Haunting whale song reflects feeding ecology
节奏，结构化，鬼屋的鲸鱼歌曲，哪些在巨大的海洋距离之间回荡是这些成熟哺乳动物的省，但是它们的确是什么意思？好吧，有些人喜欢北太平洋鲸鱼的食物丰富时唱歌更多。人们相信他们与觅食和生殖行为，移民时机，文化[…]
How to Use Natural Language Processing (NLP) in AI Projects?
自然语言处理（NLP）使AI系统能够处理和解释人类语言，从而使互动更加无缝和聪明。它允许AI分析文本，识别语音，翻译语言并从非结构化数据中提取有意义的见解。企业使用NLP来增强客户支持，改善搜索引擎并自动化工作流程。 AI ...阅读更多»帖子如何在AI项目中使用自然语言处理（NLP）？首先出现在大数据分析新闻中。
How Can You Make Your Project Retrospective More Effective and Actionable?
通过结构化的见解和最佳实践来促进项目回顾。您如何使项目回顾更加有效和可行？首先出现在Spritle软件上。
Practical Examples At The University On How To Make Learning More Effective
案例研究是大学过程的重要组成部分。它们允许学生发展分析和深厚的技能，并学会在实践中应用方法。但是，案例研究通常需要结构化和有效的信息管理。 Conoted应用程序可以帮助您优化此过程。让我们看一下如何将[…]
作为未来的货币，收集数据是公司熟悉的过程。但是，上一个技术和工具集的时代将企业限制在简单的结构化数据，例如交易信息以及客户以及呼叫中心对话。从那里，品牌将使用情感分析来了解客户对产品或服务的感觉。 […]您的数据生态系统AI已经准备就绪？公司如何确保其系统为AI大修做好准备。
Николай Домуховский: «Искусственный интеллект может стать автоматическим инструментом защиты»
人工智能（AI）改变了IT行业，网络安全也不例外。训练有素的程序可以自动监控威胁，并独立寻找中和方法。同时，人工智能经常成为黑客手中的工具。关于AI如何有助于确保信息安全（IB）以及其使用的风险在圆桌会议上是由UTSB Nikolai Domukhovsky的科学和技术工作副总监告诉FederalPress的：“人工智能，我们希望这在人类生活的所有领域中都将在人类的所有领域中使用，并且已经适用了许多地方。如果我们谈论其积极影响，那么这些主要是处理机器学习的非结构化数据（大数据）方法的机制。也就是说，收集和处理大量异质，快速创建的数据以及从中提取有价值的信息。对于信息安全性，这是一项主要任务，因
How UMock’s Mock Reviews Replicate Real-World Exam Challenges
准备考试可能令人生畏，尤其是当学生缺乏评估准备就绪的结构化方法时。这是穆克（Umock）的模拟评论发挥作用的地方。通过密切模拟现实世界的考试条件，Umock为学生提供了一个强大的平台，以评估自己的准备，识别弱点并完善其考试策略。在此博客中，我们将[…]
Reinforcement Learning Meets Chain-of-Thought: Transforming LLMs into Autonomous Reasoning Agents
大型语言模型（LLMS）具有明显的高级自然语言处理（NLP），在文本生成，翻译和摘要任务方面表现出色。但是，他们参与逻辑推理的能力仍然是一个挑战。传统的LLM旨在预测下一个单词，依靠统计模式识别而不是结构化推理。这限制了他们解决复杂问题的能力[…]强化后的学习符合经济链：将LLMS转化为自主推理代理商，首先出现在Unite.ai上。
Developing Relational Intelligence with Isabelle Hau, the Author of Love to Learn
伊莎贝尔·豪（Isabelle Hau），《爱学习：童年时期的关怀与联系的变革力量》的作者，与迈克·帕尔默（Mike Palmer）一起谈论了关于关系在早期教育中的重要性以及对我们对智力和智力的理解意味着什么人类发展。 Hau强调了“关系智能”或“ RQ”的概念，并在人工智能主导的世界中越来越重要。伊莎贝尔（Isabelle）是斯坦福大学（Stanford）学习者的执行董事。两者讨论了父母的作用，以及与早期学习者在培养关系智能和建立生命早期建立突触联系的早期学习者中的“返回和回报”互动。 Hau强调了在幼儿发展中玩耍的重要性，并为父母提供有关如何鼓励孩子健康和情感增长的建议，同时避免过度育儿和
Dual-Arm HyQReal Puts Powerful Telepresence Anywhere
理论上，机器人的主要应用之一应该是在对人类来说过于危险的环境中操作（无论出于何种原因）。我说“理论上”，是因为在实践中，如果没有人类的直接监督，很难让机器人在半结构化或非结构化环境中做有用的事情。这就是为什么最近人们开始强调远程操作：人类软件与机器人硬件的结合可以是一个非常有效的组合。要使这种组合发挥作用，你需要两样东西。首先，一个直观的控制系统，让用户可以将自己融入机器人中，有效地驾驶它。其次，机器人可以实现人类驾驶员需要的那种化身。第二点更具挑战性，因为人类对机动性、力量和灵活性有非常高的标准。但意大利理工学院 (IIT) 的研究人员拥有一套系统，可以同时满足这两个条件，这要归功于其功能强
МФТИ выпустил нейросеть для call-центров
MFTI和Salesai已开发了一项技术，以增长销售和质量控制的技术。神经网络不仅可以分析呼叫，而且允许公司提出问题并接收有意义的结构化答案。该系统使用自己的大语言模型（LLM）和预测分析的技术来识别对话中的关键模式，了解哪些因素会影响销售，并帮助公司根据客观数据做出决策。
What is Agentic Reasoning: How AI Agents Think, Learn, and Make Decisions ?
