网络变革与AI发展已经成熟,但是这六位 AI 先驱者从各自的角度表达了相同的 信息:通用人工智能不再是遥不可及的目标,并已经开始在现实 中发挥作用。 其中: 李飞飞的“顿悟”(epiphany)来自数据:人类智能在 其早期发展中被大量的感官数据淹没,但机器不是。难点不只在 算法,而在数据。由此构建 ImageNet 数据集,驱动了机器学习。 黄仁勋给出了一个“堪称绝妙”的回答:在 21 世纪初 AI 模型的 开发、训练与部署全流程。学习笔记 4/19 ---在技术底层,独立的 AI 工作负载通过特定计算模式 使人工智能应用能够模拟人类的认知特征,包括理解、决策、 解决问题、创造性思维与自主行动。这些能力本质上对应着人类 学习、思考与得出结论的思维范式。 对于支持研发流程不同的阶段,英伟达(Nvidia)提供 了三种 AI 工作负载类型: ---交互式工0 魔豆 | 19 页 | 1.24 MB | 4 天前3
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