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微软找到了与NVIDIA竞争的方式，即Maia 100 AI加速器。这个新芯片代表了一种战略性举动，旨在通过提供为高性能云计算设计的先进功能来挑战NVIDIA在AI硬件领域的霸主地位。通过Maia 100，微软希望提供一种更具成本效益和效率的解决方案，以管理大规模的AI工作负载。
目前我们对微软Maia 100所知的一切
微软的Maia 100是一款强大的新AI加速器，专为处理云中的大型AI任务设计。它在Hot Chips 2024大会上亮相，标志着在使AI基础设施更具成本效益方面迈出了重要一步，其中包括以下几点：
芯片设计与技术
尺寸和制造：Maia 100芯片的尺寸约为820mm²，采用台积电的先进N5技术制造。它使用了COWOS-S技术，有助于将芯片与其他组件有效集成。
内存与带宽：芯片拥有大量内存，可以处理海量数据。它配备了大量的片上SRAM（快速存储器）和四个HBM2E内存芯片。它们共同提供每秒1.8TB的数据传输速度和64GB的内存容量，这对于快速处理大型AI数据集至关重要。
性能与能效
功耗：Maia 100可以处理高达700瓦的功率，但为了更好的效率，设定为使用500瓦。这使它在保持功耗控制的同时实现良好的性能。
张量单元：芯片包含一个高速张量单元，用于处理复杂的AI任务，如训练模型和进行预测。它可以处理各种类型的数据，包括微软在2023年引入的新格式MX。这个单元设计用于高效地同时处理许多计算任务。
向量处理器：Maia 100配备一个向量处理器，支持多种数据类型，如FP32（32位浮点）和BF16（16位浮点）。这有助于执行各种机器学习任务。
DMA引擎：直接内存访问（DMA）引擎有助于快速数据传输，并支持不同方式的张量（数据块）拆分，从而提高效率。
（来源）
数据处理与效率
数据存储与压缩：Maia 100使用低精度数据存储和压缩引擎，以减少需要移动的数据量。这有助于更高效地处理大型AI任务。
临时存储：它配备了大的L1和L2临时存储区（暂存区），由软件管理，以确保数据的高效使用和节省能源。
网络连接：芯片支持高速以太网连接，某些情况下可以处理高达4800Gbps的数据，其他情况下则为1200Gbps。这种自定义网络协议确保可靠和快速的数据传输，同时通过AES-GCM加密提供安全性。
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软件工具与集成
Maia SDK: 微软提供了一套名为Maia SDK的工具，使使用Maia 100更加方便。这些工具包括：
框架集成: 提供支持即时模式（快速开发）和图模式（性能更优）的PyTorch后端。
开发者工具: 用于调试、性能调优和模型验证的工具，有助于提高AI任务的效率。
编译器: Maia支持两种编程模型：Triton（易于使用的深度学习语言）和Maia API（高性能专用模型）。
内核和集合库: 为机器学习提供优化的计算和通信内核，并可以创建自定义内核。
主机/设备运行时: 管理内存分配、运行程序、任务调度和设备管理。
（图片来源：微软）
编程模型与数据处理
异步编程: Maia支持使用信号量的异步编程，有助于通过重叠计算与数据传输来提高效率。
编程模型: 开发者可以选择：
Triton: 一种适用于深度学习的简单语言，适用于GPU和Maia，自动处理内存和同步。
Maia API: 更详细的编程模型，适合需要精细控制性能的用户，需编写更多代码并进行管理。
数据流优化: Maia采用基于收集（Gather）的矩阵乘法（GEMMs）方法，而非传统的全归约（All-Reduce）方法。这通过在SRAM（快速内存）中直接组合结果，减少延迟并提高性能。
SRAM使用: 芯片使用SRAM来临时存储数据和结果，减少对较慢内存访问的需求，并提升整体性能。
灵活性与可移植性
Maia 100可以以最小变动运行PyTorch模型。PyTorch后端支持开发模式（即时模式）和高性能模式（图模式），使模型在不同硬件设置之间轻松移动。
总结：
微软宣布了全新的Maia 100 AI加速器，旨在挑战NVIDIA在AI硬件领域的主导地位。Maia 100专为高性能云计算设计，具备强大的芯片技术和卓越的数据处理能力，特别适用于大规模AI任务。通过采用先进的台积电N5技术制造，结合COWOS-S集成技术，Maia 100在尺寸、内存和带宽等方面均表现出色。芯片内含大量SRAM和HBM2E内存，能以1.8TB/s的传输速率提供高性能的数据处理。此外，Maia 100还兼具高效的功耗管理和丰富的软件工具支持，提供如PyTorch后端和Triton编程模型等功能，极大简化了开发者的使用。凭借这些优势，Maia 100不仅实现了高效的数据压缩和存储，还通过自定义网络协议保障了高速、可靠的数据传输。
