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数据可解释性：让ai决策更透明
标题：数据可解释性：让AI决策更透明随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在各行各业中的应用日益广泛，从医疗诊断到金融风控，从自动驾驶到智能推荐系统，AI正深刻改变着我们的生活与工作方式。然而，AI系统的“黑箱”特性——即其决策过程的不透明性，成为制约其进...
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欧洲gaia-x计划对可信数据空间的启示
标题：欧洲Gaia-X计划：对构建可信数据空间的深刻启示在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为新的石油，是推动经济社会发展的关键要素。然而，数据的收集、存储、处理与共享过程中，如何确保数据的安全性、隐私保护及合规性，成为亟待解决的重要议题。在此背景下，欧洲...
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数据可观测性：如何监控数据质量
标题：数据可观测性：深入探索数据质量监控的艺术在当今这个数据驱动的时代，数据已成为企业决策的核心要素。然而，数据的价值并不在于其数量，而在于其质量和准确性。为了确保数据能够为企业带来实际的业务价值，数据可观测性，尤其是数据质量的监控，成为了不可或缺的一环。...
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医疗数据分析：精准医疗与疾病预测
标题：医疗数据分析：精准医疗与疾病预测的新纪元在21世纪的科技浪潮中，医疗领域正经历着一场前所未有的变革。随着大数据、人工智能、云计算等先进技术的飞速发展，医疗数据分析已成为推动医疗进步的关键力量。其中，精准医疗与疾病预测作为这一领域的璀璨明珠，正引领着我...
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数据预测分析模型选型指南终极版：根据数据特点选择
数据预测分析模型选型指南终极版：根据数据特点选择在当今数据驱动的时代，预测分析模型已成为企业决策过程中不可或缺的工具。通过预测分析，企业能够洞察未来趋势，优化资源配置，提升竞争力。然而，面对琳琅满目的预测分析模型，如何根据数据特点选择最合适的模型，成为了一...
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数据空间的冥想：信任的心理构建
数据空间的冥想：信任的心理构建在数字化浪潮席卷全球的今天，数据空间已成为连接人与人、人与世界的重要桥梁。这个由无数0和1构建起的虚拟世界，不仅承载着信息的流通与存储，更在某种程度上重塑了人类的认知与信任体系。在这样的背景下，探讨数据空间中信任的心理构建，不...
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数据预测分析模型选择指南：提升预测效果
数据预测分析模型选择指南：提升预测效果在数据驱动的时代，预测分析已成为企业决策过程中不可或缺的一环。通过精准的预测，企业能够更好地把握市场趋势、优化资源配置、降低运营风险。然而，预测分析的效果在很大程度上取决于所选择的模型。本文旨在提供一份数据预测分析模型...
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数据伦理：如何在ai时代负责任地使用数据
标题：数据伦理：在AI时代如何负责任地使用数据随着人工智能（AI）技术的飞速发展，数据已成为驱动这一变革的核心要素。从个性化推荐到自动驾驶，从智能医疗到金融科技，数据的收集、分析与应用无处不在地渗透进我们的日常生活。然而，数据的力量如同一把双刃剑，在为人类...
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可信数据空间中的数据伦理问题探讨
标题：可信数据空间中的数据伦理问题探讨随着信息技术的飞速发展，数据已成为21世纪最宝贵的资源之一。可信数据空间（Trusted Data Spaces, TDS）作为促进数据共享、整合与分析的新型框架，正逐渐成为推动科学研究、经济发展和社会治理的重要基石。...
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数据的未来：乌托邦还是反乌托邦？
标题：数据的未来：乌托邦还是反乌托邦？在21世纪的科技浪潮中，数据已成为新时代的石油，驱动着社会、经济与文化的深刻变革。随着人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展，我们正站在一个前所未有的十字路口，面对着一个由数据塑造的未来。这一未来，究竟是充满希望的乌...
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数据科学家如何应对数据挑战
在当今这个数据驱动的时代，数据科学家作为连接数据与洞察力的桥梁，扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长和数据来源的多样化，数据科学家面临着前所未有的挑战。这些挑战不仅涉及数据的收集、处理、分析和解释，还包括如何确保数据的质量、安全性和合规性。本文将探...
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数据质量：数据分析的基石
数据质量：数据分析的基石在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、科学研究、社会管理等多个领域不可或缺的重要资源。数据分析，作为挖掘数据价值、指导实践行动的关键手段，其准确性和有效性直接依赖于数据的质量。因此，数据质量被视为数据分析的基石，对于确保分析...
