人工智能挑战第67页

无线通信与人工智能技术与发展年度总结

2024年，无线通信与人工智能技术取得了显著的进步和突破，这些技术的革新不仅推动了行业的数字化转型，还为全球经济的持续发展注入了新的活力。以下是对无线通信与人工智能技术在这一年发展的详细总结。

Loving_enjoy·2025-02-02 04:00

探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！

无论你是人工智能研究者、数据科学家还是软件开发者，Labelbox都能帮助你高效、精准地处理你的数据。技术分析Label

孔旭澜Renata·2025-02-02 02:02

2025 AI行业变革：从DeepSeek V3到o3-mini的技术演进

【核心要点】DeepSeekV3引领算力革命，成本降至1/20o3-mini以精准优化回应市场挑战AI技术迈向真正意义的民主化行业生态正在深刻重构一、市场格局演变发展脉络2025年初，AI行业迎来重要转折

Light60·2025-02-02 01:51

人生不止于职业发展

但现实挑战才开始。工作前几年，职场战战兢兢，如履薄冰，尽心尽力做靠谱人靠谱事。交代任务二话不说就是干，加班熬夜不敢喊累。这时，工作好像

·2025-02-01 23:26

开源LLMs导览：工作原理、顶级LLM列表对比

万俟淋曦·2025-02-01 23:11

前端微应用体系

前端微应用体系在现代前端开发中，随着项目规模的不断扩大和团队协作的日益复杂，传统的单一应用架构面临着种种挑战。

趙子昂·2025-02-01 23:41

LearnLM: Improving Gemini for Learning

LearnLM：提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息，而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。

UnknownBody·2025-02-01 22:04

【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测

数据集：公众号“码银学编程”后台回复：学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：前言–人工智能教程引言学生的成绩预测

码银·2025-02-01 22:33

分布式微服务系统架构第90集：现代化金融核心系统

#1.1深化数字化转型，核心面临新挑战1、架构侧：无法敏捷协同数字金融经营模式转型。2、需求侧：业务需求传导低效始终困扰金融机构。3、开发侧：创新产品上市速度低于期望。

掘金-我是哪吒·2025-02-01 20:50

IT 资产管理与 IT 库存管理有什么区别

IT资产管理者面临的最大挑战是准确记录组织拥有的每项资产的位置和状态，因为IT预算的很大一部分专门用于购买资产。

ManageEngine卓豪·2025-02-01 20:18

【学术会议征稿-第二届生成式人工智能与信息安全学术会议（GAIIS 2025）】人工智能与信息安全的魅力

重要信息时间：2025年2月21日-23日地点：中国杭州官网：http://www.ic-gaiis.org简介2025年第二届生成式人工智能与信息安全将于2025年2月21日-23日在中国杭州举行。

禁默·2025-02-01 20:15

《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》

在当今数字化时代，数据如潮水般涌来，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能（AI）技术的崛起，为解决这一难题提供了强大的工具。

·2025-02-01 20:52

园区智能化系统实现管理与服务的智能化转型与创新进阶

通过集成大数据分析、物联网和人工智能，园区智能化系统能够为各类园区如工业园、产业园、物流园、写字楼与公寓等提供切实可行的解决方案。“智能化管理不仅是未来的发展趋势，更是提升竞争力的必要手段。”

快鲸智慧楼宇管理系统·2025-02-01 19:35

DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南：从零搭建智能对话系统

前言在人工智能技术快速发展的今天，如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力，成为许多开发者和企业关注的重点。

Coderabo·2025-02-01 18:32

Meta首席科学家Yann LeCun预言：5年内AI架构将颠覆，当前大模型的4大核心缺陷

作为Meta人工智能实验室负责人，

机器小乙·2025-02-01 18:30

AI编程风潮下的生产力革命：从 Copilot 到 Trae

AI编程风潮下的生产力革命：从Copilot到Trae前言在人工智能飞速发展的背景下，“AI编程”已经不再是概念炒作，而逐渐成为真实可落地的开发模式。

机器小乙·2025-02-01 18:30

昆虫机器人：从仿生设计到未来应用

目录引言：从科幻到现实的启示仿生昆虫机器人：技术突破与功能解析应用场景：农业与灾后救援的革新技术难点：微型机器人研发的挑战未来趋势：智能化与群体协作的潜力总结：昆虫机器人技术的广阔前景1.引言：从科幻到现实的启示还记得阿西莫夫的