自主 AI 不再是一个未来的概念——它已经到来，正在改变行业。但是，什么使 AI 真正自主？代理推理使系统能够超越执行任务，独立解决复杂问题、适应变化并在不确定性中蓬勃发展。考虑电子商务中的 AI 代理实时动态调整库存。在黑色星期五期间，它可以分析实时销售数据、预测需求激增，并将库存从低绩效仓库重新分配到高需求地区。这种动态决策无需人工干预即可优化运营。代理推理的核心是结合机器学习、认知架构和实时反馈，以模仿类似人类的适应性。它处理结构化和非结构化数据，识别模式并迭代改进策略。为什么这很重要？代理推理支持自主业务流程、自适应客户支持和智能任务编排——而静态 AI 模型则不足。随着我们探索其构建
AI-Powered Securitization Set to Transform Finance with TeamSec
请注意，我们无权提供任何投资建议。本页内容仅供参考。TeamSec 是全球首个人工智能证券化平台，旨在改变结构化金融行业。它提供证券化即服务，使金融机构和投资者的流程更轻松、更透明。 Deniz Ventures 是一家风险投资公司……继续阅读 AI 驱动的证券化将通过 TeamSec 改变金融业这篇文章 AI 驱动的证券化将通过 TeamSec 改变金融业首先出现在 Economy Watch 上。
OpenAI lanserar en ny o3-mini resonansmodell med en gratis version av ChatGPT
OpenAI 推出了 o3-mini，这是一种新的经济高效的 AI 模型，可在科学、数学和编码方面提供卓越的 STEM 功能。该模型比其前代产品具有更快的响应时间，同时保持了较低的成本。它引入了新的开发人员功能，例如函数调用、结构化输出和开发人员通知，并提供了三个不同的推理级别以优化特定需求的使用。新模型代表了 […]OpenAI 推出了一种新的 o3-mini 共振模型，其中包含 ChatGPT 的免费版本，该文章首次出现在 AI 新闻中。
TL;DR：企业 AI 团队发现，纯代理方法（动态链接 LLM 调用）无法提供生产系统所需的可靠性。提示和祈祷模型（业务逻辑完全存在于提示中）会创建不可靠、低效且无法大规模维护的系统。转向结构化自动化，将对话能力与业务逻辑执行分开，[…]
Big Data vs. Small Data: What’s the Difference? Explained
在当今数据驱动的世界中，了解不同类型数据之间的细微差别至关重要。大数据和小数据是分析中经常使用的两个术语，但它们的应用、特征和含义却大不相同。随着组织越来越依赖数据进行决策，了解这两个概念之间的差异至关重要。在本文中，我们将探讨大数据和小数据之间的区别、它们的优势、用例以及它们如何影响企业、政府和个人。大数据与小数据大数据与小数据：揭开关键差异的面纱了解大数据和小数据之间的区别，了解字节之战。什么是大数据？大数据是指数据集非常大、复杂或快速移动，以至于传统数据管理工具无法有效处理它们。它具有三个特点：Volume（数据量）：指海量数据，通常以 TB 或 PB 为单位，这些数据来自各种来源，如物
