因此，我们认为现在是时候审视个性化服务的挑战以及用大型语言模型来解决它们的机会了。特别是，我们在这篇展望性论文中专门讨论了以下几个方面：现有个性化系统的发展和挑战、大型语言模型新出现的能力，以及如何利用大型语言模型进
2023-08-21 16:33
近几年，深度学习在人工智能、机器学习中取得了飞跃式的突破，特别是在语音识别和图像识别等领域［1-3］。
2019-02-05 11:55
数据挖掘工程师多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式，从而通过数据挖掘来解决具体问题。其更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。
2017-12-31 12:41
Web3.0是网络的“可执行”阶段，计算机可以像人类一样解释信息，然后为用户生成个性化内容，如今正在大力发展的人工智能、边缘计算等。
2022-12-14 16:53
的比例尽可能高。而生成对抗网络（GAN）由一个生成网络与一个判别网络组成，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。是非
2018-05-17 09:59
开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。
2019-07-08 10:31
数据挖掘可以认为是数据库技术与机器学习的交叉，它利用数据库技术来管理海量的数据，并利用机器学习和统计分析来进行数据分析。
2018-01-05 15:20
器官芯片之于人类的意义，在于人们可以真正地“对症下药”，而不去“损伤”其他的组织器官。
2018-11-12 10:08
这种诊疗技术的发展药归功于FingerKIt项目，FingerKIt 的目标是首次开发用于生产定制设计植入物的端到端自动化流程链。该联盟还包括增材制造技术研究所 (IAPT)、陶瓷技术与系统
2023-02-13 11:00
对于人类观察者来说，要让孩子的参与意愿和行为达成高度一致是很有挑战性的。普通的机器人（非个性化的）与人类专家的评估结果通常有50%到55%相同。研究的第一作者、媒体实验室的博士后Rudovic和他的同事认为，像他们的研究一样，经过人类观察训练的机器人，总有一天可以和人类专家所提供的评估结果更一致。
2018-07-10 08:53
