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2024年人工智能技术创新及大模型应用实践（资源下载）

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本资料聚焦2024年人工智能技术前沿创新与大模型应用实践，涵盖最新研究成果、技术趋势以及实用案例分析，提供丰富的学习和研究资源。 2024年人工智能技术创新与大模型应用实践（资源下载）

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  • 2024年人工智能技术创新及大模型应用实践（资源下载）
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    本资料聚焦2024年人工智能技术前沿创新与大模型应用实践，涵盖最新研究成果、技术趋势以及实用案例分析，提供丰富的学习和研究资源。 2024年人工智能技术创新与大模型应用实践（资源下载）
     
  • 人工智能大型模型的技术与应用
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    人工智能大型模型的技术与应用探讨了当今AI领域中大型语言和数据模型的关键技术、发展趋势及其在各个行业的实际应用案例。 标题中的“AI大模型”指的是近年来在人工智能领域迅速发展的大型深度学习模型，这些模型拥有数亿甚至数千亿的参数，能够处理复杂的任务如自然语言理解和生成、图像识别、语音识别等。这类大模型的发展得益于计算能力的提升和数据量的增长，使它们能学到更深层次的概念。 描述简洁地传达了AI大模型的核心特点：通过大量数据训练后具备高度泛化能力和适应性，并可应用于各种场景中。这些大模型通常使用分布式计算平台如Google的TPU或NVIDIA的GPU集群进行大规模并行计算和权重优化，从而在短时间内完成复杂的任务。 标签中的“人工智能”涵盖了机器学习、深度学习等多个子领域，它是AI大模型的基础理论框架。人工智能的目标是让计算机系统模拟人类智能，而AI大模型正是这一目标的具体实现方式之一。“自然语言处理”（NLP）是指使计算机能够理解和生成人类语言的技术，在这方面，预训练的大型语言模型如BERT、GPT系列以及中国的文心一言和通义千问等取得了显著突破。这些模型在问答、翻译和文本生成等领域展现了强大的能力。 Node.js开发环境中存储第三方模块的目录“node_modules”可能被用于AI大模型的应用中，例如搭建后端服务处理推理请求或进行数据预处理与分析。`node_modules`包含了许多依赖库，包括TensorFlow.js（适用于JavaScript环境的机器学习库）、CUDA驱动等其他相关工具。 实现AI大模型涉及多个技术层面：从清洗、标记和标准化的数据预处理步骤开始，到选择合适的架构如Transformer、ResNet来优化计算效率和性能。训练过程中需要考虑使用适当的优化算法和损失函数，并进行超参数调优。部署时需关注量化、剪枝以及平台兼容性等问题。 AI大模型的应用场景广泛，从搜索引擎的个性化推荐、聊天机器人的智能对话到医疗诊断及金融风险评估等都有所涉及。它们推动了人工智能技术的发展，同时也带来了一些社会问题如数据隐私和算法公平性需要解决的问题。
     
  • 哈尔滨工业大学2024年大模型时代下的具身智能关键技术与应用
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    本研讨会聚焦于大模型时代背景下具身智能的关键技术及其广泛应用，旨在探讨如何在复杂环境中实现更加智能化、自动化的解决方案。来自学术界和产业界的专家将共同分享最新研究成果和技术趋势。参与者包括哈尔滨工业大学等高校以及相关企业的代表。 本段落档详细介绍了大模型时代的具身智能技术，从历史发展、核心技术到实际应用，涵盖了物体感知、场景感知、行为感知、表达感知等多个方面。文档探讨了具身感知、推理和执行的关键任务，并深入分析了具身智能的现状与未来发展方向，特别是在任务规划、导航和技能学习等领域的最新进展。此外，本段落档还介绍了多模态大模型在具身智能中的应用，并讨论了构建具身智能体所面临的技术挑战。 适合人群：具备一定技术背景，对机器人技术、人工智能和大模型感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标： ①了解具身智能的基础知识和发展趋势； ②探索具身智能在不同领域的应用，如家用机器人、工业机器人等； ③为具身智能的研发和应用提供技术指导和参考。 其他说明：本段落档通过详尽的技术分析和实例展示了具身智能的前沿技术，强调了多模态大模型在具身智能中的重要作用，并指出了未来研究的关键方向和技术瓶颈。
     
