雷锋网按：这里是油管Artificial Intelligence Education专栏，原作者Siraj Raval授权雷锋字幕组编译。
其实我对这个实验的结果并不是特别满意，但我还是想分享一下，因为摆弄字体是件非常简单和有趣的事情。而且有人问我怎么做，我告诉她我会写一篇博文来介绍一下 :smiley:
作者 | Tristan Greene 译者 | Sambodhi 策划 | 刘燕 美国汽车工程师学会（SAE）关于自动驾驶分级标准的定义已经成为定义自动驾驶车辆的全球行业参照标准，用以评定自动驾驶技术。其中，L5 级是完全自动化，由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作。一些专家认为这将需要十年甚至更长的时间，而另一些专家则认为 L5 级的自动驾驶永远不会实现。 曾经有人告诉我们，到 2018 年，自动驾驶汽车将会在世界范围内大行其道。但这件事并没有发生，我们就被告知，这件事将会在 2020 年底发生。假如这一切
有好点子，想创业，但没钱，怎么办？Kickstarter是美国著名的众筹网站，在这里可以帮有好点子的创业者实现梦想！本文数据侠抓取了Kickstarter的众筹数据，在进行数据可视化与分析后，得出了一些洞察结果，也许可以帮助到想要创业的朋友哟！
您的公司想要构建数据网格。伟大的！怎么办？这是一个快速入门指南，可帮助您入门 - 并防止您的数据基础设施变成热网格。
关键时刻，第一时间送达！ 近日，Einfach nerdig 在 Youtube 上发起了一个直播：通过人工智能学习系统来播放“超级马里奥”。目前这个直播仍然很受欢迎。 人工智能系统 MarI/O
原作 Mustafa Suleyman 维金 编译自 Wired 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 2018年，正火热的人工智能会朝什么方向发展？ DeepMind联合创始人苏莱曼（Mustaf
---- 新智元编译 来源：thenextweb 作者：TRISTAN GREENE 编辑：Sean 【新智元导读】近日，加州伯克利研究人员在老鼠头上开一个「窗口」，将全息图直接投射到老鼠大脑中，成功地激活和抑制了老鼠大脑中特定的神经元群。这种方法可以让研究人员在模拟大脑对外界刺激作出的自然反应时，以每秒数百次的速度操控特定神经元群。 加州大学伯克利分校的神经科学家正在开发一种可编辑人类大脑活动的设备。这种设备可以影响人类大脑，「编辑」人类的感觉和记忆。阿诺德·施瓦辛格主演的恐怖科幻电影《全面回忆》
1.CodeFusion: A Pre-trained Diffusion Model for Code Generation(EMNLP 2023)
译者 | 于之涵 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 在近日举行的 Google I/O 大会上，Google 的一些顶尖科学家齐聚一堂，共同讨论了人工智能的未来。 人工智能领域存在着两种发展状态，乍一看，它们完全相反。在 2018 年，我们已经有了可以准确识别猫的计算机系统，而且近乎完美，但是另一方面，全自动驾驶汽车和针对医生的 AI 诊断工具还只是处于在功能上可用的状态。 在今天，想要弄清楚人工智能到底能做些什么，本身就是一项艰巨的任务，这也是为什么我们要从弄清楚一个基础问题入
深度学习中的双下降现象，可能大家也遇到过，但是没有深究，OpenAI这里给出了他们的解答。
CDP 公共云的引入大大减少了您可以使用 Cloudera 的最新技术启动和运行的时间，无论是容器化数据仓库、机器学习、操作数据库或数据工程经验，还是基于虚拟机的多用途数据中心部署方式。
近日，武汉大学发布公告，我国著名数学家、教育家，武汉大学原校长齐民友逝世，享年 92 岁。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 袁璐、宁云州 在如今的网络环境下，连恐怖主义都已经进入了“新媒体时代”，与“老牌”恐怖组织（如“基地”组织）大有不同。以IS为代表的恐怖主义开拓了“网络圣战”的新阵地。 IS甚至自己建立了一个媒体帝国，专门监控视频和内容的生产，依靠网络和社交媒体来宣传曝光自己、招募新成员。极端组织的支持者已经在社交媒体上形成了一个严密的社区结构，恐怖主义专家伯杰（JMBerger）指出，一个为Twitter专门设计的名为The Dawn of Glad Tiding的APP，让IS
目前，由IBM、微软、谷歌、Rigetti等美国公司进行的研究被广泛认为是量子计算机技术的最前沿。毫不夸张地说，美国是量子计算领域的全球领导者。但是，这种情况正在改变。
与微软合作的物理学家认为：宇宙是一台可自主学习的计算机！ 这篇预印本论文让人脑洞大开。 与微软合作的一群理论物理学家近日发表了一篇令人震惊的预印本研究论文，该论文将宇宙描述为一套可自主学习的系统，遵循演进定律。 换句话说：我们所有人生活在一台可学习的计算机中。 牛津大学哲学家Nick Bostrom的“模拟论证”（Simulation Argument）最近一直是科学界的热门话题。我们之前发表了《如果你生活在模拟中，但没有计算机，会怎么样？》（https://thenextweb.com/news/wha
