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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 -
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 -
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 -
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、 -
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。 -
【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 -
深度学习的三大生成模型：VAE、GAN、GAN
导语：本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型，这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称，根据自然场景图像推测物体的边界；而生成模型恰恰相反，通常给出的输入是图像具备的性质，而输出是性质对应的图像。这种生成模型相当 -
基于生成式模型的图像生成技术
基于生成式模型的图像生成技术:实现步骤与流程 ============================实现基于生成式模型的图像生成技术========== 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着深度学习的快速发展,生成式模型作为一种重要的数据增强技术,在图像生成领域也得到了广泛应用。生成式模型可 -
生成模型 VS 判别模型 （含义、区别、对应经典算法）
从概率分布的角度考虑，对于一堆样本数据，每个均有特征Xi对应分类标记yi。 生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。 判别模型：学习得到条件概率分布P(y|x)，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。 数据要求 -
深度生成模型 | 机器之心
深度生成模型基本都是以某种方式寻找并表达（多变量）数据的概率分布。有基于无向图模型（马尔可夫模型）的联合概率分布模型，另外就是基于有向图模型（贝叶斯模型）的条件概率分布。前者的模型是构建隐含层(latent)和显示层（visible)的联合概率，然后去采样。基于有向图的则是寻找latent和visi
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