AI技术

Amplitude Inc. 最近推出网页实验功能，使用户能够自助进行 A/B 测试，并收购 Command AI 以提升平台的易用性。这一新功能旨在简化决策过程，帮助企业提高营...

生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，通过生成器和判别器的对抗学习，能够生成高质量的图像和数据。本文详细介绍GAN的工作原理、类型、流行用例及...

Mistral在发布Mistral 7B模型一周年之际，推出Ministral 3B和Ministral 8B，专为边缘计算设计，反映了小型AI模型的趋势和市场需求。这些模型在低延迟和低成本...

Perplexity AI收到《纽约时报》的停止侵权信，指控其未经授权使用内容。该事件引发了关于AI行业和版权法律的广泛讨论，涉及多个出版商的反应及潜在的法律后果。

Informatica于2024年秋季发布新版本，推出多项新工具，帮助企业客户准备数据以训练AI模型和应用。此次更新强调数据治理与集成能力，助力企业实现高效决策与应...

随着美国大选临近，科技公司正在努力应对由人工智能生成的虚假信息和错误信息的传播。本文探讨了当前的预防和分析方法，以及开源模型带来的挑战，强调了监管...

本文探讨选择合适大型语言模型（LLM）时需要考虑的关键因素，包括性能基准、上下文窗口大小、独特功能和GPU要求。提供了多种比较工具，帮助用户更全面地评估...

本文深入探讨人工智能算法的类型、应用及其伦理问题，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习等主要概念，适合希望了解AI在各行业中应用的读者。

本文探讨了如何通过关键绩效指标（KPI）来衡量生成式人工智能的成功，包括直接指标和间接指标。了解如何评估创造力、用户满意度以及生成输出的质量，从而实现...

Adobe于10月14日推出Firefly视频生成模型，旨在帮助企业解决版权等问题。该模型将为Adobe Creative Cloud的新产品提供支持，包括视频编辑和文本转视频功能，...

AI幻觉是指生成式AI系统生成虚假或误导性信息的现象，可能导致错误决策。了解其原因、影响及如何检测和防止AI幻觉，以提升用户信任和决策准确性。

了解解释性和可解释性在AI模型中的作用与区别。解释性关注模型内部机制如何澄清决策行为，而可解释性利用模式推断模型行为。选择合适的技术取决于时间、成本...

探讨美国中央司令部、空军和陆军如何利用生成式人工智能来处理防务挑战，并对生成式人工智能技术的潜在风险进行谨慎考虑。

本文探讨了高管们如何有效管理AI项目的12个步骤，包括设定现实期望、建立数据计划、专注于商业目标等，以确保AI项目的成功实施。

本文探讨了TS Imagine如何通过Snowflake平台和生成AI技术，推动其金融科技业务的转型与发展，提升数据管理和决策能力。

Zendesk发布了多项生成式AI功能，包括语音识别和分析，同时启用了基于结果的定价模式，客户仅在AI解决工单时产生费用。这些新功能旨在提升客户服务效率和体验。

Alation于周三推出AI治理套件，帮助企业通过安全可信的数据提高对AI和机器学习项目的投资回报，包括文档、协作、合规和专家指导等功能。

Databricks于周二推出Databricks Apps，旨在简化用户构建定制数据和AI应用程序的过程，增强企业在AI和机器学习领域的竞争力。

小企业正迅速采用人工智能（AI），报告显示98%的小企业使用AI工具。本文探讨了AI如何提升小企业效率、客户服务和决策，同时也分析了实施AI的挑战和步骤。

本文探讨人类智能与人工智能的差异，分析各自的优点和缺点，尤其是在学习、想象力和多感官输入方面的比较。

本文探讨了制造业在人工智能和数字化转型方面的最新趋势和挑战，分析了生成性人工智能在提升生产效率、优化供应链和实现商业价值方面的潜力。

Monte Carlo推出新功能，专注于根本原因分析，帮助企业更快速地识别和解决数据质量问题，提升数据管理效率。

谷歌已更新面向消费者和广告商的人工智能搜索功能。 这家科技巨头于10月3日透露，用户现在可以通过在谷歌应用中使用谷歌镜头拍摄视频来询问谷歌搜索答案。谷...

了解沃尔玛和旧金山49人队如何利用人工智能技术提升利润，探索生成性AI在商业运营中的潜力及其应用案例。