logo

　　澳门传真传真论坛网站_澳门传真传真论坛网站下载纪念版V12.21.10(中国)官方网站-IOS/安卓通用版

　　　　路透社报道称，人工智能模型发展的早期阶段需要大量低成本劳动力，帮助人工智能模型区分基本事实，例如图像是汽车还是胡萝卜。然而，随着人工智能技术发展日趋成熟，人工智能模型进行更复杂的更新则需要拥有专业知识的人类训练师——这类人群包括历史学家和科学家以及拥有博士学位的人员。

英伟达公司发布的3D仿真数据生成引擎Omniverse Replicator，能够生成合成数据，用于自动驾驶汽车和机器人训练。去年6月，英伟达开源了Nemotron-4340b系列模型，开发者可使用该模型生成合成数据，用于训练大型语言模型，以应用于医疗保健、金融、制造、零售等行业。在医疗、金融等专业领域，该模型能够根据特定需求生成高质量的合成数据，帮助构建更为精准的行业专属模型。微软推出的开源合成数据工具Synthetic Data Showcase则旨在通过生成合成数据和用户界面，实现隐私保护的数据共享和分析。亚马逊云科技推出的Amazon SageMaker Ground Truth也能为用户生成数十万张自动标记的合成图像。

　　　　深度神经网络的强大特征提取能力，与其网络结构与规模分不开。根据通用逼近定理，只要神经元及其连接的数量足够大，就可以逼近任意复杂的连续函数。而这些数量巨大的“参数”，是通过训练（学习）来确定的。相信随着网络结构和训练方法的持续创新，深度神经网络的能力还可继续提升。