人工智能的四个核心能力是语音、图像、自然语言理解和用户画像(主要应用领域)

最新推荐文章于 2025-09-20 12:30:21 发布
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本文深入探讨了人工智能算法标注过程中的关键技术和实践方法，重点介绍了如何有效提高标注质量和效率，适用于各类计算机视觉和自然语言处理任务。
自然语言生成如何提升AI原生应用的智能化程度
2501_92132293的博客
07-27 815
NLG是人工智能的一个分支，专注于让机器自动生成人类可理解的自然语言文本或语音。它不是简单的信息提取或模板填充，而是基于数据、知识或逻辑推理，动态构建有意义、连贯且符合语境的语言表达的过程。类比理解：如果将AI的认知系统比作人类大脑，那么NLG相当于"语言输出中枢"——负责将大脑中的"思想"（数据、知识、决策）转化为"语言表达"（文本、语音）。NLG的独特价值在于创造性表达：它能生成人类未曾明确输入过的新内容，而非仅仅复制或重组现有文本。
自然语言处理在AI原生应用中的文本聚类分析
AI天才研究院
07-12 411
在AI原生应用（如智能客服、推荐系统、企业知识管理）中，海量非结构化自然语言数据（用户评论、聊天记录、文档）是核心资产，但也像一堆乱掉的拼图——没有标签、没有结构，无法直接为应用赋能。文本聚类作为NLP中的无监督学习技术，能像“智能分拣机”一样，自动将相似文本归为一类，从混乱中挖掘隐藏的结构与价值。本文将从背景痛点出发，用“图书馆分类”“文字DNA”等生活化比喻拆解文本聚类的核心概念；通过一步步推理解析“预处理→向量表示→聚类算法”的技术流程；结合Python代码示例。
分享 | 引导语言图像预训练，实现统一的视觉语言理解和生成
shenlanshenyanai的博客
02-10 2174
视觉语言预训练（VLP）已经提高了许多视觉语言任务的性能。然而，大多数现有的预训练模型只在基于理解的任务或基于生成的任务中表现出色。此外，性能的提高在很大程度上是通过扩大从网络上收集的有噪声的图像-文本对的数据集实现的，而这是一个次优的监督来源。 在本文中，我们提出了BLIP，一个新的VLP框架，它可以灵活地兼顾视觉-语言理解和生成任务。BLIP通过自助抽样法有效地利用了带噪声的网络数据，其中一个描述生成器生成了合成的图像描述，一个过滤器去除了带噪声的描述。我们在多个视觉语言任务上取得了最先进的结果.
深度学习的应用：语音识别、图像理解、自然语言处理
热门推荐
q6q6q的专栏
10-27 1万+
随着大数据时代的到来，深度学习技术已经成为当前人工智能领域的一个研究热点，其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域展现出了巨大的优势，并且仍在继续发展变化。随着传感器技术、存储技术、计算机技术和网络技术的迅猛发展以及人类管理与知识水平的提高，使得数据的膨胀趋势日益加剧，信息技术发展的瓶颈已不仅仅存在于数据的获取、存储与传输，而更受限于数据的加工、分析和利用。采用有效的人工智能技术从大数据中获取...
人工智能核心能力包括哪些层面？
kaikeba的博客
08-06 9179
随着人工智能技术的高速发展，人工智能技术也在不断的完善，同时人工智能的应用领域也在不断扩张，为了能够更好的运用人工智能技术，需要了解清楚人工智能的核心能力包括哪些层面。 人工智能核心能力包括哪些层面？ 从技术层面来看，业界广泛认为，人工智能的核心能力可以分为三个层面，分别是计算智能、感知智能、认知智能。 1、计算智能 计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。随着计算力的不断发展，储存手段的不断升级，计算智能可以说已经实现。例如AlphaGo利
数字图像处理(一) 绪论
小小何先生的学习之旅
11-15 944
本文首发于公众微信号-AI研究订阅号。   本文主要通俗介绍了数字图像基础概念、图像处理技术划分、技术起源及应用场景、成像技术等 引言 什么是数字图像呢？   数字图像：一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y)f(x,y)f(x,y)，其中xxx和yyy是空间(平面)坐标，而在任何一对空间坐标(xxx,yyy)处的幅值fff称为图像在该点处的强度或灰度。当xxx，yyy和灰度值fff是有限的...
