影响人工智能发展的三大要素分别是数据、算法、算力，限于篇幅，本篇内容将重点分析未来几年内人工智能所需要的数据趋势及探讨数据服务商发展方向。作为AI数据采集标注的领先企业，云测数据分析认为人工智能在经历了算法研究、技术扩张和商业落地的发展，对人工智能数据提出了更高要求。未来3-5年，更加精细化、场景化、专业化的数据采集标注才能满足日益增长的人工智能细分场景、专业垂直的赋能需求。人工智能应用三大发展阶

作者 | 老表来源 |简说Python今天给大家分享几个自己近期常用的Pandas数据处理技巧，主打实用，所以你肯定能用的着，建议扫一遍，然后收藏起来，下次要用的时候再查查看即可。简单说...

作者|刘早起来源|早起Python提起用 Python 写一个 web 页面，总是会想起Django/Flask等这样的大家伙。他们确实好用，但就是流程繁琐，比如有时就想写一个简单的页面，...

作者 | 周萝卜来源 | 萝卜大杂烩通常情况下，我们使用 Pandas 来读取 Excel 数据，可以很方便的把数据转化为 DataFrame 类型。但是现实情况往往很骨干，当我们遇到结构...

作者| 张俊林责编| 王子彧出品 | CSDN（ID：CSDNnews）如今，大语言模型已经彻底改变了自然语言处理 (NLP)的研发现状。众所周知，增加语言模型的规模能够为一系列下游 NLP 任务带来更好的任务效果，当模型规模足够大的时候，大语言模型会出现涌现现象，就是说突然具备了小模型不具备的很多能力。本文整理自 3 月 11 日 「ChatGPT 及大规模专题研讨会」上，来自新...

论文：http://arxiv.org/abs/2306.15195代码：https://github.com/shikras/shikra背景在人类的日常交流中，经常会关注场景中的不同区域或物体，人们可以通过说话并指向这些区域来进行高效的信息交换。我们将这种交互模式称为参考对话（Referential Dialogue）。如果 MLLM 擅长这项技能，它将带来许多令人兴奋的应用。例如，将其应用到

作者 |James Le译者 |陆离编辑 | Jane出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】文中为AI实践者和研究者们介绍了5种高效模型推断算法，希望这篇文章能够帮助大家更清楚地认识到，在我们所使用的深度学习库的背后，有多少优化正在被应用，从而在像移动电话等小型边缘设备上实现越来越多的实际应用。随着深度学习的快速发展，神经网络的规模也变得越来越大。例如，在ImageNet..

作者 |Blaise Aguera y Arcas 译者 | 弯月出品 | CSDN（ID：CSDNnews）简介大型语言模型（Large language model，简称LLM）...

【导读】在《自然》杂志发表的论文“Language is primarily a tool for communication rather than thought”中，科学家们提出了一个颠覆性的观点：语言并非思维的必需品，而是一种沟通工具。这一发现对大语言模型（LLM）的逻辑推理能力提出了挑战，引发了对通用人工智能（AGI）实现途径的重新思考。本文作者深入探讨了在 LLM 推理能力受限的情况下

【导读】代码生成由来已久，其最早可以追溯到上世纪 50 年代 FORTRAN 等高级编语言。在本文中，作者卢威从代码生成的历史发展、现实需求、技术实现、数据挑战到未来倡议，深入剖析了大语言模型（LLM）在软件编程领域的应用。作者 | 卢威责编 | 唐小引出品丨GOSIM 开源创新汇在GOSIM 2024 欧洲站的人工智能与智能体（AI & Agents）论坛，卢威作为演讲嘉宾，带来了《大.