前情简介这个鸟的名字叫：菜鸟！我原来是做实施和售后服务的工程师，具体是什么工程师，我也不知道。知识体系很驳杂：编程方面我懂得C#、Html，JavaScript，Css的基础知识；懂得一点汇编的皮毛，所以做了一段时间的PC软件破解；懂得华为和华三的交换机常规配置；懂得Office系列的一些软件使用，包括比较冷一点的viso;懂一点点英语，连蒙带猜大概四级水平；有一段时间，我很焦虑，我想转职程序员！又怕人家不要我，也怕自己做不好。当然，无论如何都要试一试才会死心的。故事要从2021年讲起InThisYearIAmALucyDog我非常幸运，2021年6月1日我终于迈出了入职软件开发公司的重要一步
国科大《高级人工智能》沈老师部分——行为主义笔记沈华伟老师yyds，每次上他的课都有一种深入浅出的感觉，他能够把很难的东西讲的很简单，听完就是醍醐灌顶，理解起来特别清晰今年考试题目这部分跟往年基本一样，沈老师画的重点才是真的重点文章目录一、蚁群优化算法二、粒子群算法三、多臂赌博机四、马尔科夫决策过程五、策略学习六、博弈七、GNN卷积网络八、因果分析考试回忆一、蚁群优化算法思想：局部随机搜索+自增强基本原理：用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解，整个蚂蚁群体的所有路径构成待优化问题的解空间。蚂蚁依概率选择侯选位置移动，在经过的路径上留下信息素，信息素会随时间挥发，且信息素浓度大的路径更易被选取
人工智能在诞生之初就已展现出了与电子游戏的亲密关系。—方面，其开创者们长期利用游戏 来测试人工智能程序的性能，如今的人工智能也已经具备了在各种复杂游戏中击败人类玩家的 能力。另—方面，随着人工智能技术的发展，人们也发现可以利用这项技术来辅助游戏设计 和游戏制作，从而提升开发效率，甚至赋予游戏更多的可能。[40] 近来各类人工智能生成内容 （Artificial Intelligence Generated Content, AIGC）技术的发展，也预示着人工智能技术在游戏领域的应用，将走向普及化和综合化的道路。 本章节将会从程序化内容生成、AIGC、智能 NPC以及虚拟玩家等方面，来介绍人工
以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发等特定任务，生成文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容，成为不少科研工作
文章目录系列文章本文主要内容Task4-任务一：独立实现对GithubTrending页面的爬取，并获取每一个项目的名称、URL链接、描述完整代码及注释Task4-任务二：独立完成对HuggingfacePapers页面的爬取代码及注释Task4-任务三：形成一篇资讯文档代码及注释可能存在的问题和思考Task4-任务四：实现邮箱发送的功能代码及注释系列文章【AI的未来-AIAgent系列】【MetaGPT】0.你的第一个MetaGPT程序【AI的未来-AIAgent系列】【MetaGPT】1.AIAgent如何重构世界【AI的未来-AIAgent系列】【MetaGPT】2.实现自己的第一个Ag
文章目录📑前言一、ChatGPT和文心一言概述1.1ChatGPT1.2文心一言二、ChatGPT和文心一言比较2.1训练数据与知识储备2.2语义理解与生成能力2.2应用场景与商业化探索三、未来展望3.1模型规模与参数数量不断增加3.2多模态交互成为主流3.3知识图谱与大模型的结合3.4隐私和安全问题受到关注3.5可解释性和公平性成为研究重点3.6与人类的共生关系将进一步加强🌤️全篇总结📑前言随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理领域取得了显著进步。其中，ChatGPT和文心一言是两个备受关注的大模型，它们在对话生成、语言理解等方面展现出强大的能力。本文将对这两个模型进行深度比较，并探讨它们
欢迎来到英杰社区：https://bbs.csdn.net/topics/617804998欢迎来到阿Q社区：https://bbs.csdn.net/topics/617897397📕作者简介：热爱跑步的恒川，致力于C/C++、Java、Python等多编程语言，热爱跑步，喜爱音乐的一位博主。📗本文收录于恒川的日常汇报系列，大家有兴趣的可以看一看📘相关专栏C语言初阶、C语言进阶系列、恒川等，大家有兴趣的可以看一看📙Python零基础入门系列，Java入门篇系列、docker技术篇系列、Apollo的学习录系列正在发展中，喜欢Python、Java、docker的朋友们可以关注一下哦！Dock
1.背景介绍随着科技的发展，我们的生活日常中越来越多的设备都变得智能化，家居自动化也逐渐成为人们的生活必备。增强现实（AugmentedReality，AR）是一种将虚拟现实与现实世界相结合的技术，它可以让我们在现实环境中体验到虚拟世界的感受。在家居自动化领域，增强现实技术可以为我们的生活带来更多的智能化体验，让我们的生活更加舒适高效。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答1.1家居自动化的发展历程家居自动化的发展历程可以分为以下几个阶段：第一代家居自动化
目录一、前言二、存在于大模型而非小模型的突现能力复杂推理ComplexReasoning知识推理ReasoningwithKnowledge分布外鲁棒性Out-of-distributionRobustness三、突现能力推翻比例定律四、LLM的不足之处涉及大数时的基本算术运算编辑在不知道的情况下产生幻觉答案五、根据人类反馈进行强化学习(RLHF)六、通过ChatGPT看人工智能未来的趋势LLM基础研究可能是通往通用人工智能的道路LLMAPI的商业化1.提高产品的智能和推理能力2.更好的情境学习和产品支持3.消费类产品变得可编程LLM支持的新产品1.聊天机器人2.写作帮助3.研究协助4.代码
（1）引擎1970年代，IBM发明了一个中间件叫：规则引擎。意思就是：你可以灵活设置规则，不用把业务规则逻辑用编程语言写死在软件中。因为中国程序员都是码农，不懂得设计程序，就是知道业务逻辑多复杂-代码就多复杂，所以各种状态机引擎、规则引擎都不会用。即使平台研发团队搞了个规则引擎，也都在业务功能中不会用或者只用一点点。现在，人工智能热潮风起，很多IT厂商又开始用规则引擎忽悠智能化-自动化。（2）数据对于外行人，认为大模型=会话大模型+生成大模型。对于内行人，大模型=海量大数据+Transformer深度神经网络。所以，数据的重要性和稀缺性，对于内行人来说，比模型还重视。所以中国最近两年出台了无数
