Ines Montani 在 2024 年 4 月伦敦 QCon 大会上的演讲阐述了大型语言模型（LLM）如何深刻地改变了 AI 领域。这些模型背后的创新核心其实非常简单：让模型变得更大。随着每一次迭代，这些模型的能力边界都在不断扩展，而这就引...
那么，经过一年多的探索，AIGC 在金融行业落地情况如何了？哪些场景刚开始探索，哪些场景已经取得初步成果？在 8 月 16 日 -17 日即将于上海举办的 FCon 全球金融科技大会上，InfoQ 搜罗了 10+ 来自银行、保险、证券和金融科技等...
GPT的核心技术是变换器（Transformer），这是一种神经网络结构，可以有效地处理序列数据，比如文本、语音、图像等。GPT使用了大量的预训练数据，也就是从互联网上收集的各种文本信息来训练模型的基本能力，比如词汇、语法、逻辑...
最近Mem0横空出世，官方称之为PA的记忆层，The memory layer for Personalized AI，有好事者还称这个是RAG的替代者，Mem0究竟为何物，背后的原理是什么，我们今天来一探究竟。...
语言翻译和多语种处理是自然语言处理（NLP）中的重要任务，广泛应用于跨语言交流、国际化应用和多语言内容管理等领域。通过使用Python和深度学习技术，我们可以构建一个简单的语言翻译与多语种处理系统。本文将介绍如何使用P...
苹果在2024年7月发布了其最新的人工智能系统——Apple Intelligence，这是一套基于人工智能的工具集，深度集成于iOS 18、iPadOS 18和macOS Sequoia中。Apple Intelligence的核心在于其强大的数据处理和情境感知能力，能够...
传统的股票时间序列预测主要依赖统计和计量经济学方法，如自回归滑动平均模型（ARMA-GARCH）、向量自回归模型（VAR）、状态空间模型、扩散模型和误差修正向量模型（VECM）。这些模型通过识别金融系列中的模式和波动性，对市场进行分...
自然语言理解（NLU）是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。问答系统是NLU的一个典型应用，广泛应用于智能助手、客服机器人等领域。本文将介绍如何使用Python和深度学习技术构建一个简单的自然...
语音合成和语音转换是语音处理中的重要任务，广泛应用于语音助手、语音导航、语音翻译等领域。通过使用Python和深度学习技术，我们可以构建一个简单的语音合成与语音转换系统。本文将介绍如何使用Python实现这些功能，并提...
该项目是美国国家航空航天局 ICESCAPE 大型项目的一部分，旨在研究浮游植物丰度的长期季节性变化与整个生长季节在波弗特海和楚科奇海测量到的海冰覆盖、分层和温度变化的关系。这将通过使用 ARGO 浮漂和近实时卫星通信...
