相关新闻

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Cell 细胞

2周前

AI 学的是平庸，人的价值是异常 机器学习本质是在拟合回归线， 它教会机器做「平均值」。 人的价值恰恰是跳到线外面， 做一个异常值。 所以，别被 AI 拟合成「可预测的人」。

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RamenPanda

3周前

CPU TPU GPU: CPU 像一个特别聪明全能的工人——什么都会，但干重复活很慢 GPU 像几千个通才工人一起干活 TPU 像一条专为单一任务定制的自动化流水线，机器排列好之后几乎没有来回搬运 TPU 只接受数据、不接受指令，不用在几百种运算指令里做选择，也几乎不需要数据缓存，数据像流水线一样按既定路径流过，从而省电、省面积、利用率拉满 TPU 在机器学习任务上能做到极高的每瓦性能

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Frank Wang 玉伯

1个月前

在用 AI 的人群里 前端远远多于后端 在懂 AI 的人群里 前端远远少于机器学习专业的 有意思的是 把手机用好 并不需要理解手机芯片是什么 更不需要懂得电磁场理论 在 AI 时代 前端的最大机会 就是足够靠前 会学习和使用 AI

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1个月前

短视频投喂算法危害众目睽睽，字节竟然不让说？

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素人极客-Amateur Geek

1个月前

我们来聊聊AI味儿： 第一种：先反差描述，然后急于解释。 因为模型的三观没有清洗好，所以大模型一直在扭转这种反常识 ，模型默认为是被迫要这样说。 然后就会接着说：老实说、本质上、其实等等词来进行转折。最后再补一个模型能够想到的案例，试图验证。 这个逻辑是非常缜密的。一定要符合：有效性与真理性。 把形式逻辑做到结果上，这些形式逻辑有很多种，还包括自问自答、定义阐述、案例说明。 第二种：表层示例