  • 精品版-2024年大模型时代下的具身智能技术.pptx
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    本演示文稿探讨了在2024年大模型时代背景下具身智能技术的发展趋势与应用前景，分析其关键技术及挑战。 精品-2024大模型时代的具身智能技术.pptx文档聚焦于在当前的大模型时代背景下，探讨与分析具身智能技术的发展趋势、关键技术及其应用前景。该内容深入浅出地介绍了相关概念，并结合实际案例进行详细解析，旨在为读者提供一个全面理解具身智能的视角和框架。
     
  • 智能科学与技术或人工智能专业创新创业实践报告（六千字版）
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    本报告深入探讨了智能科学与技术及人工智能专业的创新实践，涵盖了技术研发、应用案例分析以及创业模式探索等多个方面，旨在为相关领域的学习者和从业者提供指导和启示。报告基于六千字的详细内容，系统地梳理了当前行业发展趋势和技术热点，同时结合具体实例讲解如何将理论知识转化为实际产品和服务，强调跨学科合作与实践操作的重要性。 智能科学与技术或人工智能专业创新创业实践报告论文6000字或数字孪生创新创业实践论文 该部分将围绕智能科学与技术、人工智能专业的创新创业实践活动进行详细论述，并提供一份详实的实践报告论文，旨在分享相关领域的创新成果和实践经验。 首先，本段落会详细介绍在智能科学与技术及人工智能专业领域内开展的具体项目案例。这些项目的选题背景包括但不限于大数据分析、机器学习模型开发以及深度神经网络应用等前沿科技方向。通过实际操作，学生能够深入了解并掌握从理论到实践的转化过程，并在此过程中发现和解决问题。 其次，在创新创业方面，本段落将探讨如何结合专业知识进行市场调研与产品定位；怎样构建有效的团队合作模式以促进项目进展；以及在面对挑战时采取何种策略来推动项目的持续发展。此外还会分享一些成功案例中的经验教训，帮助读者更好地理解创业过程中的关键环节及其重要性。 最后，在数字孪生技术的应用实践中，本段落将探讨如何利用这一新兴领域内的工具与方法论来进行更深层次的研究和开发工作。通过构建虚拟环境模拟现实世界中各种复杂系统的行为模式，并借助这些模型来优化设计流程、提高生产效率以及改善服务质量等方面提出创新性的解决方案和技术路径。 综上所述，本论文旨在为智能科学与技术及人工智能专业的学生提供一份全面而深入的创新创业实践指南，并鼓励他们积极投身于相关领域的探索和实践中去。
     
  • 2024年具身大模型关键技术及应用报告.pdf
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    本报告深入探讨了2024年具身智能大模型的关键技术与最新进展，涵盖感知、交互和学习等核心领域，并分析其在机器人、虚拟现实等领域的应用前景。 机器人技术的历史源远流长，从古代神话中的概念到现代工业应用乃至智能机器人的发展，人类从未停止对机器人的探索与创新。在古时候，机器人更多是出现在艺术作品中或被作为传说的一部分，例如周穆王时期偃师创造的能歌善舞的机器人和古希腊数学家阿基塔斯制造的蒸汽驱动鸟状飞行器等。尽管这些早期尝试的技术水平有限，它们却展示了人类对于智能机械的初步想象。 进入20世纪以后，机器人的发展开始迅速推进，并逐渐从玩具转变为工业领域的重要工具。1961年世界上第一台工业机器人Unimate问世，标志着现代机器人在工业化应用中的开端；随后KUKA公司推出的FAMULUS机器人则具备了六个机电驱动轴的自主性，可以编程后独立运作和做出决策。 到了21世纪，在技术进步的支持下，机器人的应用场景扩展到医疗、物流和服务等更多领域。不仅继续深化工业领域的应用，家庭清洁机器人和物流运输机器人也开始进入人们的生活空间。研究的重点在于提升机器人的自主性和泛化能力，即减少人类干预并增强其在复杂环境中的应对能力和任务执行效率。 智能机器人的概念逐渐清晰，并且类人机器人的发展尤为引人注目。从1972年的全尺寸人形机器人WABOT-1到2013年动作技能取得重大突破的NAO机器人，运动控制设计的进步使得这些设备在实际应用中更加灵活和实用。 人工智能的发展极大地促进了机器人技术的进步。自1956年人工智能诞生以来，它经历了从符号推理、专家系统再到机器学习及深度学习等阶段，并且其算法的应用显著提升了机器人的智能化水平。尤其是图像识别、文本处理以及语音交互等领域中的深度学习方法的引入为智能机器人带来了新的希望。 展望未来时，人们对于智能机器人的期望不仅仅是它们能够像人类一样工作，在某些方面甚至要超越人类的表现；同时还有人希望能够赋予机器人意识和情感，使之成为真正意义上的伴侣。然而目前的人工智能技术尚不足以实现这些目标，如何让机器人理解并模仿更深层次的情感与意识仍是未来研究的重要方向。 从古代神话到现代高科技的实践，机器人的发展始终伴随着创新与梦想。随着科技的进步，机器人在工业以外领域的应用也变得日益广泛，并且人工智能的发展正推动着它们智能水平的新一轮飞跃，在未来的社会中扮演更加重要的角色，实现由工具向伙伴的角色转变。
     
