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AI的思考
如果你考虑的是未以学术论文形式发表其结果的从业者，从事与AI相关的工作的人数可能会增加10-25倍。 如果没有可用的代码，则你可能被迫从首要原则开始，深入思考问题，并提出新的见解。 如前所述，代码从不讲述完整的故事。你看到的发布的代码只是作为元学习者的作者发现运行良好的最终设置。 8 把研究作为艺术 在更多地讨论激励措施之前，让我们退后一步，思考一下研究的内容。我们所讨论的大多数问题都是针对以基准为基础的经验研究。 科学中重要的事情不是获得新事实而是发现新的思考方式。〜William Bragg爵士 可复制性和可重复性既不是影响研究的充分条件，也不是必要条件。 同样，由于每个人都在努力使NNs超越现在的最新基准，因此我们可能忽略了AI其他领域的巨大潜力，这些潜力可以利用我们为深度学习创建的庞大数据集和新基础架构。
62710发布于 2020-07-08 - 来自专栏IT技术圈
习题2-2 阶梯电价 (15分)
为了提倡居民节约用电，某省电力公司执行“阶梯电价”，安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”：月用电量50千瓦时（含50千瓦时）以内的，电价为0.53元/千瓦时；超过50千瓦时的，超出部分的用电量，电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。
3.4K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-2 内积
对于分类问题，我们不再像回归问题那样，找出直线的斜率和截距。为了方便理解，将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。
65710编辑于 2022-11-08 AI时代的思考模式-从内思考到外思考
AI和大模型时代-我们应该如何保持独立思考的能力？ 这篇文章其实重点强调了独立思考能力实际跟是否AI时代没有任何关系，同时提到了在AI时代知识的广度比深度更加重要。 解决问题过程中采用什么样的方法工具技术，这个是内思考的过程。在AI时代到来后，人大部分的思考重心都应该转入到外思考，而内思考则逐步被AI大模型能力替代。 即AI时代独立思考能力的提升是将外思考和内思考分离，将面向问题域的思考和面向解决问题的思考分离，然后将内思考转移到AI。个人思考重心转移到外思考。 AI自己会完成问题分解，集成，深度思考和推理过程。包括现在AI大模型的深度思考能力，思维链和推理能力。 对于问题分析和解决原来属于慢思考里面的深度思考和推理过程，那么在AI时代大家要注意，这个应该由AI辅助来完成并逐步被AI替代。
66210编辑于 2025-07-21- 来自专栏Hank’s Blog
2-2 R语言基础 向量
> x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致，R就会强制转换，将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")
84710发布于 2020-09-16 AI 真的“会思考”吗？
你跟 AI 聊天，问它"今天吃什么好"，它认真给你分析了天气、你最近的运动量、附近餐厅评分，像极了一个贴心的营养师。 你心里是不是冒出一个念头：它真的在思考？ 不是的。今天用大白话把这个事讲清楚。 你可能要说："可是 AI 能做数学题、能写代码、能分析问题，这不就是在思考吗？" 再讲一个例子。 你教一个小孩子做数学题，做了 100 万道，背下来了所有答案。 AI 也是这样。 它做数学题，是见过类似的推导步骤；它写代码，是见过类似的代码结构；它分析问题，是见过类似的问题被怎么拆解。 它的"聪明"来自见过的多，不来自会思考。 那 AI 和人到底有什么区别？ 人的思考 懂 → 能用到新地方 理解原因和原理 真正明白"为什么" AI 的"思考" 见过 → 能模仿回答 不知道"为什么" 可能"一本正经胡说八道" 所以 AI 有时候会说一些听起来很专业、但完全不对的话 明白了 AI 不会思考，你就能用得更聪明： 第一，别让它做需要真正理解的事。你问它"你觉得哪个方案更好"，它能给出一堆理由——但这些理由是"看起来像样的"，不一定是真的对。
19710编辑于 2026-09-15- 来自专栏波波烤鸭
2-2 SPU和SKU详解及MyBatisPlus自动生成
2-2 SPU和SKU详解 商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念，本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit
3.4K41发布于 2021-01-21 - 来自专栏刷题笔记
