怎么叫人做网站,怀来住房和城乡建设局网站,ifanr wordpress,wordpress替换函数#x1f440;日报周刊合集 | #x1f3a1;生产力工具与行业应用大全 | #x1f9e1; 点赞关注评论拜托啦#xff01; #x1f440; 滴滴组建大模型团队#xff0c;将落地部分个人出行和企业差旅场景 https://www.36kr.com/p/2519217183041289 11月15日#xff0c;3… 日报周刊合集 | 生产力工具与行业应用大全 | 点赞关注评论拜托啦 滴滴组建大模型团队将落地部分个人出行和企业差旅场景 https://www.36kr.com/p/2519217183041289 11月15日36氪从多名独立信源处获悉滴滴内部已经组建大模型团队由滴滴出行地图与公交事业部负责人、算法委员会轮值主席柴华担任技术负责人。
几名知情者表示滴滴大模型落地的场景并非地图导航而是计划以部分个人出行和企业差旅为场景用以提升用户差旅、出行规划效率。
稍早之前高德地图、T3 出行已官宣入局大模型。9月20日高德就发布安全出行大模型帮助网约车平台提升安全管理能力、降低安全风险。11月10日T3 出行宣布与中国电信达成战略合作共同打造国内出行行业首个生态大模型「阡陌」逐步推出各类出行场景大模型解决方案 ⋙ 了解更多 面壁智能发布AI Agents首个SaaS级产品ChatDev https://chatdev.modelbest.cn 11月15日面壁智能公众号发文宣布正式推出基于群体智能的AI原生应用「面壁智能 ChatDev」智能软件开发平台。据称这是业内首次将 AI Agents 群体智能协作技术应用于软件开发的 SaaS 平台产品可以让软件开发者和创新创业者以极低的成本和门槛高效完成软件开发工作。
SaaS 版 ChatDev 将原始版本的核心能力浓缩成一个更加简洁高效、应用门槛更低的可视化交互平台即便没有编程经验的普通用户也能轻松使用 ⋙ 了解更多 生成式AI没有「第二幕」一直在「第一幕」 https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-act-two 9月红杉美国在其官网发表了一篇文章「Generative AI’s Act Two (生成式AI的第二幕)」认为生成式AI已经从「原型概念验证」转向「实际应用规模化部署」的第二阶段The moats are in the customers, not the data (真正的壁垒是客户而不是数据)。
这篇文章的作者结合ChatGPT 近期 的功能更新、创业团队出海团队的数据增长等提出了自己的观点我们仍处在生成式AI的第一幕仍在进行初期的技术和产品探索距离大规模应用还有很长的距离各规模的初创团队仍有很多机会。 对于创业公司,不要忌讳先做成「套壳」可以先通过「套壳」的方式快速验证AI在某业务场景中的价值,之后再逐步完善成为独立的产品 海外创业环境更为立体创始团队可以选择不同的融资策略和商业模式,既可以做小型盈利的工具产品,也可以通过大量融资成长为大公司 AI对产品经理和设计师提出了全新要求需要考虑如何将AI技术能力与人类交互融合,同时考虑用户旅程和体验模式的改变 课程会催生「直接出售工作成果」这种新的商业模式而不仅是出售软件或服务也就是说AI初创公司通过生成式AI替代/辅助完成某些工作,然后直接销售这些工作结果 ⋙ 阅读原文 AI革命掀起乐高社区的讨论风暴接受or抗拒 (其实也没得选) https://bricknerd.com/home/the-ai-revolution-how-artificial-intelligence-is-impacting-the-lego-community-11-7-23 生成式人工智能的风暴正在吹向世界的各个角落乐高 LEGO 社区当然也不例外。乐高爱好者们纷纷开麦讨论使用AI生成乐高设计图到底是模仿还是创作是抄袭还是灵感源泉。 