强化学习（RL）：定义、概念与实际应用
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一支，着眼于训练算法（或智能体），使其通过与环境的互动学习采取行动，以最大限度地获得累积奖励。强化学习的灵感来源于心理学对动物和人类如何通过试错过程从经验中学习的研究，特别是对操作性条件反射的研究。近年来，强化学习因解决连续决策的复杂问题而备受关注。强化学习的关键概念智能体（Agent）：在强化学习过程中，智能体是学习
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卷积神经网络（CNN）：定义、工作原理及主要应用
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类主要用于计算机视觉领域的深度学习算法。通过其特有的结构设计和强大的图像处理能力，CNN已成功应用于图像和视频识别、自然语言处理甚至游戏等多个领域，彻底改变了物体检测、图像分割和面部识别等任务的表现。卷积神经网络的基本原理要理解CNN的工作原理，首先需要熟悉神经网络的基本概念。神经网络模仿了人脑的结构和功能，由相
生成式对抗网络（GAN）：人造现实的引擎
生成式对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）在近年来的AI研究中备受瞩目。它们因能够生成高质量、逼真的数据样本而赢得了极大的关注。GAN的应用范围广泛，涵盖图像合成、风格转换和数据增强等多个领域。在本文中，我们将探讨GAN的基础概念、工作原理、相对于其他神经网络模型的优势以及其主要应用场景。定义：什么是GAN?生成式对抗网络（GAN）是由两个神经网络构成
OpenAI CEO阿尔特曼与三星会长李在镕首次单独会面，讨论AI芯片合作
背景与会面详情近日，据《韩国时报》报道，OpenAI CEO山姆・阿尔特曼在美国硅谷与三星集团会长李在镕进行了首次单独会面。这次会面发生在上周末，双方讨论了关于人工智能（AI）芯片的合作问题。阿尔特曼曾在今年1月访问韩国，并参观了三星电子的半导体工厂。此次会面标志着双方在AI技术领域的进一步接触与合作。合作动机阿尔特曼正在推动开发自己的AI芯片，以减少对英伟达的依赖。三星电子作为全球第一大存储半导
古尔曼：苹果“Apple Intelligence”功能将分批上线，重磅功能要等到明年
近日，为期一周的苹果 WWDC24 开发者大会圆满落幕。对于无法亲临现场的人来说，周一的主题演讲无疑是整个活动的核心，因为它深入展示了苹果未来的计划。而本次演讲的主角，正是苹果全新的人工智能服务——“Apple Intelligence”。这项服务是苹果针对微软Copilot等竞品推出的解决方案。据彭博社记者马克·古尔曼（Mark Gurman）透露，尽管发布会上展示了许多酷炫的功能，但部分功能需
探索 Hugging Face 与大语言模型的力量：变革自然语言处理
自然语言处理（NLP）已经彻底改变了我们与计算机互动的方式，使得机器能够理解和解释人类语言。这一变革的重要推动力之一是Transformer架构的兴起，这种架构已经成为最先进NLP模型的首选。在本文中，我们将深入探讨NLP的影响及Transformer在其中的作用，探索Hugging Face作为Transformer平台的力量，并揭示其如何增强NLP和语言模型（LLM）的各种方法。NLP的影响与
OpenAI回应营利性公司传闻：核心使命仍为非营利组织
6月17日消息，据The Information上周五援引知情人士的消息称，OpenAI首席执行官Sam Altman在与一些股东会面时表示，公司正在考虑改变其治理结构，非盈利董事会将不再控制其营利性业务。消息指出，Altman提到的一种方案是成立一家营利性公司。这一转变可能为OpenAI最终进行首次公开募股（IPO）铺平道路。目前，OpenAI的估值约为860亿美元（约合6257.22亿元人民币
马斯克撤销对OpenAI及奥特曼诉讼，但不排除未来再起诉的可能
事件背景2024年6月12日消息，据国外媒体报道，美国当地时间周二，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）撤回了针对OpenAI及其两位联合创始人的诉讼。这起诉讼还质疑了ChatGPT所有者OpenAI与微软的合作关系。诉讼详情这起诉讼的听证会原定于周三在旧金山举行，马斯克撤诉后，法官无需再考虑是否按被告要求驳回此案。根据法庭文件，马斯克的律师在周二提出了无偏见的驳回请求，意味着该案件
基于人类反馈的强化学习（RLHF）：定义、应用及面临的挑战
基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）是人工智能（AI）领域的一个新兴研究领域，代表了强化学习（RL）技术与人类反馈结合的尝试。这一方法为培训AI个体学习复杂任务带来了新的视角，展现了在提升人工智能系统性能、适应性和效率方面的巨大潜力。强化学习与人类反馈强化学习（RL）是机器学习的一种类型，个体（Agent）通过与
人工智能生成内容（AIGC）：新时代的创新篇章
人工智能生成内容（AIGC）标志着内容创作方式的一次重大变革。在传统的由专业人士（PGC）和用户（UGC）共同形成的内容生态系统中，AIGC以其独特的由AI驱动的内容创作能力，正逐渐成为这一体系的新型补充。AIGC的定义AIGC指的是通过人工智能根据给定的输入指令提取意图并生成内容的过程。例如，基于用户输入的一段文本描述，AI可以合成与之相关的图片，或是在给定故事大纲的情况下竣工整篇文章。AIGC