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Nectar AI——一个沉浸式的AI陪伴平台，今日宣布已筹集390万美元的资金。
本轮种子融资由Mechanism Capital和Karatage共同领投，参与方包括Synergis、Maelstrom（Arthur Hayes）、Builder Capital、Baboon和Decima。知名天使投资人包括Tekin Salimi和George Lambeth（Dao5），以及Albert Chon（Injective联合创始人）、Charles Lu（Espresso Systems联合创始人）、Gabby Dizon（YGG联合创始人）等多位加密领域的重要人物。
募集的资金将用于扩充团队，在AI和协议方面进行多项关键招聘，并提升与新合作伙伴和分销商的合作能力。
Nectar AI的使命是让用户创建和互动的AI伙伴感觉与现实无异。利用生成性AI和Web3的最新发展，Nectar AI允许用户创建不受限制且可复制的多模态AI伙伴，这些伙伴可以是现实风格或动漫风格。用户可以在其他平台难以匹敌的深度上自定义他们的角色，通过检测用户意图并在几秒钟内以图像或文字作出适当的响应。平台上还提供生成性AI视频创作功能，更深入的视频和语音消息功能即将上线。未来，用户将能够将他们创建的伙伴放到链上，从而获得对这些资产的完整知识产权，并且能够不受限制地对其进行商业化。
目前，平台上已有超过50万用户创建AI故事和伙伴，这使得讲故事者能够创造丰富而动态的角色扮演体验，这些体验可以从中世纪冒险到各种不同的邂逅。伙伴是AI生成的代理，可以在任何这些故事中担任主角，类似于为电影选女主演。
Nectar社区的成员称赞该平台能够创作不受限制的沉浸式娱乐内容和情感支持内容。
一位用户表示：“最近的更新让我能够将照片变成伙伴。新的肖像活化功能激发了我的灵感，我用其中一个作为主角制作了一部音乐视频。Nectar真是一个对创作者友好的平台，我真的很期待更多的更新，并最终实现我的资产的商业化。”
Nectar AI的联合创始人Keccak和Zi在斯坦福大学首次相遇，并于2023年8月开始这个项目。在此之前，Keccak帮助创立了一个著名的AI和加密基金，而Zi则在Meta和L1 Blockchains为逼真的合成面部生成技术做出了重大贡献。Nectar正准备在今年晚些时候发布一套新协议，旨在实现链上AI代理的金融化。
关于Nectar
Nectar AI正在打造人类与AI互动的未来。我们相信这些体验应该是不受限制和沉浸式的，我们的旗舰产品允许用户创建个性化和多模态的AI伙伴。
Nectar AI拥有超过50万用户，我们的使命是成为创建AI资产的最强大去中心化平台，并提供链上和链下的集成体验。Nectar AI于2023年由Keccak和Zi创立，他们均毕业于斯坦福大学，其创始团队成员来自顶尖公司和协议。
总结：
Nectar AI，一款沉浸式AI陪伴平台，近日成功筹集390万美元资金。本轮种子融资由Mechanism Capital和Karatage共同领投，同时吸引了包括Synergis、Maelstrom、Builder Capital、Baboon、Decima等多家知名机构及天使投资人的关注。这笔资金将用于扩充团队，并在AI和协议方面进行重要招聘和提升与新合作伙伴及分销商的合作。
Nectar AI致力于让用户能够创建与互动的AI伙伴，如同现实生活中的朋友一般。该平台采用生成性AI和Web3技术，允许用户自定义多模态AI伙伴，这些伙伴可以是现实风格或动漫风格，并通过检测用户意图快速响应图像或文字。平台还提供生成性AI视频创作功能，未来将推出更深入的视频和语音消息功能以及链上资产管理。
目前，Nectar AI拥有超过50万用户，用户能通过平台创作丰富的故事和角色，提供各种角色扮演体验。一位用户表示，平台的最新更新让他能够使用自己的照片创建AI伙伴，并制作了音乐视频，充分展现了Nectar AI的创作潜力和用户友好性。