机器小乙·2025-02-01 18:28

【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切

我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型（LLM）研究领域正在迅速发展，每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日

大名顶顶·2025-02-01 17:22

【ETL：概念、流程与应用】

ETL：概念、流程与应用目录什么是ETLETL的工作流程2.1数据抽取（Extract）2.2数据转换（Transform）2.3数据加载（Load）ETL的应用场景常见的ETL工具ETL的挑战与解决方法

三日看尽长安花·2025-02-01 17:19

Baklib赋能企业实现高效数字化内容管理提升竞争力

内容概要在数字经济的浪潮下，企业面临着前所未有的机遇与挑战。随着信息技术的迅猛发展，各行业都在加速推进数字化转型，以保持竞争力。在这个过程中，数字化内容管理成为不可或缺的一环。

数字体验运营官·2025-02-01 16:42

【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构

以下是DeepSeek技术架构的详细介绍：1.混合专家架构（MoE）DeepSeek-V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征。具体配置如下：层数：61层，其中58层为MoE层。专家数量：每层有257个专家（1个共享专家+256个路由专家），整个模型共有14,906个专家。激活机制：每个Token激活9个专

xiaoli8748_软件开发·2025-02-01 16:07

Chrome浏览器删除网站cookies的解决方案

现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。

爱编程的喵喵·2025-02-01 15:07

当区块链遇见AI：智能合约如何驱动下一代 DApps

随着区块链技术和人工智能（AI）在各自领域的迅速发展，二者的结合逐渐成为了推动未来技术创新的重要力量。

威哥说编程·2025-02-01 15:33

如何在本地电脑上安装和使用 DeepSeek R-1

简介似乎每个人都在谈论DeepSeekR-1是中国人工智能公司DeepSeek开发的全新开源人工智能语言模型。一些用户声称，其推理能力与OpenAI的o1相当，甚至更好。

知识大胖·2025-02-01 15:33

智能化Kubernetes管理：AI与ChatGPT提升运维效率的创新实践

然而，Kubernetes集群的管理在复杂度、规模和资源优化等方面仍然面临巨大挑战。传统的Kubernetes运维方式往往依赖手动操作，导致效率低下，且容易产生人为错误。

大大宝的博客·2025-02-01 15:59

JavaScript中的隐式类型转换

牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握uni-app》前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站

阿珊和她的猫·2025-02-01 14:27

【大模型应用开发动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出

【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词：大模型，AIAgent，Plan-and-Solve，智能体，策略学习，强化学习，自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展

杭州大厂Java程序媛·2025-02-01 14:22

深度解析数字化转型的常见挑战：企业架构的关键解决方案与成功路径

然而，实施数字化转型往往伴随着一系列复杂的挑战。企业如何才能克服这些挑战，实现技术与业务的完美结合，并获得可持续的竞争优势？

AZone架构院·2025-02-01 14:51

监控易：一体化智能运维的多场景集中化监控

如何高效、稳定地管理海量的IT资源和各类物联网设备，成为企业面临的核心挑战。

MXsoft618·2025-02-01 13:15

监控易：智慧高校一体化综合运维解决方案

自“十三五”规划中明确提出“支持各级各类学校建设智慧校园，综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式”以来，政策春风也不断加码教育信息化进程，《教育信息化2.0行动计划》以及《