正面观点认为AI有着丰富的想象力并且打破了创作门槛不仅可以帮助新人快速上手也可以帮助专业乐高设计师快速尝试新想法让跟多人加入到乐高设计的世界 而反面观点认为AI设计的版权仍不明确而且太过酷炫的生成图会拔高公众的期待这都会影响乐高设计师的作品设计、工作效果甚至生计 面对AI的猛烈冲击我们能做的是努力在传统与创新之间找到平衡而且最重要的是牢记「AI只是创造力的辅助工具」积累领域专业知识和享受创作过程更为重要。 写给刚学编程的女儿老爸这4个锦囊妙计务必收好 https://blog.plover.com/prog/katara-advice.html 这篇文章很有意思是一位父亲写给编程新手女儿的建议可以很大程度上避免编程初期可能遭遇的陷阱和挫折。就像作者在文末写的那样其实学校应该开设一门 CS 课程专门讲讲这些实用的操作建议但实际上并没有。
总结下原文的核心建议不过更推荐去看看原文作者的行文非常流畅且接地气字里行间有着拳拳爱意 提高效率关注开发过程中的基本问题比如选择合适的编辑器VScode等、避免网络连接问题、性能较好的设备上工作而且要在开始项目前花时间熟悉开发环境以便更高效地进行编程 编写高质量代码编写易读、可维护代码的重要性建议使用有意义的命名、避免重复代码、简化复杂表达式等 有方法地进行调试系统地进行调试从明确问题、提出假设到逐步排查要注意工程化方法和逻辑思维在解决问题中的重要性 在适当的时候寻求帮助遇到困难的时候请记得回来寻求帮助 AI进阶指南AI高手绘制的超详细成长路线图(2023版) https://guides.ai/how-to-get-into-ai 这篇文章的主题是「How to become an AI expert (如何快速成为人工智能专家)」给出了非常明确的知识结构和学习路线图日报整理了文章框架和知识要点感兴趣可以阅读原文了解更多细节呀 第一章基础知识 定义AI的定义、机器学习的定义 背景知识数学、编程、算法 如何学习AI自学、训练营、正式教育 AI的工作原理机器学习类型、神经网络、自然语言处理、计算机视觉 实际技能数据清洗和预处理、模型训练和评估、部署 构建作品集GitHub、竞赛、开源贡献 网络领英、会议和网络研讨会、社区 就业机会角色、行业、金融、内容制作 第二章如何使用AI 识别需求目标、范围、预算 选择工具现成解决方案、定制解决方案 开始即插即用服务、基于代码的方法、API 数据准备收集、清洗 模型训练训练集、验证和测试 上线本地部署、云部署 维护性能指标、更新 伦理问题数据隐私、公平性和偏见 第三章6大AI原则 算法 数据 计算能力 可解释性 评估和指标 OpenAI 和 ChatGPT 第四章将AI付诸实践 项目规划 构建团队 基础设施 蓝图 集成AI 分析和反馈 评审你的工作 第五章扩大AI规模 用户采用 多样化 成本优化 服务改进 数据治理 技能培养 供应商管理 吸引人才 第六章跟上趋势 新闻 学术资源 社交媒体 会议和网络研讨会 课程 播客和视频 网络 案例研究 开源项目 Stanford CS224S: Spoken Language Processing http://web.stanford.edu/class/cs224s/syllabus 这是斯坦福 Stanford 在 2022 年春季开设的AI课程课程名称为「CS224S: Spoken Language Processing」重点介绍口语技术特别是对话和会话系统。课程学习前需要具备的 Python 编程能力、机器学习基础知识和自然语言处理基础知识。
课程涵盖了深度学习等方法在自动语音识别、语音合成、情感检测、对话管理、数字助手和口语理解系统中的应用。课程已经完全公开了 Slides 和视频可以访问上方链接获取。以下是课程大纲 第1周介绍和声学语音学 第2周对话简介 第3周对话中的机器学习 第4周课程项目与自动语音识别ASR简介 第5周自动语音识别 第6周高级ASR 第7周现代工具包中的口语语言产品 第8周语音合成/文本转语音TTS 第9周实用TTS与意义抽取 第10周海报展示与总结 感谢贡献一手资讯、资料与使用体验的 ShowMeAI 社区同学们 ◉ 点击 日报周刊合集订阅话题 #ShowMeAI日报一览AI领域发展前沿抓住最新发展机会 ◉ 点击 生产力工具与行业应用大全一起在信息浪潮里扑腾起来吧