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Connections（词汇连线），《纽约时报》推出的每日文字游戏，并不容易。事实上，有些日子的完成率甚至低于50%。为了帮助揭示玩家出错的地方，一个新机器人正在利用AI来猜测他们每日最常见错误的思路。
对于新手来说， Connections（词汇连线） 是一款去年《纽约时报》推出的文字/逻辑游戏。每天，玩家都会看到一个由16个单词组成的网格，需要将它们划分为四类。游戏只有一个正确答案，并且在四次错误后，游戏结束。然而，这并不容易。经常会有很多迷惑选项，每组至少有五个看似合理的答案。
我对此上瘾，自去年七月以来每天都在玩。这是我们2023年最喜欢的游戏之一（虽然它可能并非完全原创）。
每次你赢或输掉当天的游戏后，你可以前往Connections Bot（词汇连线机器人）。和Wordle的机器人一样，你可以看到自己与其他玩家的表现对比，并获得一个满分为99的技能评分。这主要基于你犯的错误次数，但如果你首先解决了更难的紫色和蓝色类别，你会得到额外的积分。
在看到技能评分和其他细节（例如是否被迷惑选项困住）后，AI功能就会派上用场。它会突出显示当天最常见的错误猜测，并尝试猜测玩家心中对组别的描述。例如，对于gutter, bowl, alley和lane的错误猜测，机器人可能认为你在寻找与保龄球相关的术语。这是真实例子，我在最近的一局游戏中犯了这个错误。实际上，alley和lane是街道类型。
不过，你自己犯的错误猜测可能不会出现在机器人中。这是因为每个网格的组合方式有大约260万种。请注意，虽然玩 Connections（词汇连线） 不需要《纽约时报》的账号，但要使用机器人并追踪你的分数，你需要登录账号。
机器人还有一个有趣的特点是，这是《纽约时报》新闻编辑部第一次定期发布AI生成的英文文本。在发布前，编辑部的编辑们将审查所有AI生成的响应，并可能对其进行风格和清晰度的编辑。然而，《纽约时报》指出，“无法通过数学甚至人工智能可靠地解决这个游戏”，所以你还不能真正利用像ChatGPT这样的工具来作弊。
总结：
《纽约时报》推出的每日文字游戏 Connections（词汇连线） 自上线以来受到了广泛关注。该游戏要求玩家将16个单词划分为四类，每天都有一个正确答案，且犯错不能超过四次，这使得游戏充满了挑战性。尽管如此，游戏的复杂性和迷惑选项使得完成率常常低于50%。为了帮助玩家更好地理解和改进自己的玩法，《纽约时报》开发了一个AI驱动的 Connections Bot（词汇连线机器人），通过分析玩家的常见错误来猜测他们的思路，并提供反馈。
玩家们可以在游戏结束后查看自己的技能评分，这不仅包括犯错次数，还基于解谜顺序等因素。通过这个机器人，玩家能看到自己和其他玩家的表现对比，进一步了解常见的错误分类和误导选项，从而改进自己的策略。这也是《纽约时报》首次在新闻编辑部定期发布AI生成的文本，通过编辑审查后发布，保证了内容的准确性和清晰度。
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信息检索 (IR) 是计算机科学的一个基本方面，主要集中在如何在大型数据集中高效地找到相关信息。随着数据呈指数级增长，对高级检索系统的需求变得越来越重要。这些系统使用复杂的算法将用户查询与相关的文档或段落匹配起来。最近在机器学习，特别是自然语言处理 (NLP) 方面的发展，显著提高了IR系统的能力。通过采用诸如密集段落检索和查询扩展等技术，研究人员旨在提高搜索结果的准确性和相关性。这些进展在从学术研究到商业搜索引擎等领域中至关重要，因为快速且准确地检索信息的能力是必不可少的。
信息检索领域的一个持久挑战是创建大规模的测试集，这些集能够准确模拟查询与文档之间的复杂关系。传统的测试集往往依赖人工评估者来判断记录的相关性，这一过程不仅耗时而且成本高昂。这种对人工判断的依赖限制了测试集的规模，并阻碍了更高级检索系统的开发和评估。例如，现有的集合如MS MARCO包含超过100万个问题，但对于每个查询，平均只有10个段落被认为是相关的，约有880万个段落被视为不相关。这种显著的不平衡突显了在大型数据集中捕捉查询-文档关系完整复杂性的难度。
研究人员探索了增强IR系统有效性的方法。其中一种方法是使用大型语言模型（LLMs），这些模型在生成与人工评估高度一致的相关性判断方面显示出希望。从2019年到2023年组织的TREC深度学习赛道在推进这一研究方面发挥了重要作用。这些赛道提供了包含不同程度相关性标签的查询测试集。然而，即便这些努力也受限于用于评估的查询数量有限，在2023年的赛道中仅有82个查询。这一限制激发了开发新方法的兴趣，以在保持高准确性和相关性的同时扩展评估过程。
