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第466章 五连抽!

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不管怎么说,陈腾对这一次的系统升级还是非常满意的。

“那就小小地抽个奖吧。”

趁手头上宽裕,陈腾准备抽抽奖。

十连太奢侈,陈腾准备来个五连。

【DCTC高精度图像识别模型】

【人工智能自主创造性思维能力提升方案预测】

【LSM人工智能语言学习大模型】

【大数据统计分析技术】

【第一代FNCT架构方案】

“嘶……”

陈腾抚摸着自己的下巴,看着自己抽到的东西。

第一个图像识别技术,这是很常见的技术。

开车进各个停车场的时候对车牌号的自动记录,是图像识别技术的一种应用。

这个许多人都已司空见惯。

还有上网时根据验证码的图片打出对应的数字、字母。

进阶一些的让用户选出图片当中的“红绿灯”“自行车”“大巴车”……

这则是用户在帮忙做图像识别训练。

这项技术的应用非常明确,给AI一张图,让AI识别图中信息。

这项技术的训练方法同样非常简单。

给AI一张图,让AI识别。

错了就纠正,对的就保留。

“倒是可以用在智能驾驶上,就是不知道这个技术的方案怎么样。”

为了提升AI识别的效率、正确率以及学习的速度。

无数科研人员提出方案、优化方案。

不知道系统给自己的这个DCTC模型,到底是什么样的水准。

陈腾拿起系统给的U盘插进电脑中。

看了一会儿技术原理。

很好,前面的导入部分还能看懂一点,后面就完全看不懂了。

还是晚点给别人看吧。

至于抽出来的第二个东西那就“厉害”了。

提升人工智能自主创造性思维能力,可是科幻电影和科幻小说当中才有的技术。

也就是俗称的,拥有自己独立的思维意识。

别看现在什么“深度学习”的口号喊得响亮,但是实际上距离这一步还有十万八千里。

陈腾也看到了这东西后面跟着的“方案预测”四个字,并没有太激动。

抽不出来真正技术,只是方案预测也在陈腾的意料之中。

要是没有这四个字,价值就不是一百万了。

一千万、一个亿甚至更高也不是不可能。

况且就算是有了这个技术的方案,陈腾估计自己也还差着一堆前置的技术,根本啃不动。

“这玩意儿……姑且就当成谢谢惠顾吧。”

系统认证这东西的价值在三百万以上,但是陈腾现在确实用不到。

第三个,甚至可以说是目前最有用的。

语言学习大模型。

顾名思义,这个大模型的作用就是帮助AI学习人类的语言,帮助它了解每一句话的含义。

学成之后,那自然就可以和人类对话。

如果将这项技术和语音转文字的技术相结合,就能得到一个可以聊天说话的语音助手。

再给予操控设备的权限,那么用户将会得到一个类似于《铁人》电影当中“贾维斯”一样的人工智能助手。

当然,肯定是弱化版。

这样一来腾达旗下所有的设备,都可以用语音进行操控了。

“就是不知道这个模型的水平怎么样了。”

陈腾没有细看系统给的U盘。

不用看都知道,他肯定看不懂的。

第四个,大数据统计分析技术。

这项技术是腾达目前具备,但同时还是需要的。

因为AI的学习与成长,需要依赖的就是庞大的数据库。

没有庞大的数据库,AI什么都不是。

再怎么精妙的模型和,都需要庞大的数据库。

而这个庞大的数据库,又必须精挑细选数据源。

优秀的数据可以帮助AI更加快速地成长,达成想要的目标。

反之,垃圾的数据库很有可能会导致AI倒退。

拿围棋界的阿尔法狗举例。

就算是一开始阿尔法狗什么都不会的时候,背后的团队也绝对不可能给它喂两个臭棋篓子下出来的对局。

喂的数据,一定是经过精挑细选的高水平对局。

到了阿尔法狗天下无敌的时候,人类的棋局也不会再往它的数据库里喂了。

为什么?

因为这个时候,哪怕是人类顶尖高手的对局喂进去,那都属于污染数据库了。

那么新的问题来了,如何精挑细选优秀的数据喂进去呢?

围棋这种还好,可以通过人工的方式把数据喂进去。

那更加复杂的模型呢?

两个方法。

第一个,继续加人。

核心成员不够,那就外包团队。

每个人在输入图形验证码的时候,都相当于是他们人工智能的外包团队,帮他们喂数据。

第二个,让其他经过简单训练的AI帮忙筛选一遍数据,将一些污染能力比较强的数据给筛出去。

这就需要用到大数据统计分析技术了。

这个技术非常地笼统,应用也非常地广泛。

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