导语 | 今年以来，以 ChatGPT 为代表的生成式 AI，在最具挑战性的自然语言处理领域实现革命性突破，在行业掀起新一轮发展热潮。开源大模型正成为人工智能领域的新潮流，AI 大模型在未来将走向何方？今天，我们特邀了丁香园 CTO、腾讯云 TVP 范凯老师，他将为我们带来关于 AI 大模型的独到思考与精彩观点。

2023 年，科技圈的“顶流”莫过于大模型。自 ChatGPT 的问世拉开大模型与生成式 AI 产业的发展序幕后，国内大模型快速跟进，已完成从技术到产品、再到商业的阶段跨越，并深入垂直行业领域。

数字化技术的发展，为传统行业转型提供了重要契机。与早先的基础数字化不同，随着数字化转型在各行业逐渐迈入深水区，如何将数字技术与应用有机融入传统行业，推动企业实现高质量发展，实现数字技术与企业体系的深度融合，已成为各行业转型的关键所在。

导语 | 数字经济时代，数字化已成为银行业转型升级的战略手段。近年来，商业银行纷纷加大对信息科技的投入，数字化在改变银行业务模式的同时，更是构建起了数字金融新生态。今天，我们特邀腾讯云 TVP 行业大使、舜源科技合伙人＆CTO 韩光祖老师，在上篇《数字化时代，如何从战略设计到架构来打造智慧银行？》他从战略设...

导语 | 随着人工智能、大数据、云计算等技术向纵深发展，数字化转型已成为银行发展的“必答题”。调整战略规划和架构重组、加大信息科技投入、推进科技人才队伍建设、持续推出数字化产品……近年来，深化数字化转型，以科技赋能金融服务已成为不少银行的发力点。今天，我们特邀腾讯云 TVP 行业大使、舜源科技合伙人＆CTO 韩...

过去 10 年间，云计算已经从单一的 IT 服务演变成为新一代的软件架构范式，进而赋能企业管理和生产模式的创新。云计算也经历了从“资源上云”到“深度用云”的发展阶段。

在腾讯云 TVP 与 51CTO 联合主办的 LeaTech 全球 CTO 领导力峰会上，腾讯研究院高级研究员 刘莫闲老师，为与会者分享了腾讯在前沿科技层面的丰富研究成果，带大家一起洞察未来趋势，增进对数字科技发展与应用全景的进一步了解。

大模型要成功，算力是关键。这是腾讯云面向大模型训练场景，发布的全新一代的HCC高性能计算集群性能参数：“算力性能和上一代相比提升3倍，服务器接入带宽从1.6T提升到3.2T。”采用最新一代腾讯云星星海自研服务器，并搭载NVIDIA H800 Tensor Core GPU的这代HCC高性能集群，单GPU卡支持输出最高1979 TFlops的算力。具体强...

导语 | 对于企业而言，数字化转型升级是当下不断变化环境下唯一确定的方向，拥抱数字化，利用数字技术实现业务增长和创新是企业经营增长的必修课。5G、人工智能、云计算、大数据、区块链等数字技术将加速实现企业的应用转化，日益融入到企业和社会发展的各领域，成为推动数字经济发展的重要推动力。那么作为企业技术管理...

导语 | 2022 年元宇宙风靡全网，作为过去一年科技界的“当红扛把子”，引多家科技巨头“竞折腰”。近日，《福布斯》双周刊网站在报道中指出，2030 年全球元宇宙的市场规模有望高达 5 万亿美元，2023 年可能是确定其发展方向的关键一年。那么，未来元宇宙的发展之路究竟将走向何方？我们特邀腾讯云 TVP、中赫集团副总裁、工体...

导语 | 编写代码、翻译小说、参加考试……2022 年末，人工智能聊天机器人 ChatGPT 风靡全网。自 2016 年 AlphaGo 击败围棋世界冠军李世石后，ChatGPT 再次掀起了人工智能发展应用的高潮。它将会给我们带来哪些影响？人工智能的颠覆性应用是否即将来？ChatGPT 的未来发展潜力及前景如何？我们特邀腾讯云 TVP、PreAngel 合伙...

导语 | 高校面临着加快转型发展，提升社会服务质量的重要任务。信息化作为新型生产力在其中扮演着重要角色，信息化水平已经成为衡量学校综合能力的重要标准，但如何高效推进信息化工作成为很多高校信息部门面临的难题。本期我们邀请了中南民族大学现代教育技术中心主任、腾讯云 TVP 行业大使张淼老师，为我们分享中南民...

大数据及人工智能飞速发展的今天，法律法规和信任问题严重阻碍了企业之间的数据流通，数据孤岛问题像一只无形的手挡在了企业之间，因为缺乏有价值的数据合作，各行业用户获取成本居高不下。为了满足企业间数据安全共享、释放数据价值，助力业务创新，腾讯“神盾-联邦计算”平台应运而生！

微信“扫一扫”识物上线一段时间，由前期主要以商品图（鞋子/箱包/美妆/服装/家电/玩具/图书/食品/珠宝/家具/其他）作为媒介来挖掘微信内容生态中有价值的信息，扩张到各种垂类领域的识别，包括植物/动物/汽车/果蔬/酒标/菜品/地标识别等，识别核心依托于深度学习的卷积神经网络模型。随着每天千万级的增长数据和越来越多...

