Overview Basic Info. Model NO. Blanket/tapestry throw Material 20%Cotton80%Polyester or 100%Cotton Feature Anti-Pilling, Portable, Durable Type Blended Blanket Knitting Method Machine Weaved Pattern Yarn Dyed Usage Home, Travel, Picnic Sample Lead Time About 7-10 Days…
亚马逊首席执行官安迪·杰西 (Andy Jassy) 近来对生成式人工智能（GenAI）推动企业利润的潜力相当感兴趣。 Andy Jassy引用了亚马逊网络服务公司（AWS，该公司的云计算部门）当年的一份“愿景文件”，称亚马逊一直专注于设计和提供“原语”，或者为其他创新者创造下一个伟大事物所需的构建模块。 Andy Jassy表示，这种理念就是亚马逊构建 AWS 的方式，也是亚马逊如何加快零售客户交付速度的方式，也是亚马逊如何决定为在亚马逊数字商店销售的第三方商家存储和运送产品的方式。 Jassy称，其他公司利用亚马逊的这些构建模块推出了自己的服务，其中包括 Airbnb、Dropbox、Instagram、Stripe、Netflix、Hulu 甚至 CIA。 他在周四致股东的年度信中这样写道： “构建基元有意义地扩展了您的自由度。你有充分的选择，只受到你构建的基元和想象力的限制。” 如今，亚马逊正在将同样的理念引入当今大多数科技公司关注的热门话题：生成式人工智能。 Jassy 这样称道： “生成式人工智能是自云计算（云计算本身亦处于早期阶段）以来最大的技术变革，或许也是自互联网以来最大的技术变革。在亚马逊的历史上，我们从未感受到如此多的机会让客户的生活变得更好、更轻松。” 这家由电子商务巨头转型为云计算机的公司，利用这项新兴技术进行宣传，但就像迁移到云一样，首先也需要完成大量的底层工作。 Jassy所描述的底层阶段包括：向用户出售自己开发的基础模型，包括所需的计算资源和软件服务。 他承认，这些努力将需要大量黄仁勋的 Nvidia GPU。即使亚马逊无法在这场人工智能淘金热中制造出铲子——或者至少不是每个人都想要的铲子，它仍然可以想用高价出租它们。 在 GTC 上 Nvidia透露，亚马逊的 Ceiba 超级计算机最初计划使用其现有的 Hopper GPU，但实际上会使用 20,000 多个 Blackwell 加速器来构建。…
被业界称为“人工智能教父”的计算机科学家杰弗里·辛顿 ( Geoffrey Hinton)近日再次向公众表示，如果人类不小心的话，人工智能增强型机器“可能会接管地球”。 现年75 岁的辛顿周日在哥伦比亚广播公司的《60 分钟》节目中接受采访时表示，快速发展的人工智能技术可能会在“五年内”完全超越人类。他补充说，如果这种情况发生，人工智能的发展可能会超出人类的控制能力。 “这些系统逃脱控制的方法之一是编写自己的计算机代码来进行自我修改，”辛顿说。“这是我们需要认真担心的事情。” 辛顿因其数十年来在人工智能和深度学习方面的开创性工作而获得 2018 年图灵奖。在谷歌工作了十年后，他于2023年的5月份正式辞去了谷歌副总裁兼工程研究员的工作，这样他就可以自由地谈论人工智能带来的风险。 辛顿说，人类、包括像他这样能够构建当今人工智能系统的科学家，仍然没有完全理解这项技术是如何工作与发展的。许多人工智能研究人员坦率地承认缺乏深度理解：今年4月份，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)已经将其称为人工智能的“黑匣子”问题。 正如辛顿所描述之言论，科学家为人工智能系统设计算法，从互联网等数据集中提取信息。“当这种学习算法与数据交互时，它会产生擅长做事的复杂神经网络，但我们并不真正了解它们是如何做这些事情的。” 谷歌皮查伊和其他人工智能专家似乎并不像辛顿那样担心，比如人类会因此失去控制。其中，另一位图灵奖获得者、也被认为是“人工智能教父”的Yann LeCun称任何关于人工智能可能取代人类的警告都是“荒谬可笑的” ——因为人类总能阻止任何变得过于危险的技术。 人工智能系统能够自我学习和自我编码 2019年，辛顿博士及其合作者Yann Lecun（左）和Yoshua Bengio获得了图灵奖——计算机界的诺贝尔奖，以奖励他们在人工神经网络方面的工作如何帮助机器学会学习。 我们来看一个真实的AI“游戏”实例。 首先我们来到谷歌位于伦敦的人工智能实验室，这里有一个足球项目，这些机器人是机器学习的一个非常好的例子。需要事先明确的是，机器人的编程并不是为了踢足球。他们被告知要得分，必须自己学习如何做到。 