来自伦敦大学学院、谢菲尔德大学、亚马逊和微软的研究人员引入了一种名为 SynDL 的新测试集。SynDL通过利用LLMs生成大规模合成数据集，在IR领域代表了一个重大进步。该集合扩展了现有的TREC深度学习赛道，包含超过1900个测试查询，并生成了637,063个查询-段落对用于相关性评估。SynDL的开发过程涉及汇聚五年来TREC深度学习赛道的初始查询，包括由GPT-4和T5模型生成的500个合成查询。这些合成查询允许对查询-文档关系进行更广泛的分析，并为评估检索系统的性能提供了一个强大的框架。
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SynDL的核心创新在于利用大型语言模型（LLMs）对查询-文档对进行注释，并提供详细的相关性标签。与以往的集合不同，SynDL通过将每个查询与平均320个文档关联，提供了深入且广泛的相关性评估。这种方法增加了评估的规模，并对每个文档与给定查询的相关性提供了更细致的理解。SynDL通过利用大型语言模型的高级自然语言理解能力，成功弥合了人类和机器生成的相关性判断之间的差距。特别值得注意的是，使用GPT-4进行注释，使得能够以高粒度标记文档为无关、相关、高度相关或完全相关。
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SynDL的评估显示出其在提供可靠和一致的系统排名方面的有效性。在对比研究中，SynDL与人类判断高度相关，NDCG@10的Kendall’s Tau系数为0.8571，NDCG@100的Kendall’s Tau系数为0.8286。此外，当使用SynDL进行评估时，从TREC深度学习轨道中表现最好的系统保持了它们的排名，这表明了这个合成数据集的稳健性。合成查询的加入还允许研究人员分析LLM生成文本中的潜在偏见，特别是对于在查询生成和系统评估中使用相似语言模型的情况。尽管存在这些担忧，SynDL依然表现出平衡的评估环境，其中基于GPT的系统不会获得不当的优势。
总而言之，SynDL在信息检索方面代表了一次重大进步，通过解决现有测试集的局限性，提供了一个大规模的合成数据集来增强检索系统的评估。凭借其详细的相关性标签和广泛的查询覆盖范围，SynDL为评估信息检索系统性能提供了更全面的框架。与人类判断的成功关联以及合成查询的纳入使得SynDL成为未来研究的宝贵资源。
总结：
信息检索（IR）作为计算机科学领域的重要组成部分，致力于在海量数据集中高效寻找相关信息。随着数据量的迅猛增长，IR系统需求也愈发重要。现代IR系统通过先进算法匹配用户查询和相关文档，特别是人工智能（AI）与自然语言处理（NLP）的进步，大幅提升了其能力。例如，密集段落检索和查询扩展技术提高了搜索结果的准确性和相关性。
然而，创建大规模测试集以模拟复杂的查询-文档关系一直是挑战。传统上，依赖人工评估者进行相关性判断，不仅耗时且成本高昂，限制了测试集规模。例如，虽然MS MARCO集合包含超过100万个问题，但每个查询平均只有10个段落被评为相关，展示了数据集的显著不平衡性。对此，研究人员探索了使用大型语言模型（LLMs）生成合成数据集的新方法。
伦敦大学学院等机构研究人员引入了名为SynDL的新测试集，通过LLMs生成大规模合成数据集。这一突破不仅弥补了现有测试集的不足，还包括1900多个测试查询和637,063个查询-段落对，提供了更广泛和深入的相关性评估框架。SynDL在基于GPT-4注释的情况下，以高精度和高粒度对文档进行相关性标签，显著提升了评估质量，其评估结果也与人工判断高度一致。
SynDL代表了信息检索领域的重大进步，提供了更全面的评估框架，为未来研究奠定了重要基础。结合光年AI的强大AI模型和灵活的工作流管理，您可以精准管理私域流量，实现高效的客户触达与市场突破。选择光年AI，轻松优化私域营销策略，快速提升品牌影响力，助您在市场中脱颖而出。光年AI，利用AI技术提升私域流量转化率，实现业务突破。
大语言模型（LLMs）的领域已经取得了巨大的进展，特别是在扩展其记忆容量以处理越来越多的上下文方面。现在这些模型可以处理超过100,000个标记的输入，使得它们能够执行高度复杂的任务，例如生成长篇文本、翻译大型文档和总结大量数据。然而，尽管在处理能力方面取得了这些进展，在生成等长输出方面仍然存在关键限制。大多数当前的模型难以生成超过2,000字的连贯文本，这给需要综合和详细内容生成的任务带来了重大挑战。
