Chuyển đến nội dung chính

Tìm trên CooLWJ

选择搜索范围，输入关键词后按回车。

Từ khóa được giữ lại khi đổi phạm viNhấn Esc để đóng

Ngôn ngữ

Công nghệ và đời sống

Thực hành phát triển, công cụ AI, tiếng quê và đọc sách.

Viết bài

AI và công cụ

1–5 / 5 bài viết

AI và công cụ

Thử nghiệm các mô hình AI lớn phổ biến tính lợi nhuận cổ phiếu

Tôi đã dùng các mô hình AI phổ biến trong và ngoài Trung Quốc để giúp tính lợi nhuận cổ phiếu. Các mô hình trong nước gồm DeepSeek, Tongyi Qianwen của Alibaba, iFlytek Spark, Doubao của ByteDance, Kimi của Moonshot AI, Tencent Yuanbao, Baidu ERNIE Bot, Zhipu Qingyan, Baichuan AI, 360 Zhinao, Tiangong AI, SenseChat của SenseTime; các mô hình nước ngoài gồm GPT-4o, Claude-3-Opus, Gemini-2.0-Pro, Grok. Với cùng một đầu vào, chỉ DeepSeek tính đúng.

837 lượt đọc

AI và công cụ

Chưng cất mô hình và cắt tỉa mô hình

Chưng cất và cắt tỉa là hai kỹ thuật quan trọng để nén mô hình mạng nơ-ron. Chúng có thể giảm hiệu quả số lượng tham số và độ phức tạp tính toán, qua đó nâng cao hiệu suất thực thi và năng lực của mô hình. Dù đều là kỹ thuật nén mạng nơ-ron, cách thực hiện và mục đích của chúng hơi khác nhau. Chưng cất chú trọng dùng hành vi dự đoán của mô hình giáo viên để huấn luyện mô hình học sinh, còn cắt tỉa chú trọng loại bỏ tham số và kết nối không hữu ích.

759 lượt đọc

AI và công cụ

Giải Nobel liên tiếp “trao cho AI”, người thắng lớn nhất phía sau lại là Google?

Một nửa giải Nobel Hóa học năm 2024 được trao cho David Baker（David Baker）, “nhằm ghi nhận những đóng góp trong thiết kế protein bằng tính toán”；nửa còn lại được trao chung cho Demis Hassabis（Demis Hassabis） và John M. Jumper（John M. Jumper）, “nhằm ghi nhận những thành tựu của họ trong dự đoán cấu trúc protein”.

623 lượt đọc

AI và công cụ

Cơ sở dữ liệu vectơ là gì？

Cơ sở dữ liệu vectơ là tập hợp dữ liệu được lưu trữ dưới dạng toán học. Cơ sở dữ liệu vectơ giúp mô hình học máy dễ ghi nhớ các đầu vào trước đó hơn, từ đó cho phép ứng dụng học máy vào các trường hợp như tìm kiếm, đề xuất và tạo văn bản. Dữ liệu có thể được nhận diện dựa trên các thước đo độ tương đồng thay vì đối sánh chính xác, nhờ đó mô hình máy tính có thể hiểu được ngữ cảnh của dữ liệu.

593 lượt đọc

AI và công cụ

Sau khi dùng tính năng tìm kiếm AI của Kimi bản Khám phá, Perplexity chỉ còn làm nền

AI có thể trả lời câu hỏi, nhưng liệu có thực sự “suy nghĩ” được không？ Người thường xuyên sử dụng các sản phẩm tìm kiếm AI sẽ nhận ra rằng những sản phẩm này thường “trục trặc” khi gặp vấn đề phức tạp——nó có thể bắt chước văn phong Shakespeare, giải bài toán, nhưng lại có thể bó tay trước những khó khăn trong cuộc sống hằng ngày. Điều này giống như một mọt sách uyên bác nhưng không biết linh hoạt, kiến thức phong phú mà thiếu khả năng tư duy linh hoạt. Rõ ràng, chỉ biến tìm kiếm AI thành một “công cụ tìm kiếm biết nói” là còn lâu mới đủ. Vậy làm sao để một mô hình lớn có trí thông minh cao hơn, khả năng suy luận mạnh hơn và biết suy nghĩ sâu giải quyết những vấn đề thực tế của người dùng bình thường, thay vì chỉ làm bài thi Olympic？

252 lượt đọc

Chọn giao diện yêu thích

Giao diện đã chọn áp dụng cho toàn trang.