MXsoft618·2025-02-01 13:15

2024年数据平台建设指南

构建一个现代化、高效、灵活的数据平台不仅是应对这一挑战的必由之路,更是赋能业务创新、提升运营效率的关键所在。

DataHub数据社区·2025-02-01 12:42

车联网技术的隐私和数据安全挑战

然而，随之而来的是隐私和数据安全的挑战。本文将探讨车联网技术在隐私保护和数据安全方面所面临的挑战，并提出应对这些挑战的措施。

色宁科技·2025-02-01 12:40

私有化一键部署整体方案

此前，在星云平台整体架构一文中，我详细介绍了平台是基于微服务架构设计的，这种架构带来了许多灵活性和扩展性优势，但也给私有化部署带来了不小的挑战。

维搭小刘·2025-02-01 12:09

Nginx 缓存那些事儿：原理、配置和最佳实践

Nginx缓存那些事儿：原理、配置和最佳实践在当今的互联网世界，网站的访问量和数据处理量不断攀升，如何确保用户能够快速、稳定地访问我们的网站，已经成为每个运维工程师面临的挑战。

weixin_42587823·2025-02-01 11:59

编程语言中的常见Bug及解决方案

在编程过程中，不同语言有其独特的特性和挑战，这也导致了各种常见Bug的出现。

李游Leo·2025-02-01 10:55

AI 计算的未来：去中心化浪潮与全球竞争格局重塑

引言人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，尤其是大模型训练和推理效率的提升，使得AI计算成本迅速下降，呈现出向去中心化演进的趋势。

智识微光Intelligence·2025-02-01 09:16

Oracle PL/SQL 编程入门：第十六章记录类型 Records

准备好迎接新的挑战了吗？让我们开始吧！第一节：记录类型Record记录类型（Record）是

caifox菜狐狸·2025-02-01 09:14

AIGC时代的Vue或React前端开发

在AIGC（人工智能生成内容）时代，Vue开发正经历着深刻的变革。

GISer_Jinger·2025-02-01 09:42

大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?

大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段，它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。

kcarly·2025-02-01 08:37

DeepSeek大模型技术深度解析：揭开Transformer架构的神秘面纱

摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，基于Transformer架构，具备卓越的自然语言理解和生成能力。

不一样的信息安全·2025-02-01 08:07

《DeepSeek-R1 问世，智能搜索领域迎来新变革》

DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型，自2024年5月7日发布以来，迅速在AI领域引起广泛关注。

黑金IT·2025-02-01 08:35

DeepSeek R1：AI领域的新标杆

此外，R1-Zero模型通过强化学习和测试时计算实现了强大的推理能力，无需监督微调数据，标志着中国在AI领域的快速崛起，挑战美国的主导地位。AI模型在推理能

XianxinMao·2025-02-01 06:23

《Semantic communications - Principles and challenges》语义通信文献阅读与分析总结

《语义通信：原理与挑战》文献详细总结1.语义通信的概念语义通信是一种超越传统香农通信范式的全新通信模式，它关注的是信息意义的传递，而不仅仅是数据本身的准确传输。

snow每天都要好好学习·2025-02-01 06:52

LLM应用架构实战：基于LangChain的企业级最佳实践

然而，从概念验证(PoC)到生产环境的转换过程中，往往会遇到诸多技术挑战。本文将基于实际项目经验，分享LLM应用开发中的架构设计、性能优化、成本控制等关键环节和解决方案。

LLM教程·2025-02-01 05:44

构建高效LLM应用开发架构的关键策略

文章标题：构建高效LLM应用开发架构的关键策略在当今快速发展的技术世界中，人工智能（AI）已经成为推动创新的核心动力。其中，大型语言模型（LLM）的应用开发尤为引人注目。

AI天才研究院·2025-02-01 05:12

秋夜Autumn·2025-02-01 05:06

第03课：Anaconda 与 Jupyter Notebook

Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。

红色石头Will·2025-02-01 04:34

AI大模型在智能客服系统中的应用

引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略1.模型微调（Fine-tuning）2.模型蒸馏（ModelDistillation）3.响应延迟优化4.持续监控与反馈结论引言随着人工智能

季风泯灭的季节·2025-02-01 04:33

深度学习（DL/ML）学习路径

最近几年，尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后，人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。

jackl的科研日常·2025-02-01 04:00

基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现

行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容，自动识别并定位行人，这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战，如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:25

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