不管怎么说,陈腾对这一次的系统升级还是非常满意的。“那就小小地抽个奖吧。”趁手头上宽裕,陈腾准备抽抽奖。十连太奢侈,陈腾准备来个五连。【dctc高精度图像识别模型】【人工智能自主创造性思维能力提升方案预测】【ls人工智能语言学习大模型】【大数据统计分析技术】【第一代fnct架构方案】“嘶……”陈腾抚摸着自己的下巴,看着自己抽到的东西。第一个图像识别技术,这是很常见的技术。开车进各个停车场的时候对车牌号的自动记录,是图像识别技术的一种应用。这个许多人都已司空见惯。还有上网时根据验证码的图片打出对应的数字、字母。进阶一些的让用户选出图片当中的“红绿灯”“自行车”“大巴车”……这则是用户在帮忙做图像识别训练。这项技术的应用非常明确,给ai一张图,让ai识别图中信息。这项技术的训练方法同样非常简单。给ai一张图,让ai识别。错了就纠正,对的就保留。“倒是可以用在智能驾驶上,就是不知道这个技术的方案怎么样。”为了提升ai识别的效率、正确率以及学习的速度。无数科研人员提出方案、优化方案。不知道系统给自己的这个dctc模型,到底是什么样的水准。陈腾拿起系统给的u盘插进电脑中。看了一会儿技术原理。很好,前面的导入部分还能看懂一点,后面就完全看不懂了。还是晚点给别人看吧。至于抽出来的第二个东西那就“厉害”了。提升人工智能自主创造性思维能力,可是科幻电影和科幻小说当中才有的技术。也就是俗称的,拥有自己独立的思维意识。别看现在什么“深度学习”的口号喊得响亮,但是实际上距离这一步还有十万八千里。陈腾也看到了这东西后面跟着的“方案预测”四个字,并没有太激动。抽不出来真正技术,只是方案预测也在陈腾的意料之中。要是没有这四个字,价值就不是一百万了。一千万、一个亿甚至更高也不是不可能。况且就算是有了这个技术的方案,陈腾估计自己也还差着一堆前置的技术,根本啃不动。“这玩意儿……姑且就当成谢谢惠顾吧。”系统认证这东西的价值在三百万以上,但是陈腾现在确实用不到。第三个,甚至可以说是目前最有用的。语言学习大模型。顾名思义,这个大模型的作用就是帮助ai学习人类的语言,帮助它了解每一句话的含义。学成之后,那自然就可以和人类对话。如果将这项技术和语音转文字的技术相结合,就能得到一个可以聊天说话的语音助手。再给予操控设备的权限,那么用户将会得到一个类似于《铁人》电影当中“贾维斯”一样的人工智能助手。当然,肯定是弱化版。这样一来腾达旗下所有的设备,都可以用语音进行操控了。“就是不知道这个模型的水平怎么样了。”陈腾没有细看系统给的u盘。不用看都知道,他肯定看不懂的。第四个,大数据统计分析技术。这项技术是腾达目前具备,但同时还是需要的。因为ai的学习与成长,需要依赖的就是庞大的数据库。没有庞大的数据库,ai什么都不是。再怎么精妙的模型和,都需要庞大的数据库。而这个庞大的数据库,又必须精挑细选数据源。优秀的数据可以帮助ai更加快速地成长,达成想要的目标。反之,垃圾的数据库很有可能会导致ai倒退。拿围棋界的阿尔法狗举例。就算是一开始阿尔法狗什么都不会的时候,背后的团队也绝对不可能给它喂两个臭棋篓子下出来的对局。喂的数据,一定是经过精挑细选的高水平对局。到了阿尔法狗天下无敌的时候,人类的棋局也不会再往它的数据库里喂了。为什么?因为这个时候,哪怕是人类顶尖高手的对局喂进去,那都属于污染数据库了。那么新的问题来了,如何精挑细选优秀的数据喂进去呢?围棋这种还好,可以通过人工的方式把数据喂进去。那更加复杂的模型呢?两个方法。第一个,继续加人。核心成员不够,那就外包团队。每个人在输入图形验证码的时候,都相当于是他们人工智能的外包团队,帮他们喂数据。第二个,让其他经过简单训练的ai帮忙筛选一遍数据,将一些污染能力比较强的数据给筛出去。这就需要用到大数据统计分析技术了。这个技术非常地笼统,应用也非常地广泛。,!短视频平台给用户的喜好打标签,分析用户:()游戏公司?这分明是科技巨头