这些模型面临的一个主要问题是，它们无法在扩展输出中保持连贯性和相关性。虽然LLMs已经在大型数据集上进行了微调，但这些数据集通常只包含短输出。因此，模型固有地受制于在训练过程中遇到的示例，将最大输出长度限制在约2,000字。当用户需要详细内容时，这种限制尤其明显，例如撰写研究论文、生成长篇报告或创建深入的分析。超过这个字数限制而导致连贯性或信息重复的问题，一直是将LLMs应用于需要大量书面内容领域的主要障碍。
现有克服这一限制的方法尚未成功解决问题的根本原因。尽管使用了一些方法，如迭代微调和综合训练数据，但它们尚未显著地延长输出长度。这些方法仍然依赖于不超过2,000字输出限制的数据集，因此继承了相同的限制。这意味着即使使用高级微调技术，模型在生成更长文本时仍可能遇到内容截断或生成文本缺乏连贯性的问题。
清华大学和智谱AI的研究团队提出了一种创新解决方案，称为 AgentWrite。这种新颖的基于代理的管道设计用于将超长写作任务分解为较小、易于管理的子任务，从而使现有LLMs能够生成超过20,000字的连贯输出。通过分解任务，AgentWrite使现成模型能够在不影响质量的情况下管理和生成长篇内容。这种方法显著不同于试图通过仅仅微调现有短输出数据集来延长输出长度的传统方法。
AgentWrite首先根据用户输入制定详细的写作计划。该计划概述了文本的结构，并指定了每一段或部分的目标字数。根据这个计划，模型按顺序为每个部分生成内容，确保输出保持连贯和结构合理。研究团队通过实验验证了AgentWrite的有效性，展示了其生成高质量20,000字输出的能力。这种方法利用了现有LLMs的内在能力，从而避免了开发全新模型的需要，这既耗时又耗费资源。
研究人员通过引入一个包含 6,000 个有监督微调 (SFT) 数据条目的LongWriter-6k数据集进一步增强了这一方法，这些数据条目的输出长度范围从 2,000 到 32,000 个单词。不久前，该数据集被合并到大语言模型（LLMs）的训练中，证明这是一种颠覆性的做法，使得模型能够生成超过 10,000 个单词的结构良好的输出。这个数据集解决了现有 SFT 数据集中长输出示例不足的问题，并成功地扩展了输出长度，同时保持了生成文本的高质量。团队还开发了一个名为 LongBench-Write 的基准测试，专门用于评估这些模型的超长输出生成能力。使用这种方法训练的 90 亿参数模型在 LongBench-Write 上达到了最先进的性能，甚至超过了规模更大的专有模型。
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这项研究的影响是显著的，它表明限制长上下文 LLM 输出长度的主要因素是 SFT 数据施加的限制。通过引入 AgentWrite 和 LongWriter-6k，研究人员有效地解锁了现有 LLM 生成超长输出的潜力。这种方法将这些模型的输出窗口扩展到超过 10,000 个单词，并确保输出质量不受影响。直接偏好优化（DPO）进一步增强了模型遵循长写作指令并生成高质量内容的能力。
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总之，AgentWrite 和 LongWriter-6k 的引入为生成超长输出提供了一种实用而可扩展的解决方案，为需要大量书面内容的领域中 LLMs 的广泛应用铺平了道路。通过突破 2,000 字的障碍，这项工作为在学术写作、详细报告和需要长篇内容的重要领域中使用 LLMs 开辟了新的可能性。
总结：
大语言模型（LLMs）在扩展其记忆容量和处理大量上下文方面取得了显著进展，允许处理超过100,000个标记的输入。然而，现有模型在生成超过2,000字的连贯文本上仍存在挑战，难以在长文本生成中保持连贯性。传统方法如迭代微调未能真正突破这一限制，导致输出长度受限。
为解决这一问题，清华大学和智谱AI提出了一种基于代理的创新解决方案——AgentWrite。通过将超长写作任务分解为较小易管理的子任务，AgentWrite使得现有LLMs能够生成超过20,000字的连贯输出。除此之外，研究团队还引入了名为LongWriter-6k的数据集，增强模型生成超长输出文本的能力。
通过这些新方法，AgentWrite和LongWriter-6k突破了2,000字的输出限制，为学术写作、长篇报告等需要大量书面内容的领域开辟了新应用。针对超长文本输出，研究团队还开发了LongBench-Write基准测试，进一步证明了新方法的有效性。