来源：Deephub Imba本文约1400字，建议阅读5分钟集成ChatGPT和LLM到各种应用程序中只是使用语言模型的潜力的一部分。 ChatGPT和LLM技术的出现使得这些最先进的语言模型席卷了世界，不仅是AI的开发人员，爱好者和一些组织也在研究探索集成和构建这些模型的创新方法。各种平台如雨后春笋般涌现，集成并促进新应用程序的开发。 AutoGPT的火爆让我们看到越来越多的自主任务和代理利用了GPT-4的API。这些发展不仅增强了处理集成不同系统的复杂任务的能力，而且还推动了我们通过自主人工智能所能
1.LLaVA-Med: Training a Large Language-and-Vision Assistant for Biomedicine in One Day
250 多年来，数学家一直试图「爆破」物理学中一些最重要的方程：那些描述流体如何流动的方程。如果他们成功了，那么他们将会发现一种情况，在这种情况下，这些方程会被打破——可能是一个无限快旋转的漩涡，或者是一个突然停止和开始的电流，或者是一个粒子以无限快的速度掠过它的邻居。超出那个爆炸点——「奇点」——方程将不再有解。它们甚至无法描述我们生活的世界的理想化版本，数学家将有理由怀疑它们作为流体行为模型的普遍可靠性。
从第一款FPS游戏《德军总部3D》出现以来，这种类型的游戏广受好评，创新的玩法也层出不穷，比如“吃鸡”。
欧拉方程，是250年前（1755年）由瑞士数学家欧拉提出，属于无黏性流体动力学中最重要的基本方程。
已经有人总结过可以让ChatGPT作为Midjourney图像生成的模板。在本文中，我们将展示如何根据个人用例创建这些提示，这可以让ChatGPT生成的提示可控性更高。
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理
本文介绍了60+本关于大数据、数据科学、数据挖掘、机器学习、Python、R等技术的免费书籍。这些书籍包括《Python自然语言处理》、《计算机视觉：算法与应用》、《Concise Computer Vision》等。这些书籍适合初学者和专业人士阅读，可以用于扩展知识面、提高技能水平或者进行学术研究。
我们最近的博客讨论了从传统平台到 CDP 私有云基础的四种途径。在本博客和随附的视频中，我们将深入探讨运行从 CDH5 或 CDH6 到 CDP 私有云基础的就地升级的机制。整体升级遵循如下所示的七个步骤。
近年来，BERT、GPT-2等深度学习语言模型，极大地提高了问答、摘要、人机对话等下游自然语言处理任务的性能。
无论是电脑、智能手机、或者是其他的可联网设备，只要连了网络，就意味着已经暴露在安全威胁之中了。尤其是最近几年，间谍技术和各类间谍工具发展迅速，导致黑客组织、情报机构窃取情报的效率越来越高。 现在问题来
埃森哲公司的调查表明，企业将业务迁移到云平台可能需要付出代价，但如果不进行此类投资，可能会让企业在市场竞争中陷入困境。
来源：AI科技评论本文约4800字，建议阅读10+分钟今年早些时候，一个由数学家和地球科学家组成的团队发现了一种全新的近似奇点的方法——他们利用了深度学习方法，能够直接观察奇点。 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆发点——也就是“奇点”——方程将不再有解。这些方程甚至将
几个世纪以来，数学家们一直想知道欧拉流体方程在某些情况下是否会崩溃或被“爆破”。一种新的机器学习方法让研究人员确信，这种“爆破”即将到来。 作者｜ Jordana Cepelewicz 编译｜钱磊、Ailleurs 编辑｜陈彩娴 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Jordana Cepelewicz 编译：钱磊、Ailleurs 编辑：陈彩娴 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆发点——也就是“奇点”——方程将不再有解。这些方程甚至将无法描述这个世界的理想情况，数学家们有理由怀疑这些流体行为的模型
以下是几周前在北美KubeCon + CloudNativeCon的概况，以及与OpenTelemetry相关的活动。
以下内容来自Bloomberg，量子位编译 △ Babak Hodjat Babak Hodjat坚信，人类太情绪化了，不适合进入股市。因此，他创立了第一支完全由人工智能管理的对冲基金。 “人类有偏见和敏锐，意识和无意识，我们人类会犯错，这一点已经得到广泛的证明。对我来说，依赖人类的直觉和判断，比纯粹数据和统计所显示的更为可怕。”Hodjat说。 Hodjat是一位计算机科学家，苹果Siri智能助理的奠基者之一，坐拥21项专利。他也是Sentient Technologies的联合
作者：Tristan Sloughter （与 Daniel Dyla 和 Robert Laurin 合作。）
