AGI in 2025 |Do you think what matters today will still matter in the coming months? TL;DR: No!
OpenAI、Sam Altman、Elon Musk、xAI、Anthropic、Gemini、谷歌、苹果……所有这些公司都在竞相在 2025 年前打造 AGI，一旦实现，将在数周内被数十家公司复制。创建压缩的人类知识库、提取信息并迭代输出以优化结果的想法已不再是革命性的。全球数千名工程师可以复制 OpenAI 所取得的成就，因为它主要涉及扩大 Transformers——谷歌开发的一种模型，而它本身只是先前 AI 研究的一个进步。但接下来会发生什么？劳动力下一个重大转变：地球上的每家公司都将尽可能开始用 AGI 取代工作负载，以最大化利润率。公司不会雇佣那么多人，因为有了 AI 代理，现有
When Algorithms Dream of Photons: Can AI Redefine Reality Like Einstein?
光电悖论：人工智能揭示了人类的哪些才华……照片由 Greg Rakozy 在 Unsplash 拍摄1905 年，阿尔伯特·爱因斯坦发表了一篇关于光电效应的论文——一个看似简单的观察，即光可以从金属中弹出电子。这项工作后来为他赢得了诺贝尔奖，它不仅解释了物理学中的一个怪现象。它打破了经典力学，催生了量子理论，并重塑了我们对现实的理解。但这是一个发人深省的问题：一个接受 19 世纪数据训练的人工智能能否实现同样的飞跃？答案不仅仅与物理学有关。它关乎机器能否复制——甚至超越——人类天才的火花。让我们来分析一下。1. 光电效应：天才的完美风暴照片由 Michael Held 在 Unsplash 拍
Be Part of the AI Revolution at the Chatbot Conference Tomorrow!
明天，即 2024 年 9 月 24 日，旧金山将举办年度最大的全球 AI 活动之一：聊天机器人大会！无论您是热爱人工智能、对聊天机器人感到好奇，还是只是渴望与行业领袖建立联系，这次会议都适合您。为什么要参加这不仅仅是一次会议；这是您探索 AI 如何改变全球行业的机会。以下是您可以期待的内容：鼓舞人心的演讲：聆听引领技术和商业发展的 AI 创新者。互动研讨会：撸起袖子，创造为现实世界做好准备的 AI 解决方案。交流机会：结识志同道合的专业人士、技术爱好者和推动 AI 对话的思想领袖。议程是什么？此次活动将包括从尖端聊天机器人演示到动手 AI 开发研讨会等所有内容。了解 AI 代理如何发展，并从
Demystifying AI in the Water Industry
TriCon AI 研讨会的参与者和组织者：（从左到右）Travis Wagner（Trinnex）、Alana Gildner（BV）、Yudu (Sonia) Wu（WSP）、Madeleine Driscoll（Hazen and Sawyer）、Craig Daley（巴尔的摩市）、John Smith（Haley Ward）、Brian Ball（VA Engineering）、David Gisborn（DC Water）和 Davar Ardalan（TulipAI）。演讲者之一、Xylem 的 Brandon O’Daniel 没有出现在照片中昨天，在马里兰州海洋城举行的会前研
Building a Local Face Search Engine — A Step by Step Guide
构建本地人脸搜索引擎 — 一步一步指南第 1 部分：关于人脸嵌入以及如何动态运行人脸搜索“办公室”演员的面部识别和搜索示例演示在这篇文章（第 1 部分）中，我们将介绍人脸识别和搜索的基本概念，并纯用 Python 实现一个基本的工作解决方案。在本文的最后，您将能够在自己的图像上本地动态运行任意人脸搜索。在第 2 部分中，我们将通过使用矢量数据库来优化接口和查询，扩展第 1 部分的学习。人脸匹配、嵌入和相似性指标。目标：在图像池中找到给定查询人脸的所有实例。我们可以通过基于相似性对结果进行排序来放宽标准，而不是将搜索限制为完全匹配。相似度得分越高，结果匹配的可能性就越大。然后，我们可以只选择前
Understanding the cp Command in Bash
Bash 中的 cp 命令用于将文件和目录从一个位置复制到另一个位置。继续阅读《成为人类：人工智能杂志》»
Save up to $400 on Your Conference Tickets!