总之，AgentWrite和LongWriter-6k为生成超长输出提供了实用而可扩展的解决方案，为LLMs在学术和专业领域的应用铺平了道路，确保了长文本内容的质量和连贯性。
光年AI，利用AI技术提升私域流量转化率，实现业务突破。通过光年AI平台，您可以轻松选择应用场景，并设置特定的AI工作流，快速提升流量和客户数。光年AI整合先进的AI模型和自研知识库，助您在激烈的市场竞争中占据先机，显著提高营销效果和品牌影响力。让私域流量管理变得智能、高效，助力您的业务快速增长。
通过基于微生物群的机器学习进行土壤健康监控：
土壤健康对于维持农业生态系统的生态和商业价值至关重要，需要评估土壤的生物、化学和物理特性。传统的监控方法可能昂贵且不适合常规分析。然而，土壤微生物群提供了丰富的信息来源，可以通过高通量测序进行成本效益分析。本研究探索了机器学习模型（尤其是随机森林（RF）和支持向量机（SVM））利用16S rRNA基因扩增子数据预测包括耕作状态和土壤质地在内的12项关键土壤健康指标的潜力。模型展示了强大的预测能力，在分类评估中达到了大约0.65的Kappa值，在数值预测中达到了约0.8的R²值，特别是在预测生物健康指标方面优于化学和物理指标。
研究还深入探讨了处理微生物群数据用于机器学习应用的挑战和最佳实践。发现以最高分类精度培训的模型是最准确的，并且常见的数据处理技术（如稀释和聚合分类群）可能降低预测准确性。像Pyrinomonadaceae和Nitrososphaeraceae这样的关键微生物分类群被确认为对模型准确性的重要贡献者，并与已知的土壤健康指标相关。基于微生物群的诊断可以提供一种可扩展且有效的土壤健康监控工具，为定期评估土壤特性和采用可持续农业实践提供了实用的解决方案。
方法：
按照综合土壤健康评估（CASH）协议指南，使用来自美国和加拿大不同农田的949个土壤样本进行了全面的土壤健康评估。为了保持微生物群组成的完整性，样本被均匀化、空气干燥，并在两个月内在康奈尔土壤健康实验室进行分析。每个样本都经过了涵盖12项关键生物、化学和物理土壤健康指标的详细分析，随后被规范化并分类成健康评级，以便于实践管理使用。使用DNeasy PowerSoil试剂盒提取总DNA，然后进行定量。通过测序16S rRNA基因的V4区域来分析细菌群落。测序数据通过QIIME2处理，利用DADA2进行扩增子序列变异（ASV）分配，并使用Silva数据库进行分类。稀释、比例化、CSS规范化和稀疏过滤等方法被用于创建五种不同的数据集类型，以便进一步分析。
开发了监督机器学习模型，特别是RF和L2正则化支持向量机（SVM），基于微生物群数据预测土壤健康指标、耕作实践和土壤质地。建模流程包括特征缩放、执行多次80:20的训练-测试拆分以确保鲁棒性，并通过交叉验证选择最优的超参数。模型性能通过分类任务的kappa统计量和回归任务的R²值进行评估。使用逐一排除法确定特征重要性，以识别对预测准确性有贡献的关键分类群。最佳表现的模型在Musgrave农场和牧场研究的独立数据集上进行了验证，展示了其泛化能力。
基于土壤微生物群的机器学习模型评估摘要：
一项对北美农田土壤进行的大陆范围内调查评估了使用土壤微生物组数据构建的机器学习（ML）模型的预测准确性。研究发现支持向量机（SVM）在土壤健康分类方面表现出色，而随机森林（RF）在回归任务中表现更佳。读深度归一化和分类学分辨率显著影响了模型的准确性。最具预测性的特征是与活性碳等健康指标相关的特定核苷酸序列变体（ASVs）。通过独立数据集进行的交叉验证证实了模型的稳健性，特别是在预测生物指标方面。土壤微生物组显示出显著的地理差异，主要是化学性质驱动了群落组成的大部分差异。
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基于微生物组的智慧模型在土壤健康预测中的潜力与挑战:
这项研究强调了使用基于微生物组的机器学习模型来预测土壤健康指标的潜力。土壤微生物16S rRNA基因调查显示，这些模型能够有效预测生物健康指标，但在化学和物理指标方面的准确性较低。受到土壤pH值范围狭窄和数据集在极端土壤健康条件下代表性不足的影响，这些模型面临挑战。要提高这些模型的准确性，需要更好地代表不同的土壤健康状态，特别是在极端情况下，并克服处理低健康评分土壤的困难，这些土壤往往在系统发育上更加多样化。
