九月下旬更新速递丨 AI赋能、技术实战与智能探索

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一、任务持续上线

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【BI知识闯关】数据回写填报太头疼?方案请收好!》→破解填报难题,提升数据处理效率。

【AI每日一学知识巩固】为什么Python 是目前人工智能领域最常用的编程语言》→深入解析Python在AI领域的优势,巩固编程基础。

二、实战技巧分享

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、开发技能突破

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四、AI每日一学

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【AI每日一学】简单总结一下AI Agent的五个发展阶段从简单的指令响应到复杂的多智能体协作,AI Agent正逐步向着更拟人、更通用的方向演进。

五、全新素材上线

科技指标卡底座(二)→科技感视觉主题,深色科技风跃动,光线流动引爆焦点!

按需管控:业务人员导出最大行数设置在“导出规则”中,“导出动作”增加“部分导出”的选项

屏蔽“我的工作区”根据角色控制,屏蔽产品中“我的工作区”目录的功能,同时,对于该模块下的资源进行“保存”或者“另存为”,以及“移动到”时,对应的弹出框都不会显示“我的工作区”目录。

数据预警:异常数据可以落地到知识库在“预警推送”中,“推送渠道”增加“数据库”的选项,可以把异常数据存储到“知识库”的表中。

同一账号不能同时登录同一账号不能同时登录,后登录踢出先登录。


六、行业方案上线

汽车制造-财务数字化分析决策平台方案“核账型财务”向“经营型财务”升级

汽车制造-媒介平台ROI实时分析需求解决方案在激烈的市场竞争中,汽车行业对广告投放精准性要求极高,打破决策延时,敏捷响应时长,解决资源浪费,提升广告投放ROI!

为进一步提升认证服务的质量与体验,我们对认证业务进行全面优化升级。更多详情请看→Smartbi认证考试优化升级公告


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【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
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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

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发表于 2025-6-17 11:05:20
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