默认分类    ChatGPT的数学能力到底行不行？
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ChatGPT是一个强大的 AI 工具，但是自发布以来，它的数学能力饱受诟病，被人戏称为“数学智障”。其实，ChatGPT 的强项是语言，而不是数学。尽管它的训练数据庞大，但其准确执行复杂的数学运算或解决复杂问题的能力是有限的。比如，你喂给ChatGPT一个简单的三角函数考题，这是一道高中数学水平的题目，不如意外的话，ChatGPT将会束手无策。为[...]
人工智能面试    竹间智能这家公司怎么样？
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竹间智能科技公司专注于情感机器人的研发，公司总部位于上海徐汇，在北京、台北等地设有研发中心，团队有各类领域（人工智能，深度学习/机器学习，自然语言理解，数据挖掘，图像识别，语音情感识别，以及物联网）的科学家。目前已经在AI+金融、AI+医疗医药、AI+教育、AI+互联网，AI+智能终端、AI+传统产业等领域提供完整的解决方案。
人工智能面试    智能客服技术的发展趋势和应用前景分析
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智能客服是人工智能技术在服务领域的一种应用，通过自然语言处理、语音识别、机器学习等技术，可以在任何时间、任何地点为用户提供智能化服务，解决用户的问题和需求。随着人工智能技术的不断发展和智能客服应用场景的不断拓展，智能客服正成为企业打造卓越用户体验的重要工具。智能客服的优势相较于传统的人工客服，智能客服具有以下优势：高效性：智能客服可以在短时间内为用[...]
人工智能面试    北京沃丰科技是外包公司吗？
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针对“飞燕内推”社群里成员提出的问题：北京沃丰科技是外包公司吗？站长特意进行了调查，得出的结论是：北京沃丰科技不是外包公司，是一家成立8年的人工智能公司，主要产品是智能客服、客服机器人。关于北京沃丰科技的详细介绍如下所示：北京沃丰科技是一家成立8年的人工智能公司，是一家To B企业，主要产品是智能客服、外呼机器人、呼入机器人、文本机器人等等，规模7[...]
人工智能面试    2023年北京人工智能公司有哪些？
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北京市经济和信息化局5月19日公布北京市通用人工智能产业创新伙伴计划成员名单（第一批）。第一批伙伴成员共有39家，其中，算力伙伴2家，分别为阿里云计算有限公司、北京超级云计算中心；数据伙伴9家，分别为北京市大数据中心、北京市科学技术研究院、北京智源人工智能研究院、北京国际大数据交易所、同方知网（北京）技术有限公司、智者四海（北京）技术有限公司、北京[...]
人工智能面试    没有核心技术的海康威视未来前景堪忧
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海康威视2022年营收832亿元，同比增幅2%，为近十年最低增幅；净利润136亿，同比减少23%，是公司成立二十一年以来第一次出现负增长。具体来看，占公司营收82%的安防业务负增长1.52%；境内营收569亿，同比减少4.28%，毛利率下降2.6个百分点；境外营收263亿，同比增长19.51%，毛利率下降0.67个百分点。可见，营收增幅下降的主要原[...]
默认分类    损失函数、代价函数、误差函数、目标函数傻傻分不清
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代价函数一般指损失函数。损失函数（loss function）或代价函数（cost function）在机器学习/深度学习中非常重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程。补充：代价函数与梯度的关系：代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度。大多数深度学习算法都涉及某种函数形式的优化。优化指的是改变 x 以最小化或最大化某个函数 f([...]
强化学习    protobuf 版本问题：Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.
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1、Protobuf 简介Protocol Buffers（简称 Protobuf），是Google公司开发的一种数据描述语言，类似于XML能够将结构化数据序列化，可用于数据存储、数据交换、通信协议等方面。相比于它的前辈XML、Json，它的体量更小，解析速度更快，所以在业内获得了广泛的应用。在多智能体强化学习过程中，由于多个Agent位于不同的节[...]
强化学习    分布式框架Ray详细介绍
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Ray简介Ray是一个开源的人工智能分布式框架，它的目标是让开发者仅需添加数行代码就能轻松转为适合于计算机集群运行的高性能分布式应用。今天的深度学习越来越需要计算资源，像笔记本电脑这样的单节点开发环境无法扩展以满足算力需求，Ray是将Python和AI应用程序从笔记本电脑扩展到集群的统一方法。使用Ray，您可以将相同的代码从笔记本电脑无缝扩展到集群[...]
强化学习    强化学习中REINFORCE算法详细介绍
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REINFORCE介绍强化学习中的策略优化主要有两类：基于价值的方法和基于策略的方法（当然两者的结合产生了 Actor-Critic 等算法）。基于值函数的方法主要是学习值函数，然后根据值函数导出一个策略，学习过程中并不存在一个显式的策略；而基于策略的方法则是直接显式地学习一个目标策略。基于价值的方法主要有DQN，而基于策略的方法有REINFORC[...]
强化学习    value-based和policy-based的区别是什么？
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强化学习中的策略优化主要有两类：基于value价值的方法和基于policy策略的方法（当然两者的结合产生了 Actor-Critic 等算法）。基于值函数的方法主要是学习值函数，然后根据值函数导出一个策略，学习过程中并不存在一个显式的策略；而基于策略的方法则是直接显式地学习一个目标策略。value-based方法是先通过计算出值函数，然后再求策略；[...]
默认分类    多层感知机（MLP）详细介绍
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多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图： 从上图可以看到，多层感知机层与层之间是全连接的。多层感知机最底层是输入层，中间是隐藏层，最后是输出层。 需要注[...]
图神经网络    Hungarian Algorithm（匈牙利算法）详细介绍
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Hungarian Algorithm（匈牙利算法） 由 Harold Kuhn 在1955年提出， 算法的命名是因为该算法很大程度上是基于两位匈牙利数学家的工作而来的.匈牙利算法主要用于解决一些与二分图匹配有关的问题。二分图（Bipartite graph）是一类特殊的图，它可以被划分为两个部分，每个部分内的点互不相连。下图是典型的二分图。可以看[...]
图神经网络    二分图详细介绍
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1、什么是二分图？在一张图中，如果能够把全部的点分到两个集合中，保证两个集合内部没有任何边，图中的边 只存在于两个集合之间，这张图就是二分图。2、二分图常用算法有哪些呢？2.1、染色法（判断一个图是否为二分图）算法原理就是，用黑与白 这两种颜色对图中点染色（相当于给点归属一个集合），一个点显然不能同时具有两种颜色，若有，此图就不是二分图。2.2、匈[...]
强化学习    马尔可夫决策过程（MDP）是什么？
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马尔可夫决策过程简介马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes，MDP）是对强化学习中环境的形式化的描述，或者说是对于智能体所处的环境的一个建模。在强化学习中，几乎所有的问题都可以形式化地表示为一个马尔可夫决策过程。本文以Frozen Lake游戏为例，介绍一下马尔可夫决策过程。Frozen Lake 游戏介绍Frozen[...]
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