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首页 人工智能最新资讯与深度解析
  • 字节跳动推出AI对话机器人“豆包” 记者实测体验!
    《科创板日报》记者第一时间下载并实测体验,目前该版本支持手机号码、抖音、以及苹果账号登录,用户可以通过与豆包进行对话,生成歌词、小说、文案等文本内容。每段回答除了文字外,也会由数字人豆包进行语音回答。 从实测体验来看,豆包对语义的理解表现不俗,也具备一定的数理逻辑能力,对部分问题的回答甚至超过了文心
    人工智能最新资讯与深度解析 2024-10-15 159 阅读
  • 字节跳动旗下的豆包有电脑版了?该说不说确实挺香
    字节跳动旗下的豆包有电脑版了?该说不说确实挺香 2024-08-31 18:55:13 0点赞 0
    人工智能最新资讯与深度解析 2024-10-15 126 阅读
  • 字节跳动卖耳机送“豆包”,但它还不够有竞争力 | 电厂
    记者 董温淑编辑 高宇雷10月10日10点,由字节跳动旗下大模型产品豆包出品的“Ola Friend智能体耳机”上线电商平台,新品发售价定为1199元,将从10月17日开始发货。官方信息显示,Ola Friend耳机采用开放式挂耳设计,主打休闲陪伴等用户场景。除了通话降噪等常规功能,使用时用户可以通
    人工智能最新资讯与深度解析 2024-10-15 130 阅读
  • 字节跳动豆包首款AI智能体耳机Ola Friend发布|钛媒体AGI
    字节跳动旗下首款生成式 AI 硬件设备来了。钛媒体App 10月10日消息,字节跳动豆包今天发布了首款 AI 智能体耳机 Ola Friend,采用开放式设计,单耳6.6克同类最轻,耳机接入豆包大模型,并与豆包APP深度结合。用户戴上耳机后,无需打开手机,便能通过语音唤起豆包进行对话,能够在信息查询
    人工智能最新资讯与深度解析 2024-10-15 117 阅读
  • 字节跳动重磅布局:豆包爱学并入豆包,全家桶策略引领AI教育新趋势
    近日,字节跳动旗下的AI教育应用河马爱学正式更名为豆包爱学,成为豆包品牌旗下的首个教育应用。这一调整标志着字节跳动在AI教育领域的进一步布局,也揭示了其意图打造全面AI产品生态的野心。 在AI教育的浪潮下,豆包爱学旨在为学习者提供智能化的学习体验。该应用基于字节跳动重新命名的豆包大模型技术,致力于成
    人工智能最新资讯与深度解析 2024-10-15 847 阅读
  • 文院学览 | “生成式大语言模型距人类语言有多远——生成式语言大模型与人类语言生成的比较”顺利举行
    编者按:浙江大学文学院秉承“文以化人,学通古今”的育人理念,积极构筑师生学术交流平台。为进一步活跃学术氛围,增强学术素养,助力学院教学、科研建设和发展,“浙大文学院”特开辟【文院学览】专栏,及时回顾学术交流、讲座等相关信息,努力为师生打造高层次、高水准的学术交流平台。文丨刘金翔 贾明卓图丨杨婷婷 贾
    人工智能最新资讯与深度解析 2024-09-18 137 阅读
  • 机器学习(多领域交叉学科)
    决策树是机器学习常见的一种方法。20世纪末期,机器学习研究者J.Ross Quinlan将Shannon的信息论引入到了决策树算法中,提出了ID3算法。1984年I.Kononenko、E.Roskar和I.Bratko在ID3算法的基础上提出了AS-SISTANTAlgorithm,这种算法允许类
    人工智能最新资讯与深度解析 2024-09-18 123 阅读
  • AI产品的五种交互模式:探索与创新的深度剖析|商派
    在科技日新月异的今天,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透到我们生活的每一个角落,从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融服务,AI技术的应用无处不在。其中,AI产品的交互模式作为连接人与技术的桥梁,其重要性不言而喻。本文将深入探讨AI产品的五种主要交互模式——辅助回答型、主任务驱动型、自动生成型、
    人工智能最新资讯与深度解析 2024-09-18 167 阅读
  • 快速入门:识别语音并将其转换为文本
    参考文档 | 包(下载) | GitHub 上的其他示例 在本快速入门中,你将创建并运行应用程序以实时识别语音并将其转录为文本。 若要改为异步听录音频文件,请参阅什么是批量听录。 如果不确定哪种语音转文本解决方案适合自己,请参阅什么是语音转文本? 先决条件 Azure 订阅。 可以免费创建一个帐户。
    人工智能最新资讯与深度解析 2024-09-18 136 阅读
  • 【深度学习每日小知识】Training Data 训练数据
    训练数据是机器学习的基本组成部分,在模型的开发和性能中起着至关重要的作用。它是指用于训练机器学习算法的标记或注释数据集。以下是与训练数据相关的一些关键方面和注意事项。 Quantity 数量 训练数据的数量很重要,因为它会影响模型的泛化能力。通常,拥有更大的训练数据集可以为模型提供更具代表性和多
    人工智能最新资讯与深度解析 2024-09-18 136 阅读
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