  • 大型模型的概念、技术和应用实践
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    本课程深入探讨大型模型的核心概念，涵盖技术原理与实现方法，并结合实际案例分析其广泛应用领域，旨在全面解析大型模型的技术内涵及其在各行业的应用价值。 大模型概念、技术与应用实践（厦门大学团队140页PPT读懂大模型）
     
  • 山东大学信息科技与创新人工智能下
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    本课程由山东大学开设，专注于探讨信息科技及人工智能领域的最新进展和挑战。学生将学习到如何运用先进的人工智能技术解决实际问题，并探索未来科技发展趋势。 在本节课上，老师以幽默风趣的方式深入讲解了人工智能的进一步内容。从图像识别与物体感知开始，详细介绍了图像识别及物体检测的相关算法，并阐述了实例分割技术的应用及其评价方法。 图像识别是计算机视觉中的重要任务之一，需要大量的标注样本数据来训练选定的神经网络模型和损失函数。在获取到图像或视频后，计算机视觉的任务就是从这些内容中提取出有关的信息，如对象类别、位置以及它们之间的关系等。 该技术的应用领域包括人脸识别与检测、医学影像分析及疾病诊断、自动驾驶系统等。自然语言处理（NLP）则是人工智能和语言学交叉研究的产物，其核心在于将人类的语言信息转化为计算机能够识别的形式，并反向转化以供人理解。 在物体检测中，一种常见的方法是先确定图像中的潜在目标边框，在此基础上进行分类。区域卷积网络(R-CNN)通过标准化这些边框后输入神经网络来完成这一过程；而Fast R-CNN则进一步减少了计算量。微软亚洲研究院的任少卿等人提出了另一种策略——利用特征图上的像素生成锚定边框，再由另一个名为RPN（Region Proposal Network）的神经网络进行分类和回归处理。 人工智能的发展需要模拟自然智能的基本特性之一是对周围环境物体感知的能力，这激发了图像识别与物体检测的研究热潮。卷积神经网络通过局部连接及参数共享的方式有效提取图像特征，并减少过拟合现象以提高模型性能。 2007年，斯坦福大学的李飞飞教授创立了ImageNet项目，旨在促进视觉目标识别算法和软件的发展。该项目提供了一个包含大量图片的数据集供研究人员训练模型，并从2010年起每年举办大规模挑战赛。随着神经网络深度的增加，图像识别精度显著提高。 后续的研究则侧重于通过扩大网络规模（如加深、加宽或提升输入分辨率）来进一步改善性能。谷歌团队提出了一种同时增大网络深度与宽度的方法，即EfficientNet，并在此基础上开发了一系列新的算法模型以优化精度和规模的比例关系。
     
