从元宇宙到ChatGPT再到Sora,人工智能领域的发展如此迅猛,正在将我们带入一个普通人难以理解的世界。说算法做某些事是什么意思呢?...【查看原文】
生成式人工智能和其他先进的人工智能产品对他们的工作、兴趣和收入的影响。 你可以从人工智能中受益,它可以帮助你更快地工作。也许,更好。另一方面似乎任何人都可以在人工智能的帮助下看起来像专家和创造者。现在,让我们坦诚地谈论焦虑。(或者是人工智能焦虑?) 我们所知的世界的暗黑 不要让任何人欺骗你:你感到的不安和存在主义恐惧并非毫无根据。顶级职业专家、职业生涯早期的专业人士都在努力应对这些感受。 “多年来,我们一直听说自动化和人工智能将取代那些我们都不想从事的死板、无聊的工作,但只要我们‘有创造力’和‘人性’,我
人工智能数字人
唐兴通 2024-07-12
在人类学领域,我们会认为,语言并不只是“话赶话”1这种跟随前一段文字的句子模型,语言的本质是它有关于现实世界的真或假的一面,写出“真”和辨识“假”正是社会科学的任务2。这种“真”是与话说出的“土地”和生活形式…
ChatGPT
市政厅 2023-03-07
机器学习,人类学习,不同的人提倡不同的学习方式。 谁多谁错? 事实上,都对。 不同的人在不同的情况下适合不同的学习方式。 分析一下什么时候适合什么。 因为这两个展开要说很久,并且我之前也说过一部分,所以重复的部分就不说了,翻之前的专栏。 首先说说机器学习。 机器学习实际上是2023年才兴起的。 为什么是2023,因为之前的机器实在太烂了。 根本离不开人。 之前的AI大部分过不了图灵测试,现在的AI比人还像个人,而且创作能力远远超过一般人。 好,由此可得2022年的AI其实还是很烂的。 至少那个时候的AI主
机器学习
先生坐何至于此 2023-12-15
RLHF,让机器像人类一样思考与学习。
学术头条 2023-03-08
某量化私募-社会招聘-AI算法研究总监-上海徐汇区感兴趣或投递请邮件联系quantjob@yeah.net利用公司强大的计算资源,挖掘海量的金融数据,在特征提取、价格预测、组合优化等不同的应用场景实践你的机器学习算法。你需要掌握的技能:- 熟悉任一机器学习分支领域(如统计学习,深度学习,强化学习,组合优化或其他相关前沿技术等),对机器学习的数学原理和数学推导有深入和清晰的认知;- 有一定的团队管理经验,领导过算法和技术架构团队;- 对量化行业感兴趣,并且有较强的工程实现能力;- 优秀的学历背景,计算机、数
金融机器学习深度学习
量化研究员猎头 2023-08-31
IT之家 2024-12-25
“狭路”相逢,只有“有勇有谋者”才能胜出。
联商网 2024-12-25
关厂计划取消,裁员3.5万人
超电实验室 2024-12-25
科技狐 2024-12-25
餐饮业已经严重供给过剩。
红餐网 2024-12-25
智能手表成中产阶级的“数字镣铐”?
互联网风云榜 2024-12-25
以沪宁高速为代表,长三角和珠三角的高速公路堪称日进斗金,但全行业的亏损正日益扩大
出行一客 2024-12-25
新能源时代,碳化硅越来越重要。
铅笔道 2024-12-25
36氪 2024-12-25
管理政府和经营公司会一样吗?
镜相工作室 2024-12-25
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