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数据预测分析模型发展趋势分析：深度学习与强化学习
标题：数据预测分析模型的发展趋势：深度学习与强化学习的融合探索随着信息技术的飞速发展，数据已成为21世纪最宝贵的资源之一。在海量数据的浪潮中，如何高效地提取有价值的信息，进行精准预测，成为企业决策、科学研究乃至日常生活的关键。在此背景下，数据预测分析模型，...
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数据预测分析模型性能评估报告：提升预测效果
标题：数据预测分析模型性能评估报告：策略与路径以提升预测效果一、引言在当今数据驱动的时代，数据预测分析模型已成为企业决策支持系统中不可或缺的一部分。它们能够帮助我们从海量数据中挖掘潜在规律，预测未来趋势，从而指导业务策略的制定与优化。然而，模型的性能直接关...
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数据清洗工具发展趋势预测更新：智能化与自动化
标题：数据清洗工具的发展趋势：智能化与自动化的未来展望在大数据时代背景下，数据已成为企业决策与创新的核心驱动力。然而，原始数据中往往蕴含着大量的噪声、缺失值和异常值，这些数据质量问题直接影响到数据分析的准确性和效率。因此，数据清洗作为数据处理流程中的关键环...
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基于人工智能的可信空间监测系统
标题：基于人工智能的可信空间监测系统：未来安全与效率的守护者在信息化高速发展的今天，空间监测已成为维护国家安全、促进经济发展不可或缺的一环。从传统的人工监控到现代化的智能系统，技术的进步不断推动着空间监测能力的提升。其中，基于人工智能（AI）的可信空间监测...
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数据预测分析模型选型建议：根据数据特点选择
在数据驱动的决策时代，数据预测分析已成为企业提升竞争力、优化运营策略的关键手段。构建一个高效的数据预测分析模型，不仅能够揭示数据背后的隐藏规律，还能为企业未来决策提供科学依据。然而，模型选型并非一成不变，它高度依赖于数据的特性、业务需求及可用资源。本文旨在...
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数据预测模型：提升业务预测准确性
在当今这个数据驱动的时代，企业对于未来趋势的精准预测成为了竞争优势的关键所在。数据预测模型，作为数据分析领域的高级应用，通过挖掘历史数据中的隐藏规律，为业务决策提供了强有力的支持。本文将探讨数据预测模型如何提升业务预测的准确性，以及实施过程中的关键要素和挑...
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DAAM: 解释Stable Diffusion的跨注意力归因图
DAAM: 揭秘Stable Diffusion的内部运作 在人工智能快速发展的今天,各种强大的AI模型层出不穷。其中,Stable Diffusion作为一款优秀的文本到图像生成模型,凭借其出色的效果受到了广泛关注。然而,对于大多数用户来说,Stab...
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AIGC浅记，什么是GAN模型,它有什么优点和缺点,以及在人脸生成领域有哪些应用
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、GAN模型是什么？ GAN模型，即生成对抗网络（Generative Adversarial Networks），是一种深度学习模型，通过生成器和判别器之间的对抗训练来学习生成数据的分布。GAN模型...
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大模型外挂知识库rag综述
一、LLMs 不足点 在 LLM 已经具备了较强能力的基础上，仍然存在以下问题： 幻觉问题：LLM 文本生成的底层原理是基于概率的 token by token 的形式，因此会不可避免地产生“一本正经的胡说八道”的情况； 时效性问题：LLM 的规模越大...
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CoralStyleCLIP（图像编辑的协同优化区域）个人理解
一、CoralStyleCLIP介绍 论文：CoralStyleCLIP: Co-optimized Region and Layer Selection for Image Editing 论文内容：本文提出了CoralStyleCLIP，它在Sty...
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普通程序员必看！AIGC工程师岗位兴起，掌握AI技术成就高薪未来
随着人工智能技术的迅猛发展，AIGC（AI Generated Content）已成为行业的新热点。作为普通程序员，面对这一变革，我们需要不断学习和掌握新的AI技术，以适应时代的需要。AIGC工程师这一新兴岗位也应运而生。 什么是AIGC工程师？...
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Llama 对决 GPT：AI 开源拐点已至?｜智者访谈
Meta 发布 Llama3.1405B，开放权重大模型的性能表现首次与业内顶级封闭大模型比肩，AI 行业似乎正走向一个关键的分叉点。扎克伯格亲自撰文，坚定表明「开源 AI 即未来」，再次将开源与封闭的争论推向舞台中央。 回望过去，OpenAI 从开源到封...
