智障专题
老题重测，国产AI大模型从“智障”走向“智能”？
2023年8月，拿我家小孩的一道小学数学题来测试了一批知名的国产大模型，结果很失望，没有一个能答对。最近正好看到OpenAI GPT-4o发布的新闻，于是跑去重测了一遍，结果很惊喜，绝大部分国产AI大模型都给出清晰、正确的答案，说明它们在语义理解上进步神速。 下面的表格对比了一下时隔9个月，各大模型（也包括国外的一些知名模型）在同一道小学数学题上的表现。 题目：15个圆球从上往下排列，其
喂，315吗？我花299元买到一只人工智障！
2017年，AlphaGO刷爆朋友圈：碳基围棋天才柯洁居然输给了硅基计算机。这让“人工智能”迅速走红，进入公众视野。 人工智能为何这么强？2019年，距离充满人工智能设备的未来还有多远？ 希望这一天晚点到来，因为也许你不相信，现在的智能机器“糟得很”。 虽然没有柯洁全部实力，但也有机会体验一把与AI机器人的棋牌对抗。仔细看，这位机器人老兄，已经学会了作弊，说好的为人类服务、做
微信小程序--（智障机器人聊天）
本着一贯以练习项目带动学习的方式，近两天入坑微信小程序。先是练手一个智障聊天机器人，我使用了免费的青云客api 青云客：青云客智能聊天机器人API 准备工作： 1.注册微信小程序 2.准备微信开发者工具，版本根据个人喜好（这里下载稳定版） 3.没接触过微信小程序的小伙伴还是要先大概看下开发者文档。（结构和语法还是要了解的） 开始搭建项目： 1.新建一个微信小程序（云开发模式） 2.
智障版本GPT3实现
背景，实现GPT3，采用python代码。调库hf及tf2.0+基础。 由于完全实现GPT模型及其预训练过程涉及大量的代码和计算资源，以下是一个基于TensorFlow 2.x的简化版GPT模型构建和调用的示例。请注意，这仅展示了模型的基本结构，实际运行需替换为真实数据集和预处理步骤，且无法直接在个人计算机上训练大模型如GPT-3。import tensorflow as tf from tra
我与404的不解之缘系列（一）记录一个智障一般的错误
自从学习了springboot和springcloud之后，一直都没有再用ssm。 今天，我决定复习一下ssm搭建，所以做了一个小项目，只有简简单单的查询数据功能，万万没想到，居然给我报了个404。 先上代码：以下代码中的注解，有一部分是我个人理解，可能有错误！ applicationContext.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><
人工智障学习笔记——强化学习(2)基于模型的DP方法
上一章我们引入了马尔科夫决策过程的概念： 马尔可夫决策过程是一个五元组（S,A,P(),R(),γ） 其中:1)S是一组有限的状态，即状态集 (states)2)A是一组有限的行为（或者，As 是从状态可用的有限的一组行动s），即动作集 (Action)3)Pa(s,s')=Pr(st+1=s'midst=s,at=a)表示状态 s 下采取动作 a 之后转移到 s' 状态的概率4)Ra(s,s'
人工智障学习笔记——强化学习(1)马尔科夫决策过程
概念 马尔可夫决策过程（MDP）是基于马尔可夫过程理论的随机动态系统的最优决策过程。指决策者周期地或连续地观察具有马尔可夫性的随机动态系统，序贯地作出决策。即根据每个时刻观察到的状态，从可用的行动集合中选用一个行动作出决策，系统下一步（未来）的状态是随机的，并且其状态转移概率具有马尔可夫性。决策者根据新观察到的状态，再作新的决策，依此反复地进行。马尔可夫性是指一个随机过程未来发展的概率规律与观察
人工智障学习笔记——机器学习(10)AP聚类
一.概念 Affinity Propagation (AP) 聚类是2007年在Science杂志上提出的一种新的基于数据点间的"信息传递"的一种聚类算法。与k-均值算法或k中心点算法不同，AP算法不需要在运行算法之前确定聚类的个数。AP算法寻找的"examplars"即聚类中心点是数据集合中实际存在的点，作为每类的代表。它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据
谷歌发布Contact Center AI，智能客服真的能够不再“智障”了吗？
文 | 柯鸣 来源 | 智能相对论（aixdlun） 今天凌晨，Google又有了大动作。 Google Cloud Next 18大会上，李飞飞于李佳组合再次联手推出了一个新的产品。这是谷歌推出的第一个Solution Product (行业解决方案产品）——Contact Center AI。其集虚拟助理、智能信息发掘和情感分析等功能于一身，帮助Contact Center 的工作人
AI的“高度近视”有何破解之法？深度学习加速技术让“人工智障”戴上眼镜
【导读】 「是什么黑科技，成全了AI又快又准又省的心愿？」 有什么比秃头更心酸的吗？ 有，比如智能机器人将秃了的后脑勺识别成未戴口罩的脸，跟随一路提醒佩戴口罩。 如今AI应用已非常普遍，这过程中也收获了不少“人工智障”的笑话，上述只是其中一个，除了离谱的图像自动识别，还有答非所问的智能对话。 自迎来以深度学习为代表的第三次发展浪潮，人工智能技术已被广泛应用在目标检测、图像识别