在接下来的两周内，您可以节省高达 400 美元的 2024 年聊天机器人大会门票费用。无论您是回头客还是社区新成员，这都是以折扣价体验人工智能和聊天机器人技术的未来的绝佳机会。您可以期待以下内容：富有洞察力的主题演讲：聆听塑造对话式人工智能世界的先驱和创新者的声音。互动研讨会：参加实践课程，您将在 48 小时内学会设计和构建人工智能代理并获得认证。交流机会：与旧金山湾区和全球的顶尖行业领袖和同行建立联系。如果您想了解有关会议的更多信息，您可以在此处查看议程、推荐和研讨会。如何兑换您的折扣只需访问网站并选择标有 SALE 的门票即可。但要快点，此优惠仅在有限时间内有效！🔖 销售详情：折扣优惠：第
Why Apple Intelligence Might Fall Short of Expectations?
随着 Apple Intelligence 的发布，科技界沸腾不已，人们的期望也随之飙升。从 iPhone 到 AI-Phone 的飞跃描绘了一幅未来的图景，我们的设备不仅仅是工具，更是能够预测我们的需求和行动的合作伙伴。然而，在这种热情的期待中，至关重要的是要检查可能导致 Apple Intelligence 未能达到这些崇高期望的潜在陷阱。技术过度扩张？Apple Intelligence 看似具有革命性的野心也可能是它的致命弱点。Apple 计划在其设备套件中无缝集成先进的 AI，承诺建立一个生态系统，让您的 iPad、iPhone 和 Mac 比以往任何时候都更智能地协同工作。然而，实
Into The Weeds of Artificial Intelligence
几天前，《纽约时报》刊登了 Emma Goldberg 的文章，她问道：“人工智能会消灭毫无意义的工作吗？” Goldberg 以技术乐观主义者的视角开篇，认为生成式人工智能摧毁人类的工作机会，最终对人类工人是有益的，因为被人工智能工具取代的工作都是毫无意义的苦差事。她认为，也许当人工智能取代这些工作时，这是一种安乐死，因为反正没人喜欢做这些工作。Goldberg 的文章最终考虑了这种技术乐观主义观点的一些问题，但有一个问题她从未停止考虑：生成式人工智能已经在取代人类的工作，而它所取代的大部分工作都是人们喜欢的有意义的工作。还记得去年要求保护自己免受生成式人工智能影响的电影演员罢工吗？今年
Unlock the Future: AI Agents and LLMs at Chatbot Conference 2024
公布 2024 年聊天机器人大会的演讲者、议程和主题亲爱的人工智能爱好者，我们很高兴公布今年聊天机器人大会的议程，该大会定于 9 月 24 日至 26 日在科技发达的旧金山举行。今年，我们的重点是一个开创性的主题：人工智能代理和法学硕士——不仅仅是回答的工具；他们行动。为什么是人工智能代理？我们之前的尝试包括 2019 年对 ChatGPT 和 NLG 等革命性技术的早期讨论，我们甚至在 2022 年开创了 Metaverse 虚拟会议。今年，我们将深入研究人工智能代理——LLM 不仅旨在响应，还旨在执行操作，推动各个部门的自动化和效率。特邀演讲嘉宾：今年的阵容包括人工智能和对话设计领域的一些
4 月 2 日，世界卫生组织推出了一款名为 SARAH 的聊天机器人，以提高人们对如何健康饮食、戒烟等健康问题的认识。但和其他聊天机器人一样，SARAH 开始给出错误答案。这导致了很多网络喷子，最后，通常的免责声明：聊天机器人的答案可能不准确。这种编造事物的倾向被称为幻觉，是聊天机器人面临的最大障碍之一。为什么会发生这种情况？为什么我们不能解决它？让我们通过观察大型语言模型的工作原理来探索它们产生幻觉的原因。首先，编造东西正是 LLM 的设计目的。聊天机器人从大型语言模型中提取响应，而无需在数据库中查找信息或使用搜索引擎。大型语言模型包含数十亿个数字。它使用这些数字从头开始计算其响应，动态生成
Unlocking the Power of Hugging Face for NLP Tasks
