pro」，旨在帮助 AI 从业人高效跟踪技术及行业动态、查找产业及应用数据、阅读深度文章及行研报告。
组织在构建自己专属的技术栈时，会使用到各种不同的相似技术。但也存在一些趋势，如果你正在组建一个新的团队、组织或公司的时候，一开始你可能需要效仿某个现成的技术栈，再依据需求来构建自己的技术栈，还需要对一些过时的技术进行升级。
2024年3月12日，基于人工智能的蛋白质和其他生物系统设计领域的全球领先企业Basecamp Research宣布推出其全新的深度学习模型BaseFold，该模型能比其他人工智能工具（包括行业黄金标准AlphaFold2）更准确地预测大型复杂蛋白质的三维结构。这些数据最近发表在bioRxiv上。
翻译自 Vector Databases: Long-Term Memory for Artificial Intelligence 。
主播 | 囧囧 选题 | 徐普 ▼点击可听 本周关键词 AI行业薪酬｜Seq2SQL Voice Kit｜吴恩达中文版课程 《人工智能行业薪酬曝光，是时候转行了》 人工智能可谓是目前最热门的行业，从走在前沿的科技公司，到努力创新的传统行业，几乎都想把握这个新“风口”。而人工智能的核心就是人才，热门的行业通常意味着工作机会和薪酬待遇都跟着增加，那么对于热门中的热门，人工智能领域薪酬水平和人才供需情况到底如何呢？ - 人工智能在互联网岗位薪酬排名中位列第三 数据显示，管理岗在各岗位中薪酬最高，平均达到 23k
大数据文摘作品 记者：魏子敏 2月的第一天，吴恩达在北京完成了一次颇为低调的露面。 国家会议中心工业互联网峰会的主论坛上，吴恩达以Landing.AI创始人&CEO的身份，几乎全程中文，进行了一场题为《人工智能在生产制造业中的实践》的演讲。 图：吴恩达做了以《人工智能在生产制造业中的实践》为题的演讲 上个月，吴恩达宣布了自己的这家新公司Landing.AI的成立，并表示这一新公司将专注用人工智能辅助制造业领域的转型（戳这里了解大数据文摘相关报道），本次的演讲也基于他在工业领域AI应用的实践上展开。 和前两日
2021年8月25日，Nature Methods发表了德国慕尼黑大学David B. Blumenthal等人的一篇文章，该文章讨论了生物医学研究中AI模型的报告格式。
据 VentureBeat 报道，Google AI 利用人工智能系统，借助数千个带有高质量标签的数据库，精准解读胸部 X 射线图像。论文已发表在《自然》杂志。
网络，爬虫，数据分析，测试，运维，人工智能等，要属当下最火的还是人工智能，好多人冲着人工智能的方向学python，其实人工智能听起来确实很高大上，都想往这方面涌入，但是作为过来人，如果单纯从编程0基础想转行人工智能还是难度相当大的（大神除外），因为好多搞人工智能的公司会相对比较大，现在企业又不愿意去培养人，所以招聘时候学历，专业，项目经验，工作年限都相对还是比较硬性的。
近日， Gartner 发布了《中国数据分析与人工智能技术成熟度曲线》（即《Hype Cycle™ for Data, Analytics and AI in China, 2023》July 2023），我们相信，杭州悦数凭借其出色的性能和应用表现以及其在市场上的实力和影响力入选知识图谱代表厂商。
近日，IDC发布了一部关于人工智能的白皮书。IDC在白皮书中预测了2019年中国人工智能市场的十大发展趋势，并表示到2022年，中国人工智能市场规模将达到98.4亿美元。
在2021年世界人工智能大会的可信AI论坛上，陶大程进行了主题为《可信人工智能的前世今生》的报告。他在报告中表示，在人工智能的技术落地浪潮中，AI的可信度将成为一大关键难点，他还基于国内实践提出了人工智能是否可信的四个度量标准，并指出在可信AI的框架探索方面，我们还有很长的路要走。
导读：上一期介绍了深度学习和机器学习的不同实践和运用，今天我们来了解一下人工智能时代，五大最具潜力的职业（文末更多往期译文推荐） “人工智能”这个词经常让人感到恐惧和忧虑。人工智能的未知可能性，害怕未
雷锋网消息，继2018年发布AI战略和全栈全场景AI解决方案后，华为公司15日在京面向全球发布了人工智能原生（AI-Native）数据库GaussDB和业界性能第一的分布式存储FusionStorage 8.0。
区块链被吹捧为一种新兴技术，它有可能对每个行业造成影响。区块链的分布式系统与当今使用的固有集中式操作系统相对立，采用分布式数据库架构形式，某些操作的记录和身份验证取决于多方的协议，而不仅仅是单一的权限。
