从传统认知来看，算力、算法和数据被认为是人工智能的核心三大要素。当大模型出现后，大模型在当前人工智能发展中占据着极其重要的地位。 大模型与算法的关系：从属而非取代。传统算法的定位：算法本质是解决问题的步骤规则，如SVM、随机森林等，是AI的...
数据标签业务（Data Annotation / Data Labeling）是人工智能（AI）产业链中的重要环节，主要为机器学习模型提供高质量的训练数据。随着人工智能技术的广泛应用，中国的数据标注行业迎来了巨大的商业机遇，同时也面临一系...
中美 AI 竞争已进入白热化阶段，技术差距的缩小、数据瓶颈的突破以及地缘政治的影响将成为未来 AI 发展的关键因素。...
西门子（Siemens）与埃森哲（Accenture）能够通过先进的解决方案以及数据驱动的实践来帮助应对这些挑战，这些方案与实践能够支持电池工程与制造的强大创新与优化。...
TimesFM是Google Research开发的一个预训练时间序列基础模型，该模型在各种现实世界的预测基准上展现出令人印象深刻的零样本性能。...
OmniParse：一个人工智能平台，可将任何非结构化数据提取/解析为针对 GenAI (LLM) 应用程序优化的结构化、可操作数据。...
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