导语：最近几年来，深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果，相比传统的推荐方法，深度学习有着自己独到的优势。我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法，积累了一些经验。本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法，其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文。...

2017年围棋界发生了一件比较重要事，Master（Alphago）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”，如今，这座堡垒也随之成为过去。从2016年三月份AlphaGo击败李世石开始，AI全面进入我们大众的视野，对于它的讨论变得更为火热起来，整个...

| 导语 问答系统是信息检索的一种高级形式，能够更加准确地理解用户用自然语言提出的问题，并通过检索语料库、知识图谱或问答知识库返回简洁、准确的匹配答案。相较于搜索引擎，问答系统能更好地理解用户提问的真实意图, 进一步能更有效地满足用户的信息需求。问答系统是目前人工智能和自然语言处理领域中一个倍受关注并...

本文由云+社区发表作者：董超 导语：现在人工智能是个大热点，而人工智能离不开机器学习，机器学习中深度学习又是比较热门的方向，本系列文章就从实战出发，介绍下如何使用MXnet进行深度学习~ 既然是实战而且本文是入门级别的我们就不讲那么多大家都听不懂的数学公式啦～

本文由columneditor发表于云+社区专栏作者：姚均霖 导语 ：随着近几年文本信息的爆发式增长，人们每天能接触到海量的文本信息，如新闻、博客、聊天、报告、论文、微博等。从大量文本信息中提取重要的内容，已成为我们的一个迫切需求，而自动文本摘要（automatic text summarization）则提供了一个高效的解决方案。

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由鹅厂优文发表于云+社区专栏 一、前言 二、深度学习模型 1. Factorization-machine（FM） FM = LR+ embedding 2. Deep Neural Network(DNN) 3. Factorisation-machine supported Neural Networks (FNN) 4. Product-based Neural Network(PNN) 5. Wide &a...

腾讯研究院《2017全球人工智能人才白皮书》报告中提到，现全球AI领域人才约30万，而市场对人才的需求在百万量级，每年从各大高校毕业的学生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求。

在本文中，我们将研究深度学习和机器学习之间的差异。我们将逐一了解它们，然后讨论他们在各个方面的不同之处。除了深度学习和机器学习的比较外，我们还将研究他们未来的趋势和走向。

长文预警： 在本文中，我们将训练一个在训练期间完全加密的神经网络（在未加密的数据上进行训练）。这将为神经网络带来两个有益的特性：首先，神经网络的智能可以受到更好的保护以免被他人盗取，消除了在不安全环境下训练的有价值的AI被其他智能盗取的风险；其次，网络可以只作加密的预测（这意味着在没有密钥的情况下，...

初学机器学习，写篇文章mark一下，希望能为将入坑者解点惑。本文介绍一些机器学习的入门知识，从安装环境到跑通机器学习入门程序MNIST demo。

为缓解广州城区的道路交通紧张状况，广州已于2018年7月1日起进行管控区域的“外地牌车”实施“开四停四”管理措施通行规则，执法部门已于8月1日起正式依据规则进行非广州市籍车辆通行的拍摄取证工作。今天我们就从技术的角度，来剖析一下如何技术上实现“开四停四”的判定执法。

导语： Google Tensor2Tensor系统是一套十分强大的深度学习系统，在多个任务上的表现非常抢眼。尤其在机器翻译问题上，单模型的表现就可以超过之前方法的集成模型。这一套系统的模型结构、训练和优化技巧等，可以被利用到公司的产品线上，直接转化成生产力。本文对Tensor2Tensor系统从模型到代码进行了全面的解析，期望...

随机森林是套袋（方法）的延伸，除了基于多个测试数据样本构建树木之外，它还限制了可用于构建树木的特征，使得树木间具有差异。这反过来可以提升算法的表现。

在本文中，你会对如何使用JavaScript实现机器学习这个话题有一些基本的了解。我会使用Encon（一个先进的神经网络和机器学习框架）这个框架，并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识，模拟退火法，遗传算法和神经网络。Encog同时包括了几个GUI窗体小部件，这些小部件可以更方便地显示出一般机器学习任务的输出。

作者：kevinxiaoyu，高级研究员，隶属腾讯TEG-架构平台部，主要研究方向为深度学习异构计算与硬件加速、FPGA云、高速视觉感知等方向的构架设计和优化。“深度学习的异构加速技术”系列共有三篇文章，主要在技术层面，对学术界和工业界异构加速的构架演进进行分析。

前段时间，因为项目需求, 开始接触了NLP，有感自己不是科班出身，很多东西理解不深，于是花时间再读了一些NLP的经典教程的部分章节，这里是第一部分，主要包括三小块：中文分词、词向量、词性标注， 这三块是前段时间项目上有用到过，所以稍做总结与大家分享下，只有更极致地深入了解才能学习得更多。