  • 2023版《中国人工智能系列白皮书——大模型技术》免费下载
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    本白皮书全面解析2023年大模型技术在中国的发展趋势与应用实践，涵盖技术创新、行业影响及未来展望，提供深度洞察。现可免费下载。 ### 中国人工智能系列白皮书——大模型技术(2023版)核心知识点解析 #### 一、大模型技术概述 **1.1 大模型技术的发展历程** 大模型技术的发展可以追溯到深度学习兴起之时，特别是自2012年以来，随着计算能力的提升和大规模数据集的出现，神经网络模型的规模迅速增大。2018年，Google发布的BERT模型标志着自然语言处理领域的大模型时代的开始。自此之后，各种基于Transformer架构的大模型如GPT、T5等相继问世，推动了自然语言处理、计算机视觉等多个领域的技术进步。 **1.2 大模型技术的生态发展** 大模型技术的发展不仅局限于单一领域的突破，而是逐渐形成了一个完整的生态系统。这一生态系统包括但不限于：基础模型的研发、下游应用的开发、算法优化以及计算基础设施的支持等。随着技术的进步，大模型的应用场景也在不断扩展，从文本生成、机器翻译到图像识别、视频分析等，几乎涵盖了所有AI应用领域。 **1.3 大模型技术的风险与挑战** 尽管大模型技术取得了显著成就，但也面临着诸多挑战和风险，主要包括： - **资源消耗巨大**：训练大规模模型需要大量的计算资源和能源消耗。 - **数据偏见**：模型可能会继承训练数据中的偏见，导致不公平的结果。 - **解释性问题**：大模型往往难以解释其决策过程，这限制了其在某些领域的应用。 - **隐私泄露风险**：模型可能无意中泄露敏感信息或个人隐私。 #### 二、语言大模型技术 **2.1 Transformer架构** Transformer是现代大模型的基础，由Vaswani等人在2017年提出。该架构摒弃了传统的循环神经网络(RNN)，通过自注意力机制(Self-Attention Mechanism)来处理输入序列，极大地提高了模型效率和并行化程度。Transformer架构的核心优势在于能够有效处理长距离依赖关系，并且易于扩展至更大规模。 **2.2 语言大模型架构** 语言大模型通常基于Transformer架构进行构建，具体包括： - **掩码语言建模(Masked Language Modeling)**：训练时随机掩盖输入序列中的部分词汇，然后让模型预测这些被掩盖的词汇。 - **自回归语言建模(Autoregressive Language Modeling)**：采用类似条件概率的方式预测下一个词汇，即基于前序词汇预测下一个词汇。 - **序列到序列建模(Sequence-to-Sequence Modeling)**：通常用于机器翻译等任务，模型需要同时具备编码器和解码器。 **2.3 语言大模型关键技术** - **预训练(Pre-training)**：利用大量未标注数据对模型进行预训练，这是大模型成功的关键之一。常见的预训练策略包括掩码语言模型、对比学习等。 - **适配微调(Fine-tuning)**：将预训练好的模型应用于特定任务，通过少量标注数据进一步调整模型参数。 - **提示学习(Prompt Learning)**：通过设计特定的提示(prompt)来引导模型完成特定任务，无需对模型本身进行额外训练。 - **知识增强(Knowledge Enhancement)**：结合外部知识图谱等结构化信息来增强模型的表现力。 - **工具学习(Tool Learning)**：使模型具备使用外部工具的能力，例如查询数据库、执行API调用等。 #### 三、多模态大模型技术 **3.1 多模态大模型的技术体系** 多模态大模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、视频等）的模型。这类模型通常需要解决跨模态表示学习的问题，即如何将不同模态的数据统一表示到同一个特征空间中，以便进行有效的联合建模。 - **面向理解任务的多模态大模型**：这类模型主要用于理解多模态数据，例如视觉问答(VQA)、图像描述生成等任务。为了实现这一目标，需要开发能够捕捉跨模态关系的新架构和技术。 以上概述了中国人工智能系列白皮书中关于大模型技术的主要内容，从理论到实践层面都提供了深入的探讨和分析，为读者提供了全面的理解视角。
     
  • 智能建造创新应用的实践.pdf
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    《智能建造创新应用的实践》一书聚焦于探讨和展示在建筑行业中采用智能化技术的具体案例与成效，涵盖了从设计到施工再到管理全过程中的新技术应用。 1. 智能建造创新应用实践 2. 使用/学习目标：了解并掌握智能建造的创新应用实践 3. 应用场景：智能建造创新应用实践 4. 特点：智能建造创新应用实践 5. 适用人群：大学生、企业人员、互联网从业人员及行业关注者 6. 使用/学习说明：智能建造创新应用实践