大数据文摘授权转载自AI前线 作者：Tristan Greene 译者：王强，刘燕 策划：刘燕 随着人工智能和量子科学领域越来越紧密地交织在一起，这方面的研究也逐渐被财力雄厚的企业研究机构所主导。如果出现了科学“僵局”，对立双方无法通过科学方法就特定技术方法的有效性达成一致——而其中又掺杂了企业利益时，会发生什么？ 科学研究的突破成果总是引人注目、鼓舞人心。但当不同立场的科学家群体对成果的看法存在差异时，往往激发科学辩论。 近期，科技圈的一场学术争论引起热议。 谷歌母公司 Alphabet 旗下的研究公司
当你从桌子上拿起一块虚拟拼图时，能真切地感受到拼图就在手中，就是手指会停住的那种，效果大概就像下面这样。
BERT和GPT-2之类的深度学习语言模型（language model, LM）有数十亿的参数，互联网上几乎所有的文本都已经参与了该模型的训练，它们提升了几乎所有自然语言处理（NLP）任务的技术水平，包括问题解答、对话机器人和文档理解等。
第17届推荐系统年会（ACM RecSys）将在2023年9月18日到22日于新加坡举办。值得注意的是，本届年会是疫情发生以来的首次线下参会，大家可以在线下共享推荐系统领域的最新研究进展（面基）。并且这也是RecSys入选CCF推荐列表B类会议的首次会议，相信未来会有更多研究者瞄准这一会议进行投稿。
这听起来可能没什么大不了，但它对法律界的一个基本假设即只有人类才能是发明者提出了质疑。 名为DABUS的AI机器是一个“人工神经系统”，其设计已在全球掀起了一系列争论和庭审大战。 周五，澳大利亚联邦法院做出了历史性裁决：“发明者可以是非人类”。 就在几天前，南非成为第一个打破现状，授予专利、认可DABUS是发明者的国家。 两年多来，AI先驱和DABUS的创建者Stephen Thaler及其法律团队一直在发起一场声势浩大的全球性运动，要求将DABUS认可为是发明者。他们认为，DABUS可以自主执行获得专利
古老的大数据技术孕育了云计算，从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务，而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
本文介绍了Spotify的音乐推荐系统，以及如何利用机器学习来实现个性化推荐。作者主要介绍了三种推荐模型：协同过滤、自然语言处理和原始音频模型。协同过滤模型通过分析用户的历史收听记录，找到相似的用户，从而推荐相似用户喜欢的歌曲；自然语言处理模型通过分析歌曲的元数据，提取出歌曲的特征，然后与用户的历史收听记录进行匹配，推荐相似歌曲；原始音频模型则通过对音频的分析，提取出歌曲的特征，然后与用户的历史收听记录进行匹配，推荐相似歌曲。最后，作者总结了Spotify的推荐系统，并表达了对技术的敬畏之情。
来源：Github 编译：费欣欣 【新智元导读】TensorFlow今天正式发布了1.5.0版本，支持CUDA 9和cuDNN 7，进一步提速。并且，从1.6版本开始，预编译二进制文件将使用AVX指令，这可能会破坏老式CPU上的TF。 刚刚，TensorFlow发布了1.5.0正式版，很多人都期待已久，最重大的改动是支持CUDA 9和cuDNN 7，这承诺将使Volta GPUs/FP16上的训练速度翻倍。 此外，Eager execution预览版可用，也将吸引不少初学者。 下面是这次更新的重大变动及错误
自 2012 年以来，深度学习的发展有目共睹，今年 3 月，为此做出巨大贡献的 Yoshua Bengio、Yann Lecun和Geofrey Hinton 一同获得了图灵奖。但现在，深度学习需要被进一步挖掘。
IDC 预测，到 2025 年，全球数据量将达到 1.75 ZB。较旧的单一数据管理方法已经难以管理和维护如此规模的高质量、安全且合规的数据。
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翻译 | reason_ W编辑 | suiling 营长按： 不好意思，被标题党了吧 其实，我们全篇讲的是坐音乐推荐的始祖Spotify的音乐推荐系统。 搞懂了这货的算法，还有啥是你不知道的。 不说废话了，赶紧上编译的正文吧。 每个周一，数亿的Spotify用户会在Spotify上看到一个全新的音乐推荐列表，这是一个包含了30首歌曲的自定义混音专辑，被称为“Discover Weekly（每周发现）”，这里边的音乐都是你未曾听过的，但基本上都是你喜欢的。 我是Spotify的忠实粉丝，尤其是“每周
第一行中，03:30:22是当前时间，up 39 min是系统运行的运行了多长时间，1 user指出了当前有几个用户登录到系统，load average指的是系统负载，这后面的三个值分别是1分钟，5分钟，15分钟的系统负载平均值。
本文介绍了Spotify如何利用机器学习实现每周发现（Discover Weekly）功能，通过分析用户的听歌习惯和社交网络上的互动，为用户推荐个性化的音乐。具体来说，Spotify使用协同过滤和自然语言处理技术，以及一个名为“每周发现”的算法，来找出与用户喜好相似的歌曲。该算法首先分析用户的听歌记录，然后通过一个名为“社会网络”的模块来获取用户的社交网络信息。最后，Spotify会根据这些信息生成一个每周发现歌单，并发送给用户。
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