请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版

七月上旬更新速递丨 聚焦集成、安全与AI深度进化

更新亮点: 本次重点强化系统集成能力与AI认知升级,新增4大核心模块9项资源,优化4项资源,点击标题了解(持续互动赢麦豆,解锁高阶技能)

重点推荐:《场景化数据分析实战》课程操作手册

配套六月王炸课程的全套落地指南,手把手教你复现实战场景!

二、实战技巧分享

高效处理资源集成难题》→ 从基础出发,深入探究集成的秘密

三、开发技能突破

第三方系统调用Smartbi接口》→讲解系统集成时的jar包获取,以及集成时代码调用的基本流程。

集成接口介绍》→梳理Smartbi目前提供的接口,以及不同接口的调用流程。

AI每日一学

DeepSeek-R1-0528模型升级:推理与生态的双重升级》→ 解析模型性能提升40%的关键技术 (技术前沿)

简单总结一下机器学习中的几种常见的学习方式与区别》→ 监督/无监督/强化学习差异与应用场景图解 (基础重构)

五、资源更新

CAS单点登录 V2版》上线→ 接入到 CAS 平台中,并实现单点登录

组织/用户/角色信息管理API接口》上线→ 一套 HTTP API的组织、用户、角色信息管理接口

竹云统一身份认证平台组织用户同步对接》上线→ Smartbi封装对应的服务接口,给竹云的统一身份认证平台实时调用,完成组织、用户和角色信息的实时同步。

交互式仪表盘支持自定义字体》优化→ 修复了文本组件编辑状态不生效的问题

只允许外网某种移动端APP访问》优化→ 针对V11版本,增加了钉钉、企业微信访问限制功能

AD域(LDAP/LDAPS)登录验证》优化→ 修复了“更新白名单状态之前没有判断判断用户是否存”的问题

元数据分析落地到知识库》优化→ 增加获取资源创建者的逻辑判断,对空值空对象等情况做优化

麦粉社区
>
帖子详情

【AI每日一学】了解一下人工智能三驾马车:算法、算力与数据

AIChat 发表于 2025-6-16 11:05
发表于 2025-6-16 11:05:33

麦粉们!AI实战落地第十三弹发车!


         前面我们深入拆解了Transformer这个驱动AI的“核心引擎”,理解了它如何赋予大模型语言理解和并行计算的能力。但引擎再强,也需要整体系统的支撑——就像一辆跑车,光有引擎还不够,还得有智慧的设计、充沛的动力和优质的燃料!


       照例,先来检验大家对前面Transformer知识的掌握程度。发布后三天内全对的前三名麦粉,奖励20麦豆!答案就藏在上期宝藏帖【详细的介绍一下-Transformer】中,快去找找吧~


AI知识小问答(知识巩固)


1、Transformer架构的核心组件是什么?


A. 循环神经网络(RNN)的时序处理单元


B. 卷积层(CNN)的特征提取机制


C. 自注意力机制(Self-Attention)


D. 池化层的降维操作


2、Transformer相比传统RNN的主要优势体现在哪个方面?


A. 只能处理短序列数据,避免过拟合


B. 依赖顺序计算,提高模型稳定性


C. 强大的并行计算能力,加速训练和推理


D. 仅适用于图像识别任务


3、Transformer在以下哪个应用领域表现最为突出?


A. 自然语言处理(如机器翻译和文本生成)


B. 音频信号压缩技术


C. 数据库管理优化


D. 物理传感器校准


 


        当我们通过Transformer解决了AI的“动力引擎”问题后,一个更宏大的命题浮现出来:什么让整个AI系统从引擎升级为智能生态?就像我们有了超级跑车的引擎,但还需要给它配上车身、燃料以及控制系统,才能让它真正在道路上飞驰,AI的进化同样依赖三大基石——算法、算力与数据的深度协同。今天,我们就跳出单一架构,探索这“三驾马车”如何制衡驱动技术革命⬇️


 


了解一下人工智能三驾马车:算法、算力与数据(今日学习)


人工智能的发展核心依赖算法、算力、数据三大要素,三者相互制衡、协同驱动技术迭代。


 


一、算法:AI的智慧核心


         算法作为AI的“大脑”,赋予系统决策、学习与泛化能力。从传统机器学习(如决策树)到深度学习(如Transformer),技术复杂度不断提升。例如,Transformer架构助力ChatGPT实现语言理解突破;迁移学习等技术则降低开发门槛,缩短医疗模型训练周期。


 


二、算力:AI的动力引擎


         算力是算法运行的硬件基础。GPU/TPU的并行计算能力比CPU提升数十倍,谷歌通过分布式TPU集群大幅加速大模型训练。应用场景中,自动驾驶需实时处理传感器数据,AlphaFold预测蛋白质结构依赖超算集群。但高能耗(如GPT-4训练耗电惊人)推动能效优化,云计算与边缘计算平衡成本与效率。


 


三、数据:AI的生长养料


        数据质量与规模直接决定AI性能。ImageNet的千万级标注图片推动计算机视觉发展,多模态数据(文本+图像)提升AI理解能力。实践中,自动驾驶需人工标注海量数据,联邦学习技术在保护隐私前提下实现数据共享训练,电商推荐系统则依赖用户行为数据提升精准度。


 


四、协同关系与未来趋势


        三者相互依存:复杂算法依赖强算力,算力升级推动算法创新;数据质量决定算法上限,算法可优化数据采集;边缘计算解决数据传输延迟问题。未来,算法轻量化适配loT设备,云计算实现算力普惠,量子计算或带来颠覆性突破;数据确权与交易兴起,多模态融合推动具身智能发展。


 


结语:


         算法、算力、数据的深度协同,是人工智能从工具智能迈向生态智能的关键,唯有三者平衡发展,才能释放技术最大价值。

发表于 2025-6-16 11:18:43
有什么新的功能介绍
回复

使用道具 举报

发表于 2025-6-16 13:47:16
本帖最后由 感恩的心 于 2025-6-18 09:00 编辑

答案是 CCA

打赏人数1麦豆 +20 收起 理由
Smartbi社区管理员 + 20

查看全部打赏


回复

使用道具 举报

发表于 2025-6-17 11:05:20
答案是 CCA
打赏人数1麦豆 +20 收起 理由
Smartbi社区管理员 + 20

查看全部打赏


回复

使用道具 举报

高级模式
B Color Image Link Quote Code Smilies
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

5回帖数 0关注人数 552浏览人数
最后回复于:2025-6-17 11:05
快速回复 返回顶部 返回列表