IT思维

一家公司想把AI和机器学习技术整合到日常工作中并不容易。

Artificial Life（人工生命），常简称为 ALife。ALife 是什么？研究它的目的是什么？本文将带您共同回顾 ALife 简史，一起来看看 ALife 与人工智能的关系，共同展望 ALife 的未来。

随着世界人口的增加和饮食的多样化，鱼类的生产和消费逐年增加。现今世界渔业资源已经接近枯竭，不可能增加自然资源的捕捞量。

英特尔预计，2024 年 AI 芯片市场规模将超过 250 亿美元，在一份声明中，英特尔宣称，这次交易将强化英特尔的人工智能解决方案，进一步推动公司在新生的、快速增长的 AI 芯片市场的份额。

NeurIPS已经于上周末拉开了帷幕，相信小伙伴们已经开始学习各种放出的新论文新方法了。无论有没有去现场参会，这都是一场值得学习的饕餮盛宴。对于各种学术问题的前沿探讨，一定少不了workshop的影子。

对于户外场景的夜间摄影目前还主要是单反等大型相机的天下，即使需要扛着笨重的长枪短跑，摄影师们为了得出点点星河也在所不惜。

在经历了九月的 NASA 论文乌龙事件后，十月，谷歌正式宣布证明「量子优越性理论」。

本文是对这篇论文的简短总结。

在此后的三年里，这家公司一直很低调。但最近，他们带着一款名为 TSP 的芯片架构出现在公众视野里。

微软小冰注重人工智能在拟合人类情商维度的发展，强调人工智能情商，而非任务完成在人机交互中的基础价值。

很多人都担心又一波 AI 寒冬即将到来。虽然 ML 解决方案并不缺乏，但得到企业实际部署的不过十分之一。

随着BERT等自然语言模型取得的突破性进展，人们逐渐认识到大模型可以在无标签数据上学习语言的强大表示。

育种选种是农业产业链的起点，而种子是最重要的农业生产资料之一，如何培育出商业价值高，高产抗病害的种子，是众多企业关注的焦点。而育种过程却需要大量的资金与技术投入，以及海量数据的支持，这就极大的提高了育种产业的市场准入门槛。本文将主要讨论人工智能技术在育种产业中的辅助指导作用，并探究其的发展前景与局限。

我坐在老板的办公室里，向他简要介绍我们新报表的情况，这将极大地增加组织中每个成员对数据的访问。

科技公司到底是为 技术驱动 还是 业务驱动 的争论古来有之。对于技术人员而言，拥有良好 工程师文化、代码文化，核心竞争力是技术、尊重技术、技术人的公司似乎就可以称得上是技术驱动型公司。

LeCun表示，人工智能的下一个发展可能是放弃深度学习的所有概率技巧，而是掌握一系列变化的能量值。

深度学习在应用上与广大传统行业融合，让AI获得了前所未有的大爆发。

词序和句法结构对于句子的语义具有巨大的影响，词序上的些许扰动将会造成南辕北辙的含义。

赋能业务，快速应对挑战，正是数据湖所能提供的。

数据作为机器学习的基础，从 GB、TB 到 PB 已经增长了无数倍，现在大一点的业务场景，没有 TB 级数据都提供不了高效的体验。

随着更多创新设备的连网，物联网可以为企业提供节省成本的流程和有价值的信息。

神经科学的新发现不断启发着高效神经网络的出现和进步。

随着全球国民经济与社会的持续发展，从20世纪后半叶开始国际范围内货客运吞吐量正在不断增长。

在人人都想跟AI发生点关系的时代，保持企业持久的竞争力始于对人工智能领域的清醒认识：世界上最具影响力的大公司在AI投资、技术运用和成果落地方面有着怎样的布局？

很多人特别喜欢在追剧的时候，猜下一集要发生什么事情。由于电视剧的发展都是通过视频和故事来联动的，所以这很容易。