对抗性AI：网络安全专家如何应对这一挑战？
对抗性AI是那个房间里的大象，虽然无人提及，但应当引起我们的关注。它是那种承诺将彻底改变我们生活的技术，却被用于对抗我们。这是AI的阴暗面，机器学习算法被操纵以做出错误决策或采取错误行动。对抗性AI利用AI绕过安全措施，如密码和验证码，甚至模仿人类行为。它利用深度伪造技术冒充个人并传播虚假信息。这是网络犯罪的未来。2020年的一项全球人工智能调查发现，62%的AI采用者表示，网络安全是他们最大的担
AI知识
探索 Hugging Face 与大语言模型的力量：变革自然语言处理
自然语言处理（NLP）已经彻底改变了我们与计算机互动的方式，使得机器能够理解和解释人类语言。这一变革的重要推动力之一是Transformer架构的兴起，这种架构已经成为最先进NLP模型的首选。在本文中，我们将深入探讨NLP的影响及Transformer在其中的作用，探索Hugging Face作为Transformer平台的力量，并揭示其如何增强NLP和语言模型（LLM）的各种方法。NLP的影响与
基于人类反馈的强化学习（RLHF）：定义、应用及面临的挑战
基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）是人工智能（AI）领域的一个新兴研究领域，代表了强化学习（RL）技术与人类反馈结合的尝试。这一方法为培训AI个体学习复杂任务带来了新的视角，展现了在提升人工智能系统性能、适应性和效率方面的巨大潜力。强化学习与人类反馈强化学习（RL）是机器学习的一种类型，个体（Agent）通过与
卷积神经网络（CNN）：定义、工作原理及主要应用
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类主要用于计算机视觉领域的深度学习算法。通过其特有的结构设计和强大的图像处理能力，CNN已成功应用于图像和视频识别、自然语言处理甚至游戏等多个领域，彻底改变了物体检测、图像分割和面部识别等任务的表现。卷积神经网络的基本原理要理解CNN的工作原理，首先需要熟悉神经网络的基本概念。神经网络模仿了人脑的结构和功能，由相
情感分析在自然语言处理中的作用与挑战
情感分析（Sentiment Analysis），也称为观点挖掘（Opinion Mining）或情感AI（Emotion AI），是自然语言处理（NLP）领域的一个关键子领域，专注于识别和分类文本数据中的情感倾向。在数字化世界范围内，人们在社交媒体、在线评论和论坛不断分享观点和感受，产生了海量可供分析的文本数据。情感分析利用机器学习、NLP和计算语言学技术来解析这些数据，为企业、政府和其他组织提
数据标注在机器学习中的重要性、类型及挑战
随着人工智能（AI）技术的不断发展，机器学习（ML）已成为多个行业的支柱，涵盖了医疗保健、金融、运输等领域。这一过程中，数据标注（Data Annotation）扮演着至关重要的角色。数据标注是指对原始数据进行分类和标记的过程，旨在创建一个机器学习模型能够学习和理解的结构化数据集。数据标注的重要性原始数据通常是非结构化、带有噪声并缺乏算法所需的背景信息，这就是数据标注发挥作用的地方。通过将原始数据
预训练（Pre-training）：机器学习模型训练的基石
预训练在人工智能（AI）和机器学习领域中扮演着重要角色，尤其在自然语言处理（NLP）等子领域中贡献显著。通过在大规模通用数据集上训练模型来学习一般特征和表征，预训练技术为模型在后续特定任务上的微调（fine-tuning）奠定了基础。这不仅提高了模型在特定领域任务上的性能，而且减少了对大量特定任务标记数据的需求。预训练的定义和重要性预训练是指在针对较小特定任务的数据集进行微调之前，先在一个大数据集
大语言模型（LLM）：自然语言处理的革命性进展
近年来，随着人工智能（AI）领域的快速发展，自然语言处理（NLP）成为了其中最引人注目的子领域之一。在NLP的演进中，大语言模型（LLM）的出现无疑是一大里程碑，它预示着我们与科技互动方式的革命性转变。例如，OpenAI的GPT-3一经发布，便在全球范围内引起了广泛关注，标志着大语言模型时代的到来。大语言模型的定义大语言模型（LLM）是一种人工智能模型，专门设计用于理解和生成人类语言。通过在庞大的
多模态深度学习：构建综合智能的新视界
在人工智能（AI）的宏大舞台上，多模态深度学习（Multimodal Deep Learning）代表了一种前沿且充满潜力的研究方向，这一领域专注于开发能够同时处理和学习多种类型数据的模型。这些数据类型，或称“模态”，包含文本、图像、音频、视频和传感器数据等。多模态深度学习的目标是通过整合这些不同模式的数据，创造出能够更全面理解和解释复杂现实世界数据，进而做出更加精准决策的人工智能系统。为何选择多
强化学习（RL）：定义、概念与实际应用
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一支，着眼于训练算法（或智能体），使其通过与环境的互动学习采取行动，以最大限度地获得累积奖励。强化学习的灵感来源于心理学对动物和人类如何通过试错过程从经验中学习的研究，特别是对操作性条件反射的研究。近年来，强化学习因解决连续决策的复杂问题而备受关注。强化学习的关键概念智能体（Agent）：在强化学习过程中，智能体是学习