人工智能三大关键能力，终于有人讲明白了
大数据
01-28 4214
导读：人类的智慧宽广而复杂。有些人类成就远远超出现今机器可达的领域，要想让机器触及这些领域，还需要一段漫长的时间。对于解决抽象问题、概念生成、情绪知识、创造力甚至是自我认知，即便是最强有...
自然语言理解为AI原生应用带来的变革
AI天才研究院
07-12 537
当我们谈论AI原生应用时，我们谈论的是**“让工具适应人”**的革命——不再是人类学习复杂的操作逻辑，而是AI通过自然语言理解（NLP）读懂我们的意图、情绪甚至隐性需求。从智能办公软件自动生成会议纪要，到教育AI导师个性化答疑，再到医疗助手解读病历，NLP正在将AI原生应用从“功能工具”升级为“智能伙伴”。本文将从背景逻辑核心概念技术原理实际应用和未来趋势五个维度，一步步拆解NLP如何驱动AI原生应用的变革。
AI原生应用领域用户画像：为用户体验管理提供数据支持
最新发布
架构师的AI之路，分享AI应用开发架构的学习与实践。
09-20 596
根据Gartner的定义，**AI原生应用（AI-Native Applications）**是“以生成式AI/大模型为核心架构，通过持续学习用户交互数据，动态生成个性化输出的应用”。大模型驱动：所有核心功能（如内容生成、交互响应）均基于大模型实现；动态适应性：输出结果随用户行为、场景变化实时调整；用户协同学习多模态交互：支持文本、语音、图像等多种输入输出方式。典型案例：ChatGPT、Notion AI、GitHub Copilot、MidJourney。
超越CLIP！谷歌大脑多模态学习新作CLIPPO：仅从像素理解图像和语言
阿木寺的博客
01-05 474
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：机器之心 | 编辑：袁铭怿CLIPPO 是一种统一的模型，用单个编码器和对比损失来执行图像、文本和多模态任务，优于传统的 NLP 基线和之前基于像素的掩码语言模型。近年来，基于 Transformer 的大规模多模态训练促成了不同领域最新技术的改进，包括视觉、语言和音频。特别是在计算机视...
下一步：通过Time-LSTM对用户行为进行建模
03-12
最近，推荐系统（RS）的递归神经网络（RNN）解决方案变得越来越流行。 洞察力在于，用户动作序列中存在一些固有的模式，并且事实证明，当对顺序数据进行建模时，RNN的表现非常出色。 在诸如语言建模之类的传统任务中，RNN解决方案通常仅考虑对象的顺序顺序，而没有间隔的概念。 但是，在RS中，用户动作之间的时间间隔对于捕获用户动作与传统RNN体系结构之间的关系非常重要，不利于对它们进行建模。 在本文中，我们提出了一个新的LSTM变体，即Time-LSTM，以对用户的顺序动作进行建模。 Time-LSTM为LSTM配备时间门，以对时间间隔进行建模。 这些时间门经过专门设计，因此与传统的RNN解决方案相比，Time-LSTM可以更好地捕捉用户的短期和长期利益，从而提高推荐性能。 对两个真实数据集的实验结果表明，使用Time-.LSTM推荐方法优于传统方法。
人工智能与用户画像
weixin_43506771的博客
08-19 1987
人工智能与用户画像 一、前言 本文初衷是想尽可能简单的介绍一下深度学习/机器学习训练的基本过程，然后以此为基点解剖分析用户画像技术。 尽管深度学习是一个比较复杂难懂的技术，但复杂的部分主要在于神经网络或者各类算法，对于其大概的框架，以及期间向量的流动还是很简单的。因此想尽可能简单的做一个科普介绍，但是写的过程中发现所涉及的点太多，写着写着就感觉写的比较啰嗦。希望有兴趣的人读完吧。 tip：本文资料来源于网络。如文中存在技术问题，欢迎指出。 二、人工智能 人工智能的研究领域十分丰富，其中包括计算机视觉、自然语