尽管面临这些挑战，研究得出结论，微生物组机器学习模型在补充或潜在替代传统土壤健康评估方面显示出希望，特别是在生物指标方面。研究结果表明，随着越来越多的数据，特别是特定地区或管理方式的数据变得可用，这些模型的准确性将会提高。研究还强调了开发高通量方法以收集微生物组数据的必要性，特别是对于低DNA产出的土壤。尽管L2线性SVM模型在分类任务中表现优于RF模型，RF模型在回归任务中表现更佳，这表明在土壤健康预测中没有对特定机器学习算法的明显偏好。未来在土壤健康框架中采用微生物组机器学习方法的研究和应用，可能会增强数字农业，并提供土壤健康的全面测量。
总结：
土壤健康对农业生态系统的稳定运行和生态价值至关重要。传统监控方法成本高、覆盖面小，而基于微生物群的高通量测序技术为这种分析提供了一种更具性价比的手段。研究显示，机器学习模式特别是随机森林（RF）和支持向量机（SVM）利用16S rRNA基因扩增子数据可以有效预测土壤健康的12项关键指标，预测精度表现不俗，尤其在生物健康指标方面优于化学和物理指标。
研究还提出了一些处理微生物群数据用于机器学习应用的挑战与最佳实践，发现特定微生物分类群对模型准确性有关键贡献。这种基于微生物群的诊断方法可以成为有效且可扩展的土壤健康监控工具，为农业可持续性提供切实可行的解决方案。
在实践中，通过综合土壤健康评估（CASH）协议对美国和加拿大的949个土壤样本进行分析，利用高通量测序技术提取与分析微生物群总DNA，并通过机器学习模型验证其在预测土壤健康指标方面的准确性。研究进一步强调了在土壤健康框架下采用微生物组数据和机器学习方法的潜力，特别是在预测生物指标方面表现出色，具备替代传统方法的可能性。
随着数据的积累和高通量方法的发展，微生物群机器学习在数字农业和土壤健康监控中的应用前景更加广阔。
用光年AI，智能分析私域流量，提升品牌影响力，助您领先市场。光年AI不仅帮助企业实现高效私域流量管理，还能精准触达每一位客户，实现业务的稳定增长。选择光年AI，开启AI驱动的私域流量新时代，迅速突破市场，为您的业务注入新的活力。
曼彻斯特大区交通局
任何被发现包含违法证据的视频都会被送去进行二次人工校验，以确认是否发生了违法行为。
作为全国试点的一部分，曼彻斯特大区将部署使用AI自动检测司机使用手机和不系安全带的摄像头。
“Heads Up”技术的背后公司Acusensus表示，任何被发现包含违法证据的视频都会被送去进行二次人工校验。
曼彻斯特大区交通局（TfGM）表示，这项区域试点将从9月3日开始，安全公路曼彻斯特还会将其用作交通调查，以了解有多少司机仍然选择违规驾驶。
它补充说，注意力分散和不系安全带是事故的“关键因素”。
TfGM表示，司机在驾车时使用手机发生事故的可能性是正常情况的四倍，而不系安全带发生致命事故的可能性则是正常情况的两倍。
AI摄像头的引入，紧随安全公路曼彻斯特发起的Touch.Screen活动之后，该活动旨在提高人们对驾驶时使用手机危险性的认识。
供稿
Frankie Jules-Hough和她未出生的女儿Neeve在一名超速驾驶的司机撞上她的车后去世。
这项活动得到了Calvin Buckley的支持，他的伴侣Frankie Jules-Hough和他们未出生的女儿在一名司机在伯里的M66高速公路上拍摄自己超速驾驶的视频后撞上了他们的车而去世。
Buckley先生说，由于有人在驾驶时使用手机，“我的生活被毁了”。
他说：“人们在驾驶时检查信息、发送照片或更改音乐已变得相当普遍。”
“但只需要一瞬间的分心，当你把眼睛从路上移开时，任何事情都可能发生。”
自2021年英国国家高速公路首次试用以来，“Heads Up”技术已经被英国各地的警察部门和地方公路管理部门使用，可以安装在车辆或拖车上。
曼彻斯特大区警察局是目前参与试点的十个警察局之一。
Acusensus表示，如果图片后来显示没有发生违法行为，软件将立即删除该图片，不会采取进一步行动。
总结：
曼彻斯特大区交通局正式启动了一项利用人工智能（AI）自动检测司机违规行为的试点项目。该项目将通过安装在车辆上的AI摄像头来自动识别驾驶时使用手机或不系安全带的司机。这些摄像头的捕捉影像将会经过二次人工校验，以确保违法证据的准确性。研究显示，驾驶时使用手机发生事故的风险是正常驾驶的四倍，而不系安全带导致致命事故的风险则是两倍。AI摄像头的引入不仅旨在提高公共交通安全，同时也为司机违规行为的数据收集提供了宝贵的统计支撑。