2-2 学生成绩链表处理 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数，一个将输入的学生成绩组织成单向链表
1.7K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(2-2)
HHDB Server在计算节点、数据节点、配置库等层次提供全面的高可用保障。提供完善的心跳检测、故障切换对存储节点同步追平判断、全局自增序列在故障时自动跳号、客户端连接Hold等机制，保障数据服务的可用性与数据的一致性。
30510编辑于 2024-11-28 - 来自专栏AI系统
【AI系统】从 CUDA 对 AI 芯片思考
本文将主要从流水编排、SIMT 前端、分支预测和交互方式等方面进行分析，同时对比 DSA 架构，思考可以从英伟达 CUDA 中借鉴的要点。 英伟达生态的思考点从软件和硬件架构的角度出发，CUDA 和 SIMT 之间存在一定的关系，而目前 AI 芯片采用的 DSA 架构在编程模型和硬件执行模型上还处于较为早期的状态，英伟达强大的生态同样离不开 面对新的 AI 芯片，在流水隐藏方面，实现架构层面的隐藏流水编排机制，提出一个形式上与 SPMD 没有关系的编程模式，而且易用性堪比 CUDA 的软件是可能的。 编程模型上缺乏统一的标准，因此需要专门搭建编译器和编程体系，硬件主要以 AI 加速芯片（TPU、NPU 等）为主。 借鉴与思考点流水编排在指令流水线编排方面，最重要的是从硬件设计上解决 SIMD data path 流水编排问题。
78510编辑于 2024-11-27 - 来自专栏Chasays
AI测试的思考与探索
然而，由于AI是一种新的编程范式，无论是学术界还是工业界，对于AI测试的研究还刚刚起步。 AI测试及挑战 AI 作为一项变革性的技术已经渗透到了各行各业，随着AI在各行各业的应用日益广泛，对AI系统测试的需求也与日俱增。 此外，AI测试需要高效的持续测试，所以AI测试尤其需要测试环境快速部署的能力。 结语 AI是一种新的编程范式，需要测试人员具备机器学习、统计学、大数据分析等综合知识和能力，因此AI测试人员的稀缺将成为AI企业的现实问题。 AI的全流程的测试将不仅仅是测试团队的任务，而需要算法开发人员、系统运营人员的共同参与。 此外，AI测试技术也需要不断演进，来适应并解决AI测试带来的挑战。
1.3K40发布于 2019-08-18 - 来自专栏测试技术圈
面向AI应用的测试思考
“ 人工智能（AI）已无处不在，AI正在为各行各业赋能，并以前所未有的速度全方位地改变着我们的生活。 然而，由于AI是一种新的编程范式，无论在学术界还是工业界，对于AI测试的研究和实践尚处于起步阶段。” AI引导了新一轮的产业变革，随着AI在各行各业的应用日益广泛，对AI应用测试的需求也与日俱增。 由此可见，对于AI应用的质量保障显得愈发重要。 1 AI测试面临挑战 关于AI应用（系统）的组成，通常是由软件工程和机器学习模型结合。 对于AI产品业务的测试，可以从两个方面着手，数据验证测试和AI应用测试。 2 AI测试的主要策略 基于数据验证的测试：验证数据集，消除数据偏差。 总之，对于AI/ML模型的测试问题与传统软件测试问题有较大不同，且存在着诸多技术挑战。但伴随着业界越来越多地使用AI技术来构建其系统和应用程序，对AI应用的测试方法和实践将在未来迅速发展和逐步完善。
2K51发布于 2020-09-08 - 来自专栏联远智维
AI大模型的基本思考
过去几个月里，基于AI大模型的各种应用层出不穷，例如：AI能够接入微信客服，能够帮人写一篇新闻稿，能够帮人们编写代码等。 在这个背景下，我们重新审视了AI大模型在工业元宇宙、数字孪生以及物联网等前沿领域的应用潜力，探讨了其可能为我们带来的益处~，在本推文中展示一些个人看法~图片ChatGPT的应用场景 相信很多人都体验过 物联网技术社区的运行维护；2.数据的理解及后处理等；下边展示了一些基本的工作：实现方式 我们采用gradio 框架，做了一些基本的 AI 应用，通过定义 predict 函数，输入输出参数， txt.submit(**predict_args))cancel_handles.append(submitBtn.click(**predict_args)) 3月初，跟伙伴花了部分精力去了解AI 大模型，学习了chatgpt_academic项目，后续在此基础上进行了修改，添加了一些自己的ai 应用（后续非常适合将不同的按钮集成为专门的 AI 模型），具体如下：图片附件：附1：希望国内早早做出优异的大模型
73840编辑于 2023-06-02 - 来自专栏张师傅的博客
AI 编码的探索与思考
