在智慧城市和大数据时代背景下，人类轨迹数据的分析对于交通优化、城市管理、物流配送等关键领域具有重要意义。然而，现有的轨迹相关模型往往受限于特定任务、区域依赖、轨迹数据规模和多样性困乏等问题，限制了模型的泛化能力和实际应用范围。
来自主题: AI技术研报
7717 点击 2024-11-22 17:21
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在智慧城市和大数据时代背景下，人类轨迹数据的分析对于交通优化、城市管理、物流配送等关键领域具有重要意义。然而，现有的轨迹相关模型往往受限于特定任务、区域依赖、轨迹数据规模和多样性困乏等问题，限制了模型的泛化能力和实际应用范围。
大模型不会照搬训练数据中的数学推理，回答事实问题和推理问题的「思路」也不一样。
今天，如果你身边有这样一个对话大模型，它就像你身边的一个朋友，快言快语，风趣幽默，既会比喻，又会自嘲，偶尔跟你唱反调，你跟它的聊天欲望会不会更强一些呢？
网上关于大模型的文章也很多，但是都不太容易看懂。小枣君今天试着写一篇，争取做到通俗易懂。
简单性可以扩展：PyTorch的成功源于其对研究人员简单性的关注，这种关注随后流向了生产环境。在Fireworks，他们在幕后拥抱了巨大的复杂性，以提供一个简单的API给开发者。这种方法让客户能够专注于创新和产品设计，而不是纠结于技术复杂性。
又一个国产版《Her》，就这么水灵灵地来了。
AI中有三门生意：修塔、搬砖，和好奇心产品。
探索数推分离，降低大模型成本，提高效率。
大模型在数学问题上的表现不佳，原因在于采取启发式算法进行数学运算的，通过定位到多层感知机（MLP）中的单个神经元，可以对进行数学运算的具体过程进行解释。
在赛博空间里指挥若干个“AI”干活，年轻人毫无疑问是最先尝试新科技的人群。在AI应用遍地开花、用户争夺越来越激烈的当下，年轻人的选择成为判断AI产品前景的风向标。谁是第一款渗透到年轻人日常生活的AI产品，才有机会扩展到更广阔的人群。