在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。
本文转自 网络，如涉及侵权请及时联系我们 区块链被吹捧为一种新兴技术，它有可能对每个行业造成影响。区块链的分布式系统与当今使用的固有集中式操作系统相对立。采用分布式数据库架构形式，某些操作的记录和身份
【新智元导读】当下“机器学习”或者说“人工智能”过热，虽然在所难免，但作者指出，媒体、投资人尤其应该具有怀疑的精神，任何声明都需要有证据支撑。如今人工智能仍处于发展早期，有些常用数据库甚至包含1989年的信息。作者还提醒，人工智能并不能改变经营的根本，任何智能产品，我们都应该想清楚，“智能”是一个附加属性，还是从本质上改变了这件产品。为了产业更好发展，人工智能从业者应当加强普及技术现状。 （文／ Stephen Merity）当互联网热潮兴起的时候，任何一家公司在前面加上“e”或者后面加上“.com”，估值
2017已经进入了最后的倒计时，2018即将到来，在这个辞旧迎新的时刻，我们是时候来做一下盘点和展望。 作为2017年当之无愧的“头牌明星”，人工智能在经历了“两起两落”之后，终于再次强势的出现在大家面前，不停地搅动着产业界、投资界及普通民众的神经。今年，国家陆续提出多个人工智能相关的国家级战略规划，将人工智能的发展提高到了一个前所未有的高度，在即将到来的2018年，人工智能的发展热潮还会不会继续下去？下面小编想分享几个关键词来梳理一下人工智能产业的过去和未来。 人工智能火爆的2017 投资 随着人工智
《劳动报》、央广网等媒体这两天发布的报道中，提到了一些有意思的数据。搬运如下。（不同媒体内容一致，应该是通稿。）
人工智能获得洞察力和做出决策的方式通常是神秘的，这引发了人们对机器学习的可信度的担忧。现在，在一项新研究中，研究人员揭示了一种新方法，用于比较人工智能软件的推理与人类推理的匹配程度，以便快速分析其行为。
来源：ScienceAI本文约1800字，建议阅读5分钟潜在的研究领域可能是自动估计 AI 结果中的不确定性。 人工智能获得洞察力和做出决策的方式通常是神秘的，这引发了人们对机器学习的可信度的担忧。现在，在一项新研究中，研究人员揭示了一种新方法，用于比较人工智能软件的推理与人类推理的匹配程度，以便快速分析其行为。 随着机器学习越来越多地在现实世界中得到应用，了解它如何得出结论以及它是否正确变得至关重要。例如，人工智能程序可能似乎准确地预测了皮肤病变是癌性的，但它可能是通过关注临床图像背景中不相关的印迹来做
近年来，无论是互联网巨头还是创业新贵，越来越多的公司投身到大数据、人工智能以及云计算的洪流之中。随着科技的进步，全面实现生产过程和业务管理的数字化、智能化是企业保持市场竞争力的关键，在这一过程中对数据的处理和运用将极大的增强企业的核心竞争力，同时，AI 的进步为企业提供了自动化的业务流程，并深刻改变着客户体验和产品差异。当企业纷纷利用这些技术，来降低管理费用，扩大业务范围时，不可置疑，以云计算、大数据、人工智能技术为首的新兴技术产业，正在以无法预期的力量推动着企业创新与新一轮的技术革新。
在英文中ABC这个三个单词很有意思，是英文26个字母的开头三个，连到一起读写，表示基础知识的意思。宇宙大行农业银行恰好也是三个缩写（AGRICULTURAL BANK OF CHINA）。 但是你要是跑香港去，问ABC是什么，又可能会另外一种解释，比如说American-Born Chinese ，缩写是ABC，原本是指在美國出生的华人后裔，有时却含有和“香蕉人”类似含义。 百度在16年财报中，给ABC搞了一个新概念。提出了一个ABC（Ai Bigdata Cloud）三位一体战略，终于把边缘化多年的云计算
人工智能是目前炙手可热的一个领域，所有的互联网公司以及各路大迦们纷纷表态人工智能将是下一个时代的革命性技术，可与互联网、移动互联网时代的变更相媲美；AlphaGo在围棋领域战胜人类最顶尖的棋手让大众第一次直观的认识到了人工智能的威力和强大，于是大家都不禁在思考到底什么是人工智能， 它将给人类带来怎样的变化和未来？ 📷 1、人工智能 人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学
人工智能新药研发 (AIDD) 是指在原研药与创新药研发过程中的相关应用场景下引入人工智能技术，以达到短时、低成本开发新药的目的。人工智能辅助药物设计与传统计算机辅助药物设计相比，两者在基础要素、推导方式等方面均有差异，人工智能可以间接应用于传统计算机辅助药物设计，助其发展。