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AIGC技术：发展、应用与前景
目录 前言 1 AIGC技术的发展现状 1.1 算法进步 1.2 硬件支持 1.3 数据驱动 2 AIGC技术的应用情况 2.1 医疗保健领域 2.2 金融和商业领域 2.3 智能交通领域 2.4 教育和培训领域 3 AIGC技术的未来...
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LLaMA原理与代码实例讲解
LLaMA原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：大模型、LLaMA、Transformer、预训练、微调 1. 背景介绍 1.1 问题的由来...
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突破AI性能瓶颈 揭秘LLaMA-MoE模型的高效分配策略
获取本文论文原文PDF，请在公众号【AI论文解读】留言：论文解读 本文介绍了一种名为“LLaMA-MoE”的方法，通过将现有的大型语言模型（LLMs）转化为混合专家网络（MoE），从而解决了训练MoE时遇到的数据饥饿和不稳定性问题。该方法基于著名的LLa...
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AIGC工具的使用测评
一、引言 随着人工智能技术的飞速发展，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）工具作为生成式人工智能的重要应用之一，受到了广泛关注。本次测评旨在详细评估AIGC工具的功能、性能、使用体验及其在实际应用...
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AIGC重塑金融：AI大模型驱动的金融变革与实践，面试必会
先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7 深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！ 因此收集整理了一份《2024年最新HarmonyOS鸿蒙...
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外滩大会举办全球deepfake攻防挑战赛，百万奖金悬赏“AI打假”专家
近日，外滩大会·全球Deepfake攻防挑战赛正式启动报名。该赛事提供百万级的数据集，针对“AI换脸”的欺诈风险进行攻防实战演练，并设立100万元人民币的奖金池，鼓励推动AI向善的技术人才。 大赛由蚂蚁集团主办、蚂蚁数科承办，ATEC前沿科技探索社区、蚂...
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一文看懂Llama 2：原理、模型与训练
一文看懂Llama 2：原理、模型与训练 Llama 2是一种大规模语言模型（LLM），由Meta（原Facebook）研发，旨在推动自然语言处理（NLP）领域的发展。本文将详细介绍Llama 2的原理、模型架构及其训练方法，以帮助读者深入理解这一技术...
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AIGC安全与伦理问题【技术挑战与解决方案】
本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集 https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html 从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践...
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AIGC技术的未来航向：深度解析与Java实践
摘要： 本文深入探讨了人工智能生成内容（AIGC）技术的未来发展方向，从技术创新、可持续可拓展性、用户体验、应用场景、政府赋能等多维度进行分析，并结合Java技术实践，提供具体的实现策略和代码示例。 引言：AIGC技术的兴起与前景 在数字化时代，内...
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AIGC技术的发展现状和未来趋势——Civitai & 抱脸网(huggingface) 模型网站对国人的影响
AIGC技术的发展现状和未来趋势——civitai、huggingface模型网站对国人的影响 模型网站 抱脸网(huggingface Civitai 如何看待AIGC技术？ AIGC技术在不同领域的应用情况： 对未来社会的影响： 可能...
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OpenAI新作署名Ilya，提取1600万个特征看透GPT-4大脑！
【新智元导读】今天，OpenAI发布了一篇GPT-4可解释性的论文，似乎是作为前两天员工联名信的回应。网友细看论文才发现，这居然是已经解散的「超级对齐」团队的「最后之作」。 前两天，OpenAI的一群员工刚刚联名发表公开信，表示自主的AI系统正在失控，呼吁...
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AIGC技术的发展与前景
如何看待AIGC技术？ 方向一：技术应用 人工智能生成对抗网络（AIGC）技术在各个领域都有广泛的应用，其影响和潜力逐渐显现。以下是一些领域和应用案例： 1. **医疗保健**： - **医学影像诊断**：AIGC可以帮助医生...
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OpenAI 和谷歌 DeepMind已风险重重，13位硅谷AI大厂员工联名上信：我们需要对前沿AI发出警告的权利！
编辑 | 伊风出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto） 忍无可忍！ 面对AI技术发展的各种风险隐患，这些前沿AI企业的一线员工再也不堪忍受任人捂嘴的现状了！ 他们想要挣脱保密协议和公司报复的重重风险，获得对公众发出警告的权利。 昨...
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首次证实白盒Transformer可扩展性！马毅教授CRATE-α：鲸吞14亿数据，性能稳步提升
在过去的几年里，Transformer架构在自然语言处理（NLP）、图像处理和视觉计算领域的深度表征学习中取得了显著的成就，几乎成为了AI领域的主导技术。 然而，虽然Transformer架构及其众多变体在实践中取得了巨大成功，但其设计大多是基于经验的，...