本文由 gemini 自动整理自 2026 年 1 月 16 日做的《AI 编码的探索与思考》分享的文字稿。 引言：打破刻板印象 AI 编码领域的变化可谓“一日千里”。 而现在，他直接让 AI 生成代码，“中间商（我自己）被干掉了”。他直言，AI 写得比他自己好太多了。 AI 模式的陷阱： AI 编码充当了一个降维过滤器。 开发者通过自然语言（低 Variety）指挥 AI。 AI 生成了复杂的逻辑代码（高 Variety）。 在 AI 编码中，开发者不再直接与代码交互，而是与“AI 代理”交互。 黑盒化： AI 模型是一个黑盒。代码库本身因为生成速度太快，对人类来说也逐渐变成了黑盒。 在 AI 时代，这句话可以辩证地看。对于我不懂的技术（如 Rust），我可以先让 AI 创造出来，然后我通过阅读、调试、向 AI 提问来反向理解。
34010编辑于 2026-06-22 - 来自专栏老张的求知思考世界
近期对AI的几点思考
找到应用场景并构建能解决具体问题的AI应用，会是今年AI领域竞争的核心。 虽然目前还未出现出圈爆火的AI应用，但按照前面三年AI技术的发展，今年下半年大概率会出现出圈的AI应用。 AI工具在当前阶段最大的作用，就是让人摆脱对信息的存储、检索和浅加工，转为深度思考和创作。 我个人认为，当前阶段我们和AI的关系，更像一个“合作互补型”的关系。 我们提出核心原则和思考(问题和方向)，AI负责解析我们提出的问题(以prompt的形式)并进行信息遍历和加工处理，这个过程中双方不断的互动(训练调优)。 提示词会是我们学习掌握AI的第一道门槛，想象力以及基于此的产品设计和执行能力是能否很好应用AI的第二道门槛。 4、AI并不会取代所有工作，但标准化的执行岗位注定会被AI取代。 当你的工作有标准化的工作流程和评判标准，当你的工作只是执行任务，而非思考并落地解决方案的话(很多互联网大厂有大量类似的岗位和工作)，那么很容易被AI替代。
40310编辑于 2025-05-19 - 来自专栏企鹅号快讯
ai量化系统架构的思考
ai量化系统架构的思考 背景 现在很多群体，尤其是有点金融背景或兴趣的程序员群体，“大量”进入量化交易这个领域。 以quantopian为蓝本，做出to c的quant平台。 偏爱python，深度关注互联网趋势，人工智能，AI金融量化。致力于使用最前沿的认知技术去理解这个复杂的世界。
1.7K70发布于 2018-01-16 转载：【AI系统】从 CUDA 对 AI 芯片思考
本文将主要从流水编排、SIMT 前端、分支预测和交互方式等方面进行分析，同时对比 DSA 架构，思考可以从英伟达 CUDA 中借鉴的要点。 英伟达生态的思考点从软件和硬件架构的角度出发，CUDA 和 SIMT 之间存在一定的关系，而目前 AI 芯片采用的 DSA 架构在编程模型和硬件执行模型上还处于较为早期的状态，英伟达强大的生态同样离不开 面对新的 AI 芯片，在流水隐藏方面，实现架构层面的隐藏流水编排机制，提出一个形式上与 SPMD 没有关系的编程模式，而且易用性堪比 CUDA 的软件是可能的。 编程模型上缺乏统一的标准，因此需要专门搭建编译器和编程体系，硬件主要以 AI 加速芯片（TPU、NPU 等）为主。 借鉴与思考点流水编排在指令流水线编排方面，最重要的是从硬件设计上解决 SIMD data path 流水编排问题。
67110编辑于 2024-12-11- 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-2：性别质控
「原理：」检查性别差异。先验信息，女性的受试者的F值必须小于0.2，男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交（纯合子）估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。
1.8K31发布于 2020-05-18 - 来自专栏python3
Python自动化开发学习2-2
open()打开文件。windows系统默认的是gbk编码，如果不指定字符编码，就会使用系统默认的字符编码打开文件。比如这时python就会使用gbk编码去读utf-8文件，运行后会报错或者读到乱码。
83230发布于 2020-01-10 - 来自专栏悟道
2-2 二分&前缀和模板
二分模板 int mid=0; while(left<right){ mid=(left+right)/2; if(check(mid)<K) r=mid; else l=mid+1; } 前缀和模板 : 前缀呢 无非就是 从left->right的和: ( s[right] - s[left-1]) import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(Stri
42930发布于 2021-03-11
腾讯云开发者
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