AI发展下的伦理挑战，应当如何应对？
AI技术的发展既带来了巨大的机遇，也提出了严峻的伦理挑战。构建可靠的AI隐私保护机制、确保AI算法的公正性和透明度以及管控深度伪造技术是我们应对这些挑战的关键步骤。只有通过多方努力，制定和实施科学有效的治理框架，才能在推动AI技术发展的同时，保护个人隐私和社会公平，确保技术进步真正造福于人类社会。希
搭建属于自己的AI外呼机器人系统
搭建一个属于自己的AI外呼机器人系统涉及多个步骤，包括选择和配置适当的硬件和软件、开发或集成AI模型、建立电话连接、编写自动化脚本和对系统进行测试和优化。
国内加载流畅的AI模型训练平台 【Swanlab快速入门】
SwanLab是一款开源、轻量级的AI实验跟踪工具，提供了一个跟踪、比较、和协作实验的平台，旨在加速AI研发团队100倍的研发效率。其提供了友好的API和漂亮的界面，结合了超参数跟踪、指标记录、在线协作、实验链接分享、实时消息通知等功能，让您可以快速跟踪ML实验、可视化过程、分享给同伴。借助Swan
Deepfake攻防挑战赛--Datawhale AI夏令营学习笔记
Datawhale AI夏令营deepfake攻防挑战赛学习笔记
20240720 每日AI必读资讯
GPT-4o mini的定价为每百万输入标记15美分和每百万输出标记60美分，比之前的前沿模型便宜了一个数量级，比GPT-3.5 Turbo便宜了60%以上。- Goldfish在TVQA-long基准测试中准确率达到41.78%，在短视频基准测试中也表现优异，展示了其强大的处理能力。- Goldf
Datawhale AI 夏令营 Task2笔记
在中，我学习并使用来解决问题。这种预测方式简便，但是结果准确性有待提高。于是我学习了，这次我解决本次问题。和使用机器学习方法的步骤：探索性数据分析、数据预处理、提取特征、切分训练集与验证集、训练模型、预测结果。首先导入了warnings模块用于忽略警告，numpy用于数值计算，pandas用于数据处
李彦宏：没有应用，AI模型一文不值
7月4日周四，2024年世界人工智能大会（WAIC 2024）在上海正式开幕。本届大会以“以共商促共享，以善治促善智”为主题，将聚焦全球人工智能领域的前沿技术和创新应用，致力于展示人工智能如何改变世界、塑造未来。下午13:30开始的产业发展主论坛上，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏出席发表主题演讲。
数据挖掘的安全与隐私保护：实际应对策略
1.背景介绍数据挖掘是一种利用统计学、机器学习和操作研究等方法从大量数据中发现隐藏的模式、关系和知识的过程。随着数据的增长和数据挖掘技术的发展，数据挖掘在各个领域得到了广泛应用。然而，数据挖掘同时也带来了一系列安全和隐私问题。这篇文章将讨论数据挖掘的安全与隐私保护问题，并提出一些实际应对策略。2.核
探索AI数字人的开源解决方案
AI数字人是一种结合了人工智能和计算机图形学技术的虚拟人物。它不仅可以进行语音对话，还能通过动画和表情与人类互动。自然语言处理（NLP）：理解和生成自然语言。语音合成和识别：将文字转化为语音，或将语音转化为文字。计算机图形学：创建和控制虚拟人的外观和动作。情感计算：识别和生成情感。AI数字人作为一项
【AI智能体】AI Agent 智能体管理平台SuperAGI深度学习
开发优先的开源自主人工智能代理框架，使开发人员能够构建、管理和运行有用的自主代理。您可以无缝运行并发代理，使用工具扩展代理功能。代理有效地执行各种任务，并在每次后续运行中不断提高其性能。配置、生成和部署自主 AI 代理- 创建生产就绪且可扩展的自主代理。使用工具包扩展代理功能 - 将我们市场中的工具
ISSCC论文详解-ISSCC.34.1 适用于高精度 AI 应用的 28nm 83.23TFLOPS/W POSIT
BRPU执行基于移位或的机制。与同样使用POSIT数据格式的ISSCC’21，本课题在相同的技术节点下功耗降低了近10倍，POSIT 16下的能效比提升316.11倍、POSIT 8下的能效比提升334.60倍，POSIT 16下的面效比提升312.95倍、POSIT 8下的面效比提升306.87倍
人工智能及深度学习在病理组学中的应用概述｜系列推文·24-07-11
首先，小罗会带大家回顾计算机和编程的起源，解释从最初的电子计算器到现代计算机的发展历程，以及高级编程语言如何简化计算机指令的编写。其次，本期推文会深入探讨机器学习的不同类型，包括深度学习、神经网络和其他学习算法，以及它们如何被应用于解决实际问题，特别是在病理学领域。最后，小罗会列举一些AI技术当前面
【人工智能】生成式AI的未来发展方向探讨
综上所述，生成式AI的未来发展方向不仅仅是对话系统和自主代理的单一选择，而是在这两个领域的技术进步和交叉应用中逐步展现出更广阔的前景。无论是在智能的人机交互还是在实体世界的智能应用中，生成式AI都将扮演着越来越重要的角色，推动人工智能技术向前迈进。随着技术的不断进步和应用场景的扩展，我们有理由期待，
ChatTTS超强的真人AI语音助手下载使用教程
ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型，支持多人同时对话，适用的场景非常丰富，比如LLM助手对话任务视频配音声音克隆等。同时支持英文和中文两种语言。最大的模型使用了10万小时以上的中英文数据进行训练，功能非常的强大。文本转语音（TTS）在生活中的应用非常的广泛，比如有声小说、语音导航，视
零资源跑大模型：Hugging Face API + LiteLLM + Flask
本教程讲解如何利用 Hugging Face API、LiteLLM 和 Flask 在本地运行并调用各类模型，包括嵌入模型、图生图模型和文本生成模型。
2024 Q1：AVP时代下全球XR头显市场动态与展望
苹果Vision Pro的问世标志着XR市场进入了全新的发展阶段，然而2024年第一季度的数据揭示了市场面临的现实挑战。未来，随着更多品牌的加入和产品线的丰富，XR市场有望迎来新一轮的增长周期，尤其是在企业级应用和AR细分领域。尽管苹果的加入激发了市场活力，但2024年第一季度的XR头显市场却呈现出
昇思25天学习打卡营第13天|LLM-基于MindSpore实现的GPT对话情绪识别
1、数据集准备：IMDB数据集，从 https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/aclImdb_v1.tar.gz 下载数据集并按照7:3切分为训练和验证集。5、开始训练：创建训练器 （mindnlp._lega
Toolify.ai：智能推荐一站式AI工具平台，轻松找到适合你需要的AI工具
Toolify.ai作为一款智能推荐一站式AI工具平台，具有广泛的应用前景。然而，它也面临着一些挑战，例如如何处理用户隐私问题、如何提高推荐算法的准确性和效率等。未来，随着人工智能技术的不断发展，Toolify.ai有望在更多场景中得到应用，同时也将面临更多的挑战和机遇。
【Text2SQL】Spider 数据集
模型将被在不同的复杂 SQL、复杂数据库、复杂 domains 上被测试，要求模型能够对 question 理解语义，并对新的数据库有泛化能力。任务不评估模型生成 value 的能力，因为这个 benchmark 侧重评估预测出正确的 SQL 结构和 columns，数据集中也被排除了需要常识推理和
