浅析社交网络中人工智能回复机器人对我国舆论生态的影响
在社交网络应用中的特殊挑战将大语言模型应用于社交网络的回复机器人时,还面临一些特殊挑战:多样性和不可预测性:社交网络上的用户输入极其多样,包含各种网络用语、俚语和新词,这对模型的理解能力提出了更高要求。实时性要求:社交网络互动要求快速响应,这限制了模型进行深度思考和推理的时间。安全性和道德考量:模型...
医意的内涵与层次结构
整体性医意的层次结构模型是一个整体,这个整体内部的要素是有序的,诸要素在这个整体内发挥各自的功能,并相互联系,环环相扣;整体是开放的,接受外部信息,输出内在的信息,实现对“象”的认识。整体性与中医整体观思想一致。层次性医意的层次结构模型具有层次的特征。每一层与上下层都有关联,层次有序、递进。层次性...
SDN可编程交换芯片架构核心:RMT,一个可编程的网络DSA
1)一个RMT的体系结构(第2章):我们描述了一个RMT交换体系结构,它允许定义任意的报头和报头序列,通过任意数量的表任意匹配字段,任意写入包报头字段(但不包括包体),以及每个包的状态更新。为了实现该体系结构,引入了一些限制条件。我们概述了如何通过解析图来表示所需的配置,以定义标题,以及表流图来表示匹配表拓扑。
杨立昆教授关于通用人工智能世界模型JEPA观点及争议
2.JEPA和层次化的JEPA:一种用于预测性世界模型的非生成式架构,它学习表示的层次结构(第4.4节和第4.6节,图12和图15)。3.一种非对比性自我监督学习范式,它生成同时具有信息性和可预测性的表示(参见第4.5节及图13)。4.将H-JEPA作为不确定环境下层次规划的预测世界模型的基础(第4.7节,图16和17)。
AI经济学 | 第一章:迈入通用模型时代,迎接智能融合浪潮
深度学习在机器学习的基础上引入了模拟人脑的多层神经网络,用更强大的计算能力让机器在大规模数据中提取特征,神经网络层数越多,对输入特征抽象的层次越深,对输入的理解也越准确,更接近于人脑对信息的认知方式。此后,深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域都有较好表现,如深度学习模型在ImageNet图像分类挑战赛中将...
李国杰院士谈大数据与计算模型:提倡百家争鸣,过早地锁定技术路线...
人工智能的突破源于计算模型的改变计算模型有不同的层次,图灵机模型是一种通用的计算模型,理论上可以实现所有的计算(www.e993.com)2024年8月5日。而目前流行的卷积神经网络等智能计算模型是专用的计算模型。通用计算模型有很多种,包括图灵计算(离散变量计算,即递归计算)、神经网络计算(数据驱动的图灵计算)、模拟计算(连续变量计算)和量子计算等新...
从大语言模型到大流程模型,生成式AI带来的BPM范式转变
▲LPM的概念性体系结构(来源:LPM论文)LPM被设想为一个神经符号软件系统(neuro-symbolic),它集成了专家积累的流程管理知识和组织如何运行流程的精确数据与生成式AI和统计以及符号推理方法,从而融合了流程数据和知识。给定流程数据在一个事件日志或关系格式,LPM自动识别特定流程的领域以及组织的上下文,然后生成见解和行...
面向天基信息系统的网络空间可视化表达技术体系 | 科技导报
特别是高春东等融合地理学与网络空间安全等相关学科,首次提出了“网络空间地理学”的概念,构建了基于“人—地—网”纽带关系的网络空间层次模型,从网络空间“要素—关系—事件”出发,提出了可视化表达的技术途径与内涵,并建立了完整的绘制网络空间地图、动态构建网络空间地理图谱的理论体系与技术方法。“网络空间地理学”...
创新复杂性:创新过程作为具有多层规则的复杂结构
中观层次主要由通用规则及其所有承载者构成。当我们以中观视角审视经济系统时,看到的是规则承载者群体及其演化过程。宏观层次更关注规则的结构。广义进化模型(genericevolutionarymodel)的宏观层次,首先通过将该层次视为一个有序体系来构建。这个有序体系将构成整个宏观层面中所有中观单元连接在一起,从而达到协调的均衡...
万字访谈剖析大模型对ICT行业影响
PaaS层:大模型更像是一种工具。这可能涉及到向量数据库和服务接口等方面。这一层次可能还有构建agent的PaaS和编排中间件,也意味着PaaS将在结构上更加复杂。然而,基础设施本身不会发生根本性变化。SaaS层:大模型将使服务更加丰富,特别是从业务导向的角度来看。这意味着SaaS层可能会提供更多针对特定需求或目...