一般情况，人工智能是这样做的。辛顿和他的合作者分层创建软件，每一层处理部分问题，这就是所谓的神经网络。但以下这些才是关键：比如，当机器人得分时，一条消息会通过所有层向下发送，表明“这条路径是正确的”。 同样，当答案错误时，该消息就会通过网络传递。因此，正确的连接会变得更加牢固。错误的连接会变得更弱。通过反复试验，机器便可以自我学习。 因此，辛顿博士认为这些人工智能系统将比人类大脑更擅长学习。 虽然目前它们的规模要小得多。目前即使是最大的聊天机器人也只有大约一万亿个连接，而人的大脑大约有100万亿。然而，在聊天机器人的数万亿个连接中，它所知道的信息远远多于你在 100 万亿个连接中所了解的信息，这表明它有更好的方法将知识融入这些连接中，这是获取尚未完全理解知识的更好方法。 目前我们大致能了解它正在做什么。但一旦事情变得非常复杂，我们就不知道发生了什么，就像我们不知道你的大脑里发生了什么一样。 人们会说它是由人工设计的，完全可以掌握。 辛顿对此表示否定，他说事实并非如此。我们所做的是设计学习算法。这有点像设计进化原理。但是，当这种学习算法与数据交互时，它会产生擅长做事的复杂神经网络。但我们并不真正了解他们是如何做这些事情的。 而这些系统可以自主编写或修改自己的计算机代码并执行自己的计算机代码将意味着一个严重的安全担忧。 这些人工智能系统逃脱控制的方法之一是编写自己的计算机代码来修改自身。这是我们，特别是专家和工程师需要认真对待所担心的事情。 人工智能的未来存在“巨大的不确定性” 杰弗里·辛顿…
话说，硅谷最激动人心的游戏《我们是在泡沫中吗？！》的新一期已经开始演出。 这一次，游戏取决于人工智能技术是否像消费者互联网那样——甚至更戏剧性地改变世界——或者逐渐消失，给我们留下一些进步，但不会带来新的全球经济。 这个游戏并不怎么容易玩，而且可用的数据点往往令人困惑，而不是具有启发性。下面又出现一个认知人工智能公司出现了。 一个成立不到60天的AI公司 你可以没有听说过这家初创公司，一部分原因是它一直试图保守秘密，部分原因是直到两个月前它才正式作为一家公司注册。 但是这家非常非常年轻的公司，其 10 名员工一直在硅谷的 Airbnb 和纽约的家庭办公室之间奔波，它已经从Peter Thiel的风险投资公司Founders Fund和其他品牌投资者那里筹集了 2100 万美元，此外还包括 Twitter 前高管埃拉德·吉尔 (Elad Gil) 。 他们把这次的成功押注于 Cognition AI 的团队及其主要技术发明，一个称为“Devin” 的编程机器人。 纽约认知人工智能团队Cognition AI 全体成员 这个 Devin 是一款与Copilot类似的软件开发助手，它是由GitHub 、微软和OpenAI技术联合构建的，就像是下一代软件开发助手。 Devin 不仅可以提供编码建议和自动完成一些任务，还可以自行承担并完成整个软件项目。为了让它发挥作用，你可以给它一个任务——“创建一个网站，绘制悉尼所有意大利餐厅的地图”，然后软件会执行搜索来查找餐厅，获取它们的地址和联系信息，然后构建并发布显示信息的站点。在工作时，Devin 会实时显示它正在执行的所有任务，并在测试正在编写的代码时自行查找和修复错误。 Cognition AI 的团队构成…
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Sora 生成的视频效果好吗？确实好。Sora 算得上 AGI 发展历程上的里程碑吗？我个人觉得算。我们知道它效果好就行了，有必要知道 Sora 到底是怎么做的吗？我觉得最好是每个人能有知情的选择权，任何想知道的人都能够知道，这种状态比较好。那我们知道 Sora 到底是怎么做出来的吗？不知道。马斯克讽刺 OpenAI 是 CloseAI，为示道不同，转头就把 Grok 开源了。且不论 Grok 效果是否足够好，马斯克此举是否有表演成分，能开源出来这行为就值得称赞。OpenAI 树大招风，目前被树立成技术封闭的头号代表，想想花了上亿美金做出来的大模型，凭啥要开源？不开源确实也正常。所谓 “开源固然可赞，闭源亦可理解”。但是，我个人一年多来的感觉，OpenAI 技术强归强，然而有逐渐把技术神秘化的倾向，如果不信您可以去读一下 Altman 的各种访谈。在这个 AI 技术越来越封闭的智能时代，技术神秘化导向的自然结果就是盲目崇拜，智能时代所谓的 “信息平权” 或只能成梦想。我不认为这是一个好的趋势，我发自内心地尊敬对技术开放作出任何贡献的人或团体，且认为对技术神秘化的去魅，这应该是 AI 技术从业者值得追求的目标。本文试图尽我所能地以通俗易懂的方式来分析 Sora 的可能做法，包括它的整体结构以及关键组件。我希望即使您不太懂技术，也能大致看明白 Sora 的可能做法，所以画了几十张图来让看似复杂的机制更好理解，如果您看完对某部分仍不理解，那是我的问题。 Key Messages 这部分把本文关键信息列在这里，特供给没空或没耐心看长文的同学，当然我觉得您光看这些估计也未必能看明白。Key Message…
