文章归档

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正在招聘AI工程师。工作包括数据处理与知识构建、AI模型开发与优化、系统架构与平台开发、智能教育产品研发以及技术创新与落地。应聘者应满足一定的学历背景和行业认知,需要具有技术能力和核心素质,并熟悉主流编程语言与数据库技术。投递截止日期为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,模式识别被揭示为高效学习的秘密武器。学习过程实际上是不断发现共性模式并进行小样本学习的过程,决定我们如何高效地理解和应用知识。此外,人工智能的进步也展现出模式识别的重要性,其发展预示着一个全新的认知时代的到来。未来,聚焦于创新与实践应用将成为有效的学习途径,以应对AI的挑战。
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? 文章阐述了如何构建在人工智能时代的有效个人成长路径,比喻"营养汤"模型和"技能树"理念作为基础。在AI赋能时代中,我们持续在"营养汤"中探索和进化,努力获取资源、重构自身,追求最大化环境适应。技能树是我们成长的图谱,我们的选择和行动决定了其枝繁叶茂。未来知识的核心是在大模型的知识向量的“营养汤”中不断学习新技能,发现模式,探寻个人和人类发展的更高阶段。
发布于 2025-03-05
知识库的价值迷思:拥有国图,能创造世界吗? 在人工智能时代,知识库的价值体现在个体能否有效吸收、理解和应用知识,仅拥有知识库并不能解决现实问题。真实情境下的实践和深刻洞察是提出有价值问题的关键,构建完善的知识体系对学习很重要。用户需要指导AI工作,从"Leader"逐渐向"Coach"转变。我们不应注重个人拥有多大的知识库,而应看是否有强大的逻辑力量来驾驭知识库,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” 虽然人工智能能够用于科研工作,提高效率并提供强大的辅助工具如信息检索,文献分析等,但其在科研中的角色也引发了关注。文章指出,如果科研完全依赖AI,可能陷入资源的稀缺性和内卷化的竞争,科研的本质可能被扭曲,而独立的、个性化的科学成果可能被埋没。最重要的是,AI应被定位为科研的助手,而不是人类智慧的替代品,以便更好地服务人类知识的进步和文明的发展。
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,被称为“大语言模型”(LLM),基于概率统计和线性代数,运用大量的人类文本数据进行学习,并预测上下文语境中下一个词语出现的可能性。其训练过程与孩子学习语言的过程相似,通过人类的反馈学习和掌握人类所需要的语言模式。因为语言是AI学习的起点,也是它们与人类沟通、展现能力的最重要桥梁。这解答了为何人工智能大模型被叫做“大语言模型”的原因。
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” "Token"在人工智能的大语言模型,如ChatGPT、Deepseek中扮演着关键角色,用于将人类的知识转换成标准化的单元或"尺子的刻度"。这一过程涉及到Tokenizer的使用,它作为知识的"编码器",将文本拆分并为每个小单元赋予独特的Token ID,进而构建知识的"坐标"。为了提升处理知识的效率,这些模型会利用高维向量空间,将"刻度尺"折叠,并使语义上更相近的Token在空间中更靠近。Token的理解对于认识现代AI如何通过标准化的知识单元构建对世界的认知和理解十分重要。
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