自然语言理解
bluenight专栏
11-16 3041
发信人: walt (瓦尔特), 信区: AI 标 题: 自然语言理解 发信站: 国家智能中心曙光站 (Fri Oct 10 14:02:46 1997) 广义的“语言”是任何一种有结构的符号系统。人类的语言、手势、体态, 机 器的指令、命令、程序, 排版时的格式说明, 公路上的交通图标……都属于这种广 义的 “语言”。其中, 最重要的两类语言, 是自然语言和形式语言。 狭义的“语言”
程序员的数学课21 神经网络与深度学习：计算机是如何理解图像、文本和语音的？
fegus的博客
10-03 733
在上一讲的最后，我们提到过“浅层模型”和“深层模型”。其实，人工智能的早期并没有“浅层模型”的概念，浅层模型是深度学习出现之后，与之对应而形成的概念。在浅层模型向深层模型转变的过程中，，并在此基础上诞生了深度学习。这一讲，我们就来学习一下神经网络和深度学习。
自然语言处理领域基本概念笔记
Nagato_Yuki_SOS的博客
12-02 761
自然语言处理 词向量： 自然语言处理问题要转化为机器学习的问题，首先就要把单词数学化表示，就是用n维实数向量来代表一个单词。 Word2Vec： 基本思想是把自然语言中的每一个词，表示成一个统一意义统一维度的短向量。 对话系统 对话系统发展历程的三个阶段： 1.基于符号规则和模板的对话系统 2.基于统计机器学习的对话系统 3.基于数据驱动的深度学习的对话系统 对话系统根据不同的应用场景可以分为两种类型: 1.任务型对话系统 面向垂直领域，目的是帮助用户完成预定任务或动作， 应用场景：虚拟个人助理，预定机票、
浅谈数字图书馆智能推荐系统的发展趋势
weixin_43372726的博客
05-31 1074
一份简单的课程汇报，利用关键词突现方法浅谈数字图书馆推荐服务的发展趋势。数据截止于2023年5月份。
金融现金贷用户数据分析和用户画像
fulk6667g78o8的专栏
11-05 2146
时值蚂蚁上市之际，马云在上海滩发表演讲。马云的核心逻辑其实只有一个，在全球数字经济时代，有且只有一种金融优势，那就是基于消费者大数据的纯信用！ 我们不妨称之为数据信用，它比抵押更靠谱，它比担保更保险，它比监管更高明，它是一种面向未来的财产权，它是数字货币背后核心的抵押资产，它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话，谁掌握了数据信用，谁就控制了数字货币的发行权！ 数据信用判断依靠的就是金融风控模型。更准确的说谁能掌握数据分析技能，精准了解客群，谁就能制合理定贷款策略！ 欢迎各位同学学习金.
python 实现k-means聚类算法 银行客户分组画像实战（超详细，附源码）
showswoller的博客
09-20 7929
python 实现k-means聚类算法 银行客户分组画像实战（超详细，附源码）
2021科大讯飞IFLYTek基于用户画像的商品推荐挑战赛0.7分解决方案
长舒的博客
10-16 1073
欢迎移步github https://github.com/zxhjames/IFlyTek_UPR_baseline
人工智能核心技术与应用领域概述
"人工智能简介.pptx"是一份系统性介绍人工智能基础概念、核心技术、典型应用及发展局限的入门级演示文稿，内容涵盖了人工智能的基本定义、关键技术模块（如算法、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人和...
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