Apparel Shoe Gift & Accessories Show: the trade show Find all you need under one roof at The Apparel, Shoe, Gift and Accessories Show, the Caribbean’s largest business to business trade show for your wholesale…
几个月来，ChatGPT聊天机器人，引发了人们对人工智能的新兴趣以及投资热情。但是上周末，OpenAI 的首席执行官警告人们说，虽然他们发明了ChatGPT，但是这种聊天机器人的研发策略已经结束。 目前，需要共同探索未来的新方向，但谁也不知道新的奇点来自何方。 近几年来， OpenAI通过采用现有的机器学习算法，并将其扩展到以前人们无法想象的规模，本次在与自然语言一起工作的人工智能方面，已经取得了一系列印象深刻的进步。 GPT-4 是这些技术中最新的一个，它用数万亿个文本单词和数千个功能强大的计算机芯片进行训练，该过程已经耗资超过 1 亿美元。 OpenAI 的首席执行官萨姆奥特曼（Sam Altman）表示，未来新一步的进化，将不会来自于巨型模型。 他说：“我认为我们正处于时代的末尾，这个时代就是这些内容了。比如大模型、巨型模型”。他上周的晚些时候，在麻省理工学院举行的一次活动中告诉观众们。“我们会以其它方式让GPT变得更好。” Altman 的声明表示在开发和部署新 AI 算法的竞赛中出现了意想不到的转折。 自从 OpenAI 在去年 11 月推出 ChatGPT 以来，微软利用其底层技术为其 Bing 搜索引擎添加了聊天机器人，而谷歌则推出了名为 Bard 的聊天机器人与其竞争。 从诞生开始，许多人便急于尝试使用新型聊天机器人来帮助完成自己的工作或其它任务。 与此同时，包括Anthropic、 AI21、 Cohere和 Character.AI在内的众多资金充足的初创公司正在投入大量资源来构建更大的算法和模型，以期待努力赶上 OpenAI 的技术。…
Prices On Gold And Silver Gold Price Today See how gold spot prices have been trending. This interactive graph shows the value of gold, silver, platinum, and palladium on a specific day, week, month, or…
Click:sustainable design 向量嵌入在人工智能中至关重要，它可以将复杂的非结构化数据转换为机器可以处理的数字向量。这些嵌入可以捕获数据中的语义含义与关系，从而实现更有效的分析和内容生成。 ChatGPT 的所属企业 OpenAI 提供了多种嵌入模型，这些模型可提供高质量的向量表示，可用于各种应用程序，包括语义搜索、聚类和异常检测。本指南将探讨如何利用 OpenAI 的文本嵌入模型来构建智能且响应迅速的 AI 系统。 何为向量嵌入与嵌入模型？ 在我们深入讨论这些之前，先来了解几个术语。首先，什么是向量嵌入？它们是许多 AI 概念的基石。向量嵌入是数据的数字表示，特别是文本、视频、音频、图像和其他数字媒体等非结构化数据。它们捕捉数据中的语义含义和关系，并为存储系统和 AI 模型提供一种有效的方式来理解、处理、存储和检索复杂且高维的非结构化数据。 那么，如果嵌入是数据的数字表示，那么如何将数据转换为向量嵌入？这就是嵌入模型的作用所在。 嵌入模型是一种将非结构化数据转换为向量嵌入的专门算法。它的目标是在于学习数据中的模式和关系，然后在高维空间中表达它们。其关键思想是相似的数据将具有相似的向量表示，并且在高维空间中彼此更接近，从而使 AI 模型能够更有效地处理和分析数据。 比如，在自然语言处理 (NLP) 的背景下，嵌入模型可能会了解到单词“king”和“queen”是相关的，并且应该在向量空间中彼此靠近，而单词“banana”则应该放在较远的位置。 向量空间中的这种接近性反映了单词之间的语义关系。 嵌入模型和向量嵌入的常见用途是在检索增强生成( RAG ) 系统中。 RAG 系统并非仅仅依赖大型语言模型( LLM ) 中的预训练知识，而是在生成输出之前为 LLM 提供额外的上下文信息。这些额外的数据使用嵌入模型转换为向量嵌入，然后存储在Milvus等向量数据库中（它也可通过Zilliz Cloud作为完全托管的服务提供）。…