11月18日，第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节在合肥拉开序幕。开幕式上，中国科学院院士鄂维南发表了《下一代人工智能》的主题演讲，分享对未来的思考与展望。
大数据文摘作品 编译：新知之路、Niki、笪洁琼、Aileen 截至2017年12月，全球完成AI领域的合并与收购额高达213亿美元，比2015年多出26次交易。充斥着万众期待、大肆宣传与激烈竞争的AI领域，如同当年加州淘金热潮般蓬勃爆发。 无论是在好莱坞电影或是新闻，2017年都充斥着无数人工智能（AI）与人类思维博弈的热议。而摆在眼前的竞争并不只是在人与电脑间，而更多存在于不断疯狂烧钱、投资并寄期望于成为全球AI领导者的科技大佬之间。 世界上最大的科技公司，无论国内或者国外，比如Alphabet（谷歌的
在此之前，我已经写了关于将区块链与物联网(物联网)整合的现实和潜力。现在我将研究如何加密，分布式的ledgers可以为另一个前沿技术开发新领域:人工智能(AI)。 人工智能(AI)这个词现在最常用，简单地说，就是建造能够执行似乎需要智能的任务的机器的理论和实践。目前，正在努力实现这一目标的尖端技术包括机器学习、人工神经网络和深度学习。 与此同时，区块链本质上是一种新的数字信息归档系统，它以加密的分布式账本格式存储数据。因为数据是加密的，并且分布在许多不同的计算机上，因此可以创建防篡改的、高度健壮的数据库
近日，波士顿动力公司发布了一段该公司Atlas机器人的最新视频。视频中机器人完成了360度后空翻，虽然最后没站稳，但是依旧给人们带来巨大震撼。机器人越来越智能的同时，正变得越来越灵活，人类的压力更大了。
“机器学习”是一门计算机科学，指的是机器对数据进行学习，并执行一些通常来说需要人类智力来完成的任务。现在，该技术正在快速发展的阶段：据Gartner称，到2022年，超过一半的数据和分析服务将由机器代替人来完成，将会比现在增长10％。
---- 新智元编译 来源：forbes 编译：克雷格 【新智元导读】Bernard Marr是美国的大数据专家，著有《大数据专家 小企业也能用好大数据》、《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领》等书。最近，Bernard Marr在Forbes上发表专栏文章，介绍了人工智能与区块链结合后，可能带来的三个具有突破性的方向。 之前我已经写过关于将区块链与物联网（IoT）整合在一起的现实情况和应用前景。现在让我们一起看看区块链如何为另一种尖端技术——人工智能（AI）——解锁新的领
人工智能（AI）一直是计算机科学中最令人兴奋的领域之一。随着硬件性能的不断提升和算法的改进，AI在各个领域都取得了显著的进展，如自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。然而，AI的进一步发展面临着巨大的挑战，其中之一就是对于大规模高维数据的有效管理和检索。近年来，一种新兴的技术——向量数据库（Vector Database）正在崭露头角，它被认为可能是推动AI再次起飞的关键。
对于非人工智能行业的人员来讲，一般是很难理解人工智能其中复杂的运行机制和精巧的逻辑结构的，但是这几年经过媒体的报道、业界的推广和企业的投资，人工智能技术已经出现了经典的应用场景和实用产品，如无人驾驶、聊天机器人、语音识别、人脸识别等等，可以说人工智能技术实际上对大部分人来讲已经不再陌生了。 然而人工智能从原理上讲属于一种通用性技术，并且是能够大幅度提高社会生产力的，这就像第一次工业革命的蒸汽机技术、第二次工业革命的电力技术、第三次工业革命的信息与通信技术一样，可以被广泛的应用到各行各业中，所以很多经济学家都
您已经听说过有关生成式人工智能（AIGC）的炒作。在整个经济领域，从医疗保健到金融，从零售到政府机构，组织都在寻找利用它的方法。似乎每位首席执行官都希望尽快推出应用程序。
ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务，因此有望成为提高办公、学习效率的工具。以前的人工智能AlphaGo打败了柯洁，但只是在围棋领域，而ChatGPT则已经进入了日常工作领域和生活世界。
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