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基于机器学习的金融欺诈检测模型
作者 | 陈峻 审校 | 重楼 引言 如今，基于互联网服务的欺诈案例时常登顶媒体头条，而使用在线服务和数字交易的金融行业尤其成为了重灾区。网络洗钱、保险欺诈、网银盗用、虚假银行交易等复杂金融欺诈行为层出不穷，我们亟待通过行之有效的欺诈识别与检测的...
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LLM的「母语」是什么？
大语言模型的「母语」是什么？ 我们的第一反应很可能是：英语。 但事实果真如此吗？尤其是对于能够听说读写多种语言的LLM来说。 对此，来自EPFL（洛桑联邦理工学院）的研究人员发表了下面这篇工作来一探究竟： 图片 论文地址：https://arxiv.or...
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超强！必会的十大机器学习算法
1.线性回归 线性回归是用于预测建模的最简单且使用最广泛的机器学习算法之一。 它是一种监督学习算法，用于根据一个或多个自变量预测因变量的值。 定义 线性回归的核心是根据观察到的数据拟合线性模型。 线性模型由以下方程表示： 其中 是因变量（我们想要预测...
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可解释性人工智能：解释复杂的AI/ML模型
译者 | 李睿 审校 | 重楼 人工智能(AI 和机器学习(ML 模型如今变得越来越复杂，这些模型产生的输出是黑盒——无法向利益相关者解释。可解释性人工智能（XAI）旨在通过让利益相关者理解这些模型的工作方式来解决这一问题，确保他们理解这些模型实际上是如...
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ChatGPT如何「思考」？心理学和神经科学破解AI大模型，Nature发文
美国东北大学的计算机科学家 David Bau 非常熟悉这样一个想法：计算机系统变得如此复杂，以至于很难跟踪它们的运行方式。 「我做了 20 年的软件工程师，研究非常复杂的系统。这个问题总是存在的。」Bau 说。 但 Bau 说，使用传统软件，具有内部知...
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【活动】AIGC 技术的发展现状与未来趋势
?个人主页: 鑫宝Code?热门专栏: 闲话杂谈｜ 炫酷HTML | JavaScript基础 ?个人格言: "如无必要，勿增实体" 文章目录 AIGC 技术的发展现状与未来趋势 引言 AIGC技术的发展现状 文本生成...
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通透！如何选择合适的机器学习算法
算法选择注意事项 为任务选择正确的机器学习算法涉及多种因素，每个因素都会对最终决策产生重大影响。以下是决策过程中需要牢记的几个方面。 1.数据集特征 数据集的特征对于算法的选择至关重要。数据集的大小、包含的数据元素的类型、数据是结构化的还是非结构化的等...
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一文带您了解SHAP：机器学习的模型解释
在机器学习和数据科学领域，模型的可解释性一直是研究者和实践者关注的焦点。随着深度学习和集成方法等复杂模型的广泛应用，理解模型的决策过程变得尤为重要。可解释人工智能（Explainable AI ，XAI）通过提高模型的透明度，帮助建立对机器学习模型的信任...
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小鹏汽车国内首发落地端到端大模型：2025实现类似L4级智驾
快科技5月20日消息，在今日举办的小鹏汽车AI DAY上，小鹏汽车CEO何小鹏官宣端到端大模型上车。 其称：小鹏是国内首个量产上车的端到端大模型，多个网络联合训练、协调一致，解决泛化问题，提升大模型的可解释性及可诊断性，让AI模型成长及迭代更迅速。” 同...
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替代MLP的KAN，被开源项目扩展到卷积了
本月初，来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的 MLP 替代方法 ——KAN。 KAN 在准确性和可解释性方面表现优于 MLP，而且它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的 MLP。比如，作者表示，他们用 KAN 以更小的网络和更高的自动化...
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「大模型」之所短，「知识图谱」之所长
最近一年以来，大语言模型技术突飞猛进，被广泛地认为开启了人工智能研究的新阶段。大语言模型时代的到来，给知识图谱技术也带来了新的机遇与挑战。我们在 5 月份的时候曾经发布过知识图谱与 AIGC 大模型的知识地图，其中包括了文本生成、图像生成等技术。本次分享...
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爆火后反转？「一夜干掉MLP」的KAN：其实我也是MLP
多层感知器（MLP），也被称为全连接前馈神经网络，是当今深度学习模型的基础构建块。MLP 的重要性无论怎样强调都不为过，因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。 但是最近，来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的替代方法 ——KAN。...