随着科技的飞速发展，生成式人工智能的扩展使用已成为一股不可阻挡的潮流，并且呈现出持续加速的趋势。尤其在法律领域，AI的应用正在日益普及，成为现代法律技术中不可或缺的一部分，甚至在某些方面超越了传统的法律技术。那么，究竟是什么推动了生成式AI

在人工智能复制人类思维过程的能力迅速进步的时代，关于大脑塑造我们周围世界的能力的古老信念正在重新浮出水面。心理学中肯定的运用，以及东方的瓦萨那（印记）、卡玛和业力原则，让我们深入了解我们的内部思想和信念如何影响我们的外部环境。这个框架不仅有

在迈向智能化的教育过程中，我们既要拥抱AI带来的机遇，也要审慎面对其带来的挑战。一方面，AI技术能够为学生提供个性化的学习体验，通过分析学生的学习数据，为他们推荐合适的学习资源和路径。同时，AI还可以协助教师进行教学设计，提升课堂互动性和效

斯坦福大学和麻省理工学院等研究团队最近发布了一项创新技术，名为“搜索流（SoS）”，该技术为语言模型（LM）的进一步发展开辟了新的道路。这种突破性的框架允许语言模型在没有外部支持的情况下，深入研究语言本身的特性和规律，从而显著增强其解决问题

博弈论的思想起源可以追溯至中国春秋时期，《孙子兵法》中的军事思想和治国战略就反映出了系统的博弈论思想。而孙武的后代孙膑，通过演绎孙子兵法，在齐国大将田忌与齐威王的赛马中，展现了一个早期的博弈论案例。博弈论，又称为对策论或赛局理论，是现代数学

随着技术不断快速发展，人工智能大规模语言模型的重要性怎么强调都不为过。这些强大的工具能够处理和理解大量数据，使其对于广泛的应用程序具有无价的价值。然而，为了充分利用这些模型，制定正确的提示和策略至关重要。当涉及人工智能大规模语言模型时，提示

人工智能是计算机科学的一个关键分支，专注于使机器能够处理传统上需要人类智能的复杂任务。这一雄心勃勃的目标是人工智能的核心，开启了一个技术能力和创新的新时代。人工智能的核心包括各种子领域，包括机器学习、自然语言处理(如生成式人工智能)、计算机

原文作者：EvertonGomede,PhD在机器学习和NLP领域，嵌入层充当原始分类数据和驱动神经网络的数值算法之间的桥梁。通过将单词或短语乃至于文档等分类数据转换为数值向量，嵌入层使神经网络能够有效地处理和分析文本数据。对于该领域的从业

深度学习中的注意力机制是一种重要的技术，它可以使模型在处理序列数据时更加准确和有效。在传统的神经网络中，每个神经元的输出通常只依赖于前一层的所有神经元的输出。然而，在注意力机制中，每个神经元的输出不仅取决于前一层的输出，还可以根据输入数据的

谈到人工智能，如果生活在几十年前甚至于是十几年前，这看起来像是纯粹幻想的时代。人工智能无缝融入我们生活的方式几乎是超现实的，很难不让人感觉我们生活在科幻电影的场景中。这场技术革命最令人着迷的方面之一是大型语言模型（LLM）的兴起及其对我们与

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一颗璀璨明珠，以其独特的魅力引领着计算机与人类交互的新时代。NLP致力于研究计算机如何理解和运用人类语言，实现人机之间的顺畅沟通。本文将从多个角度深入探讨NLP的重要性、应用领域和发展前景。一、NLP的

原文作者：Lakshminarayana知识图谱是组织和整合信息的强大工具。通过使用实体作为节点和关系作为边缘，它们提供了一种系统的知识表示方法。这种有条理的表示有利于简化查询、分析和推理，使知识图在搜索引擎、推荐系统、自然语言处理和人工智

人工智能已经成为我们生活中不可避免的一部分。从你醒来查看由人工智能算法支持的手机的那一刻起，到你在网上购物时看到的个性化推荐，人工智能正在悄然塑造我们的世界。但人工智能到底是什么？它是如何工作的？从本质上讲，人工智能是指机器执行通常需要人类

边缘人工智能涉及在边缘计算框架内利用人工智能，促进计算在靠近数据源的地方进行，而不是依赖集中式云计算设施或离岸数据中心。这种本地化处理使设备能够快速做出决策，而无需依赖互联网连接或云。本质上，当设备生成数据时，算法可以立即利用它。边缘人工智

生成式人工智能正在席卷科技界，这是有充分理由的。这项革命性的技术将数字艺术家、作曲家和故事讲述者聚集在一个强大的生态体系之中，创造出一股正在重塑创新格局的充满活力的创新力量。然而生成式人工智能和物联网(IoT)令人兴奋的交叉点同样可以期许掀

在不断发展的数据探索和知识表示领域，高级主题建模和直观数据可视化工具之间的协同作用变得至关重要。BERTopic是一个前沿的主题建模框架，DataMapPlot是一个直观的数据可视化工具，它的集成代表了知识图谱形成领域的重大进步。BERTo