博文
- ChatGPT现行的盈利模式不可持续
- 一．ChatGPT的兴起 据瑞银集团报告，截至2023年1月末，OpenAI公司推出的生成式人工智能——ChatGPT月活用户已突破1亿，成为史上用户增长最快的应用程序。 这是什么概念？ 据World of Engineering整理，达到1亿月活用户门槛，Twitter用了5年，Facebook用了4年半，Instagram用了2年半…【1】 二．ChatGPT ...
- ChatGPT的问世不证明AI的理论和技术有突破
- 人工智能离人的智能仍然遥远 . ChatGPT知识渊博【2】， 是因为AI理论和技术 的十多年来的 逐步进展， 而非近日技术突破。 那么ChatGPT突放光芒的助推器是什么？ 从专业研发的角度看， 助推器主要在于算力和语料库的迅猛 增长。 算力的增长来自于高速大规模算力基础设施或者集群的 ...
- ChatGPT技术原理
- 热度 1
- ChatGPT将海量的数据，与具有抽取与表达文字功能的Transformer模型结合， 建立了大语言模型LLM，Large Language Model 【3】。对于输入的句子，ChatGPT在这个 具有上千亿参数的LLM作用下生成回复。 这里结合本人的AI系列博文（见文末参考链接）， 介绍Ch ...
- 强化学习是闭环控制在各种场景下的推广
- 思考智能和学习的本质时，我们首先想到是我们通过与环境的互动来学习。 无论 是在比赛 ，工作，还是谈话 ， 我们试图通过行为来影响后续发生的事情。 我们能感觉或者观察到环境是如何回应我们的， 审视小孩和自己的学习过程，很明显 ...
- 面向对象程序设计philosophy：高内聚低耦合
- 英文词philosophy有动因，原理，逻辑等意， 在英汉词典里译成“哲学”， 但哲学这个词在中文里的外延窄得多， 所以还是直接写做philosophy吧 。 较早期的程序设计philosophy，是数据结构+算法=程序， 程序可以访问任意数据（结构），程序代码形式和内容都复杂交织 ， 像 ...
- 机器学习借助并行计算挖掘数据关联信息
- 一 .机器学习之前的AI 传统计算损失了数据点之间的内在连系信息 机器学习之前的AI传统计算对每个数据点（泛函意义下数据和几何点是不区分的）单独计算处理，然后 综合之得出总的结果。 其缺点1是，（数据）点太多时，计算量大到不可行。 其缺点2是，按照信息论的观点，对每个数据点单独计算处 ...
- 人工智能转入深度学习时代的方法论原因
- 本文属于计算机，控制论，人工智能的学科交叉领域。 传统的人工智能已经发展了有半个世纪，尝试或采用了多种技术路线和方法， 其中的神经网络(深度学习，Deep Learning)基本和传统 人工智能同期提出， 但长期得不到推广。 2016年以 Alpha ...
- 人类直觉的人工智能模拟
- 直觉是人类智能的高级形式之一，一般认为难以被计算机模拟。 本文基于信息论原理，对直觉的人工智能【1】模拟提出一个新颖的 理论框架及其实现方法。 本文涉及计算机，信息论，哲学，心理学学科交叉。 一． 直觉和人工智能的定义 事实上，这里我们要凭直觉用‘直觉‘这个词，因为’直觉‘本身没有严 ...
- 深度学习基本原理
- 现在深度学习（Deep Learning）得到广泛的工程应用，有时会和人工智能 混淆， 本文介绍一下人的智能，人工智能，深度学习三者的区别和联系 。 一 人工智能的一般概念 1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨 “如何用机器模拟人的智能”，首次 提出“人工智能（Artificial&nb ...
- 移动通信设备商无法仅靠5G技术弯道超车
- 原因： 一． 5G的固有成本高 5G的频谱高，有效通信距离短，约200-300米，覆盖地面就需要建 比4G多得多的基站，相应的电力，维护成本也高。 羊毛还是要出在羊身上的， 消费者现有WIFI可用，支付5G的开销合理吗？ 二．5G不能解决骨干网的瓶颈 ...
