12 篇文章 带有标签 "Machine Learning"

当您的银行阻止一笔您没有进行的可疑交易时，当工厂的AI在故障发生前预测机器故障时，或者当安全系统检测到有人使用打印照片而不是真实面孔时——这就是异常检测在工作。它是在大海捞针中找到那根针的AI技术，是在数百万正常模式中找到那一个异常模式。

当客户在评论中写道"สินค้าดีมาก ส่งเร็ว ประทับใจ!"（产品很棒，发货快，印象深刻！）时，您的企业如何自动知道这是正面反馈？当产品发布后社交媒体上涌入数千条评论时，您如何快速了解人们是喜欢还是讨厌它？答案是情感分析——当今商业中最实用的AI应用之一。

每一秒，世界都在产生难以想象的数据量。每次 Google 搜索、每条社交媒体帖子、每笔在线购买、每个传感器读数——都在累积。事实上，我们每天创造大约 2.5 艾字节的数据。这种海量信息洪流就是我们所说的大数据（Big Data），学习如何利用它已成为现代商业世界中最有价值的技能之一。

当您的手机在瞬间识别您的脸、当Google翻译几乎完美地将泰语翻译成英语、或当ChatGPT生成类人回复时——这就是深度学习在工作。它是过去十年几乎所有重大AI突破背后的技术，正在改变计算机能做的事情。

每当 Netflix 推荐你真正想看的电影，或者你的电子邮件自动过滤垃圾邮件，或者你的手机识别你的面部来解锁时——这就是**机器学习（Machine Learning）**在工作。它是使计算机能够从经验中学习而不是为每个任务显式编程的技术。它正在彻底改变几乎每个行业。

人类自然地通过多种感官理解世界——我们同时看到图像、听到声音、阅读文字和观看视频。但直到最近，AI 系统还只能一次处理一种类型的数据。欢迎来到**多模态 AI（Multimodal AI）**的世界——能够像人类一样同时理解和处理多种数据类型的人工智能。

生成式AI正在彻底改变我们工作、创作和解决问题的方式。从撰写电子邮件到生成图像，这项技术现在人人可用。但它究竟是什么，你又该如何使用它？本指南将用简单的语言为你解释一切。

您可能已经使用过 ChatGPT 或类似的 AI 助手。您提出问题，获得答案，仅此而已。但如果 AI 能做更多呢？如果它能够规划、执行多步骤任务、使用工具并自主工作来实现您的目标呢？欢迎来到 Agentic AI 的世界——人工智能的下一个演进阶段。

每个人都在谈论大型语言模型(LLM)，如GPT-4和Claude。但越来越多人开始关注它们更小、更高效的兄弟：小型语言模型(SLM)。这些紧凑的AI模型正在彻底改变我们在实际应用中部署AI的方式。让我们探索它们是什么以及为什么重要。

作者：Kobkrit Viriyayudhakorn博士，iApp Technology CEO兼创始人

您可能听说过ChatGPT、Claude或Google的Gemini。这些都是由一种叫做大型语言模型或LLM的技术驱动的。但LLM究竟是什么？它是如何工作的？为什么您应该关注它？

在这本初学者友好的指南中，我们将用简单的术语解释您需要了解的关于LLM的一切——不需要博士学位！