近年来，自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展，这在很大程度上得益于能够理解和生成人类语言的复杂模型的发展。这场革命的关键参与者之一是 Hugging Face，这是一家开源 AI 公司，为各种 NLP 任务提供最先进的模型。Hugging Face 的 Transformers 库已成为希望实现强大 NLP 解决方案的开发人员和研究人员的首选资源。Inbound-leads-automatically-with-ai。这些模型在大量数据上进行训练，并经过微调以在特定任务上实现出色的性能。该平台还提供工具和资源，帮助用户在自己的数据集上微调这些模型，使其具有高度的通用性和用户友好性。在这
Comparing ANN and CNN on CIFAR-10: A Comprehensive Analysis
您是否好奇不同的神经网络如何相互叠加？在本博客中，我们将使用流行的 CIFAR-10 数据集深入研究人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 之间的激动人心的比较。我们将分解 ANN 和 CNN 的关键概念、架构差异和实际应用。加入我们，揭秘哪种模型在图像分类任务中占据主导地位以及原因。让我们开始吧！数据集概述 CIFAR-10 数据集是机器学习和计算机视觉任务中广泛使用的数据集。它由 10 个不同类别的 60,000 张 32x32 彩色图像组成，其中有 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。本博客探讨了人
Medical Image Denoising with CNN
在本文中，我将讨论使用 CNN 对 CT 图像进行去噪的不同方法以及一些传统方法。Daniel Öberg 在 Unsplash 上的照片使用卷积神经网络 (CNN) 对 CT 图像进行去噪代表了医学成像技术的重大进步。CT（计算机断层扫描）扫描对于诊断和监测各种医疗状况非常有用，但由于使用低剂量辐射来最大限度地减少患者暴露，它们通常会受到噪音的影响。这种噪音会掩盖重要的细节并影响诊断的准确性。CNN 是一类深度学习神经网络，已被证明在解决这个问题上非常有效。这些网络在包含嘈杂和干净图像的大量数据集上进行训练，学习识别和消除噪音，同时保留关键的解剖细节。要了解如何对 CT 图像进行去噪以提高图
Exploring NLP Preprocessing Techniques: Stopwords, Bag of Words, and Word Cloud
自然语言处理 (NLP) 是一个迷人的领域，它弥合了人类交流与机器理解之间的鸿沟。NLP 的基本步骤之一是文本预处理，即将原始文本数据转换为可被算法有效分析和利用的格式。在本博客中，我们将深入探讨三种基本的 NLP 预处理技术：停用词删除、词袋和词云生成。我们将探索每种技术是什么、为什么使用它以及如何使用 Python 实现它。让我们开始吧！停用词删除：过滤掉噪音什么是停用词？停用词是常见的词，它们几乎没有什么有意义的信息，通常在预处理过程中从文本数据中删除。例子包括“the”、“is”、“in”、“and”等等。删除停用词有助于将注意力集中在对文本含义有贡献的更重要的词上。为什么要删除停用词
Mastering Prompt Engineering: Leveraging the Power of Generative AI
深入探索快速工程的世界，看看这些强大的工具如何补充你的技能。继续阅读《成为人类：人工智能杂志》»
Unlock 20% Higher ROI: The Secret to Using AI for Game-Changing Email and Social Media Marketing
在当今快节奏的数字环境中，营销人员不断寻找脱颖而出的优势。如果您没有在电子邮件和社交媒体营销策略中利用人工智能，那么您可能会错失成功的秘诀。在 2024 年 Inbox Expo 上，我有机会深入探讨这个话题，我很高兴与你分享一些可行的见解。https://medium.com/media/b84bcc2a70182c15a736c2170017bf6d/href为什么 AI 会改变游戏规则让我们从一些令人大开眼界的统计数据开始：麦肯锡公司报告称，人工智能驱动的营销和销售有可能将投资回报率提高 15-20%。Salesforce 发现，高绩效营销团队在其策略中使用人工智能的可能性是其他团队的
