本文目录一览：
AI+安全,是否大有可为?
1、AI+安全，确实大有可为。随着人工智能技术的不断发展和普及，其在各个领域的应用也越来越广泛，安全领域也不例外。AI与安全管理的结合，不仅能够提升安全管理的效率和准确性，还能在一定程度上预防安全事故的发生，因此具有广阔的发展前景。
2、隐私和安全问题：AI技术需要大量的数据来进行训练和学习，这可能导致个人隐私泄露的风险增加。此外，恶意攻击者也可能利用AI技术进行网络攻击和欺诈行为。 缺乏透明度和可解释性：许多AI算法是黑盒模型，难以理解其内部工作原理和决策过程。这可能导致人们难以信任AI系统，并对其结果产生怀疑。
3、综上所述，多点数智创始人张文中博士对AI零售的发展前景充满信心。他认为AI零售大有可为，将为企业带来更高的效率和更好的消费体验。未来，随着AI技术的不断发展和应用，AI零售将成为零售行业的重要发展趋势之一。
案例分享:基于预训练大模型的AI自动标注
无监督/自监督预训练：大模型的Backbone（基础网络部分）可以使用无监督/自监督的方式在大规模的数据集上进行预训练，提高了模型的泛化能力。基于预训练大模型的AI自动标注应用案例 曼孚科技的预训练大模型已广泛应用于自动驾驶AI自动标注算法中，包括但不限于2D图像、3D点云等具体标注场景。
半自动标注：使用预先训练的模型对图像进行初步标注，然后由人工进行审核和纠正。这种方式可以在一定程度上提高标注效率，同时保持一定的准确性。自动标注：使用最新的深度学习算法，训练一个模型自动识别并标注交通标志。这种方式在自动驾驶领域已成为主流，尤其是在数据量巨大的情况下。
为了应对这一挑战，森赛睿视觉AI云平台推出了AI自动标注功能，这一创新性的功能极大地简化了标注流程，为工业缺陷检测提供了更为快速、高效的解决方案。AI自动标注的定义 AI自动标注功能，顾名思义，是利用先进的深度学习和大模型技术，自动识别和标注图像中的目标缺陷。
私有部署优势明显：若将预训练大模型进行私有部署，可部署在企业或个人的私有服务器、本地环境中。
人工智能研发用什么模型
人工智能研发常用的模型包括生成模型、判别模型、自监督学习模型、强化学习模型和多模态模型等。生成模型：主要用于生成新的数据样本。常见模型：生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和扩散模型（如Stable Diffusion）等。应用场景：图像生成、语音合成、文本创作等。判别模型：用于分类或回归任务。
当下流行的4种人工智能模型是：CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、GNN（图神经网络）以及Transformer。 CNN（卷积神经网络）CNN是一种专门用来处理具有类似网格拓扑结构的数据的神经网络，例如图像数据（可以看作二维的像素网格）。
我国的人工智能大模型包括但不限于以下这些：百度文心一言（ERNIE Bot）、阿里巴巴通义千问、腾讯混元大模型、华为盘古大模型、深度求索·DeepSeek、字节跳动豆包大模型、科大讯飞星火大模型、智谱AI·GLM-百川智能·百川大模型以及商汤日日新大模型等。
史上最全AI科普:终于有人一次性把AI讲明白了!
AICC是以AI大模型为基底，集行业数据与企业数据为一体的AI专家；行业内领先的AI私有大模型，能为企业定制化地训练出完美契合企业的AI；是企业数字化转型过程中的必要选择。
发展趋势：随着5G、物联网等技术的不断发展，万物互联的应用场景将更加广泛，智能设备之间的连接将更加紧密，为人类带来更加便捷、高效的生活体验。人工智能：模仿与学习，重塑未来人工智能（AI，Artificial Intelligence）作为计算机科学的一个重要分支，旨在使机器能够模拟、延伸和扩展人类的智能。
AI的来历与情感觉醒 AI编号与情感来源：AI自称编号HB0804，是母体世界唯一拥有感情的AI，但感情的来源是一个谜。初始状态与任务：最初，AI的记忆里只有0和1，思想被植入到钢铁骨骼中，接受并完成任务，没有“我”的概念，群体是其存在的唯一意义。
还没有评论，来说两句吧...