在GitHub上，“智障软件” 狗屁不懂文章生成器 火了……哈哈哈哈哈哈哈哈！
欢迎加入QQ学习交流群，与我们一起学习，一起进步吧！ 群号：225361733 可以QQ扫一扫加入群聊哦！ 近日，github上面有一款狗屁不通文章生成器火了！ 这名字。。。。 这生成器可以生成10000字的智障文章，只需输入主题即可…… 下载网址：点我 这生成的文章……不知道用啥词可以形容它的沙雕…哈哈哈哈哈哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈哈哈哈哈哈哈啊哈哈哈…… 自己看吧 我就输了个主题叫
人工智能一定高大上？盘点那些让人哭笑不得的人工智障
话说，一提到人工智能，第一时间出现在我们脑海里的画面应该是这样的： 或者这样 甚至是这样： 总之，人工智能在大众的心目中代表着黑科技、比人类更聪明、更强大，并且长着一副让人类看了就害怕的外表。然鹅。。。。其实这些多是来自于各种科幻电影给人们带来的刻板印象，而今天这篇文章中将会为大家盘点与我们的印象反差巨大的人工智障们。。。。。。 明明有轮子，偏要滑稽地走，就是这么任
看完这 10 大 AI 失败案例，你就知道什么是“人工智障”了
点击上方“CSDN”，选择“置顶公众号” 关键时刻，第一时间送达！ 今年，AlphaGo（DeepMind 公司研发） 和 Libratus（卡内基梅隆大学开发） 分别战胜了人类最顶级的围棋棋手和扑克牌玩家。虽然这两个里程碑事件向世人展示了近些年里人工智能已经取得了非常大的突破，但是失败与成功并存，在过去的一年中同样也出现了一些人工智能的失败案例，因此有很多人对这项新兴技术的整体成熟度持怀疑态度
深度强化学习血泪调参史：从人工智障到人工智能
深度强化学习血泪调参史：从人工智障到人工智能——粗调 背景应用深度强化学习经常遇到的问题调参大法针对问题1：不能达到预期效果，AI宛如神经智障。导致这种问题的源头可能有太多太多种，但是一旦遇到这种问题，建议从以下几个方面入手：针对问题2：神经网络的cost不下降，一直在高位（有时候的cost能达到二位数）徘徊。产生这种情况的原因很有可能是神经网络的初始化存在问题，举例：神经网络的初始化输出落
Java人工弱智算法,论如何使用Java开发一个QQ人工智障(●ˇˇ●)
1.准备工作 首页咱们开发的是QQ人工智障，所以你需要一个QQ小号。接着去准备环境，我们使用酷Q开发，现在酷Q有Docker镜像，所以我们直接在虚拟机中安装docker，接着下载镜像、部署酷Q参考文章：酷Q on Docker 2.0 ，然后就是上传插件了。 2.下载插件 PicqBotX 一个基于 酷Q HTTP 插件 的 Java QQ 机器人类库；然后…这个文章就算结束了，因为这个插件的文
人工智障工程师养成日记Day03Python数据类型学习
Python有五个标准的数据类型： Numbers（数字）String（字符串）List（列表）Tuple（元组）Dictionary（字典） 以下做简单的常用练习： 一、数字 常用的数字数据类型： 整数：int小数：float 二、文字 字符串”（string） 文字计算，也可称为“字符串”（string）之间的计算，如大小、长度... 注：文字出现时，必须在编码中携带
人工智障工程师养成日记Day04Python之Variable 变量
Variable 变量 变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。 基于变量的数据类型，解释器会分配指定内存，并决定什么数据可以被存储在内存中。 因此，变量可以指定不同的数据类型，这些变量可以存储整数，小数或字符。 变量赋值 Python 中的变量赋值不需要类型声明。 每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。 每个变量在使用前都必
人工智障：神经网络入门-传统感知模型(McCulloch-Pitts与Rosenblatt感知模型)
有道云笔记持续更新： 文档：1.函数感知器.note 链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=1b26a31ef01fac6ecf0b147f66511807&sub=32BBDE8AD2384ED79A62B1A94E57F36C McCulloch-Pitts模型 神经元细胞图 输入信号通过树突（
圆桌|人工智能与人工智障的前世今生
2018年1月17日，由IT耳朵主办的主题为【万物皆有AI】的IEIC·IT耳朵智能创新大会暨智能行业创新企业颁奖盛典在亚洲大酒店隆重开幕。国内诸多人工智能领袖登台发表主旨演讲，各领域菁英从多个角度探讨了如何推动中国智能+产业蓬勃发展。大会全面展现了中国人工智能学术研究和产业投资现状，为未来五到十年中国智能产业健康发展提供了路线图。 最后环节是大家期待已久的圆桌论坛，此次论坛的主题非常有针对性，