关于人工智能的四大误区

在人工智能的发展历史上,通常是最初充满乐观和希望,随后带来的是幻灭与失望,而这样的过程循环反复。当今的人工智能系统可以在广泛的领域中执行复杂的任务,例如数学、游戏以及逼真图像的生成。但是当接近人工智能…

关于解决大人工智能的能源大问题

似乎人工智能中越是突破性的深度学习模型,它们获得的量就越大。今年夏天最热门的自然语言处理模型GPT-3就是一个完美的例子。为了达到像人类一样写作的准确性和速度水平,该模型需要1750亿个参数、350G…
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