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中国物流与采购联合会教育培训部招聘AI工程师啦! 中国物流与采购联合会教育培训部目前正在招聘AI工程师,职责包括数据处理、AI模型开发优化、系统架构及产品研发等工作。应聘者需要具备相关专业背景,理解物流及供应链核心业务,掌握主流编程语言,并具有数据处理、数据库技术、AI模型训练等技术能力。申请者需要提供简历、技术作品等材料,投递至指定邮箱,截止日期是2025年5月1日,工作地点在北京市丰台区铭丰大厦。
发布于 2025-03-09
模式识别:高效学习的秘密武器,AI时代认知升级的引擎 在信息爆炸的时代,模式识别被提出作为一种高效的学习方法,称为认知焦虑的解决方案。文章引用自然界和AI的范例,阐述了模式识别的强大作用。它旨在引导人们寻找和应用共性模式,以便在学习和应用知识中获得最大效益。在AI的影响下,模式识别已成为未来学习和教育的核心要素。
发布于 2025-03-05
从营养汤到技能树:AI时代,如何构建高效的个人成长路径? 文章描绘了在人工智能时代如何构建有效的个人成长路径,从"营养汤"隐喻到"技能树"的建立。提出人们应该像生命在原始地球的"营养汤"中发展一样,以时代的要求为指导,适应环境调整个人技能树,不断学习,并形成强大的环境适应力和竞争力。技能树的选择与发展方向取决于个体,而关键在于与时代挂钩,点亮最能解决问题的技能树。
发布于 2025-03-05
知识库的价值迷思:拥有国图,能创造世界吗? 在AI时代,拥有知识库并不能直接解决问题,重要的是如何有效地学习和转化这些知识。人们需要构建完善的知识体系,从真实情境中提出有价值的问题,既需要全局洞察,又能明确问题的解决方向。现代管理者的角色将逐渐从指挥下属转变为指导,帮助AI或机器人高效地解决问题。最终,不是关注个人拥有多大的知识库,而是我们如何用逻辑力量来驾驭和建构自己的知识体系,积极解决真实世界问题。
发布于 2025-03-05
AI4S:科研,需要助手而不是“智子” 尽管人工智能(AI)在科研领域可以帮助高效获取信息、分析数据、处理繁琐事务,提供强大助力,但它不应该替代人类的创新思维;如果过度依赖AI,可能会导致实际竞争环境更加恶劣,科研的本质被扭曲,以及AI算法扼杀学术创新和多元思维。在科研中我们应定位AI为得力助手,赋予其工具属性而非智慧替代品,同时坚决防止AI干扰创新性思考,以达到更好服务人类知识进步和文明发展的目标。
发布于 2025-03-05
职业院校教师:告别技能恐慌,拥抱“HI+AI”的育人新范式 面对AI挑战,职业教育教师需要具备AI能力,在变革中占据优势地位,进一步培养适应未来的人才。AI时代中,教师的核心竞争力并非仅仅掌握AI工具,而是要回归职业教育的初心,培养适应社会需求的劳动者。这要求教师真正理论与实践融会贯通,成为连接知识与应用的桥梁。教师需要掌握新理念,新技术应用,并能把AI有效地融入教学工作流程,最终提升学生实际应用能力。
发布于 2025-03-05
为什么人工智能大模型又叫“大语言模型”?揭秘 AI 的“语言”之路 人工智能大模型,也称为“大语言模型”,是因为语言既是模型学习的起点,也是模型与人的沟通、能力展现的重要桥梁。模型的基础是概率统计和线性代数,通过分析大量的文本数据,模型能预测在给定上下文中下一个词语的出现可能性,从而掌握语言的结构、语法、语义等。模型的训练过程与孩子学习语言类似,仅是在更大规模和更高速度下进行的。
发布于 2025-02-21
通用大模型 or 垂直大模型:谁才是AI生产力的真正引擎? 尽管通用大模型以卓越的能力展示了AI的普及趋势,但其在专业领域的应用常存在挑战,如硬件投入大、结果稳定性差、缺失可解释性等。反观,垂直大模型,其专注于特定领域,并弥补了通用模型的短板,比如以较低成本提供服务、深度融合专业知识、保障隐私等,有巨大的潜力成为真正的生产力引擎。尤其在物流及供应链领域,垂直大模型可以提供专业解决方案,推动行业协作和效率倍增。
发布于 2025-02-21
Token:AI 理解世界的“积木” 在大语言模型如ChatGPT、Deepseek中,"Token"被频繁使用。"Tokenizer"将所有知识内容,包括文字、数字和符号等,转换为更小的部分并赋予每个部分唯一的 "Token ID",类似于知识的坐标。例如,“零一二三四五六七八九”经Tokenizer处理,生成无规律的Token ID序列。大语言模型通过折叠这个“尺子”,映射到高维向量空间,使得语义相近的Token在向量空间中更靠近,从而更高效地处理知识。Token并不等同于字,它是知识的更小单元,让AI模型能够更好地理解和利用文本。
发布于 2025-02-21
中物灵境发布基于Deepseek-R1版本大模型应用 中物灵境发布了基于深度求索Deepseek-R1的大模型应用,这款应用构建在华为昇腾云服务上,拥有6710亿参数。其主要目标是解决物流和供应链领域深度知识的挖掘与获取。
发布于 2025-02-03