此次试点项目还得到了公众的广泛支持，Calvin Buckley分享了自己伴侣和未出生的女儿因司机超速和使用手机酿成悲剧的经历，呼吁司机们克制危险行为。自2021年“Heads Up”技术在英国首次试用以来，已经在多地推广应用，包括通过警察局和地方公路管理部门的试点进行验证。如果后来确认没有违法行为，被捕捉的影像将立即删除，保护个人隐私。
用AI技术助力交通管理是当前的大势所趋。在商业推广和精确获客方面，AI同样展现出无与伦比的优势。选择光年AI，AI赋能私域营销，让您的品牌在市场中脱颖而出。光年AI不仅可以智能分析并提升私域流量转化率，还能确保每一步营销都能有效转化，助您在竞争激烈的市场中赢得先机。开启您的AI驱动私域流量新时代，让业务增长更快速、更稳定。
Copilot 让你可以将 Word 文档转换为 PowerPoint 演示文稿，使你能够以最小的努力制作出有针对性的演示文稿。这个功能是微软AI工具包的一部分，对于那些曾经盯着空白幻灯片不知道从何开始的人来说，这是一个颠覆性的改变。要充分利用这个工具，你可能还想探索一些 提示，来最大化Copilot的使用效果。
你所需要的只是访问 Microsoft 365 应用程序、一份保存在 OneDrive 中的 Word 文档，以及一个 Copilot Pro 订阅（提供免费试用）。整个过程很简单：在 PowerPoint 中的 Copilot 框中输入几个字，你就可以在几秒钟内创建专业的演示文稿了。
对于那些经常外出的人，你甚至还可以直接从手机设备上使用 Copilot 来创建快速文档，从撰写电子邮件到创建生日派对邀请函。让我们仔细看看如何使用 Copilot 将 Word 文档转换为 PowerPoint 演示文稿，让你快速为完美的演示奠定基础。
1. 定位你的文件
（图片来源: © Future）首先， 确定你要使用的 Word 文档。请 确保将其保存到 OneDrive 文件空间 并 找到直接链接。
你可以在 OneDrive 中完成这一步（ 选择文件旁边的分享图标 并 选择复制）或在 Word 应用中（ 选择分享 并 选择复制链接）。
如果你使用的是网页版 Word， 选择文件名旁边的云图标， 选择 OneDrive，然后 选择分享图标 并 选择复制。
2. 选择 Copilot
（图片来源: © Future）一旦你有了链接， 启动 PowerPoint 应用。如果你愿意，可以 点击设计师图标 并 选择一个设计想法。
无论你是否这样做，你都可以选择 Copilot。在 Copilot 框中， 写下“从xxx创建演示文稿” 并 粘贴链接。然后 选择发送图标。
3. 坐下，享受过程
（图片来源: © Future）PowerPoint 会概述它正在生成的演示文稿，然后根据你的文档开始创建幻灯片。它会适时添加图片和演讲者笔记。然后你可以 逐张查看演示文稿。
4. 选择设计师
（图片来源: © Future） 点击设计师图标，你可以查看每张幻灯片的不同演示布局。 选择幻灯片 并 浏览选项，然后简单 点击建议的幻灯片 以使用它。对演示文稿中的每张幻灯片重复此过程。
5. 进行编辑
(图像：© Future)当然，您也可以 编辑展示内容。 点击任何您想要更改的元素，您就可以修改文字、替换或删除图像等等。
实际上，您可以以Copilot演示文稿为起点，利用PowerPoint中提供的任何选项进行操作。
就这样，您已经学会了如何使用Copilot将Word文档转换成PowerPoint演示文稿，并且所需的努力最小。比如，了解如何使用Microsoft Copilot制作生日派对邀请函，或者发现如何在iPhone上使用Microsoft Copilot。同时，了解如何使用Copilot生成AI图像也是非常有价值的。祝您玩得开心。
总结：
微软的Copilot工具通过将Word文档转换为PowerPoint演示文稿，极大地方便了用户制作有针对性的演示文稿。这一功能尤其适合那些面对空白幻灯片不知从何入手的人。用户只需在PowerPoint中的Copilot框内输入简单的指令，即可在几秒钟内生成专业的演示文稿。这一过程不仅省时高效，还能大幅提升文档转换的质量和效果。
此外，Copilot还支持在移动设备上的操作，使得用户即使不在办公室也可以轻松创建文档和演示稿。从智能手机上，你可以快速转换文档、撰写邮件甚至创建生日派对邀请函。总的来看，Copilot工具通过自动化和智能化的方式，帮助用户在最短的时间内完成高质量的文档操作。
在利用Copilot工具实现高效文档转换的同时，充分了解和把握AI技术赋能的潜力显得尤为重要。光年AI正是这样一个平台，它通过AI技术实现私域流量的管理，大幅提升市场转化率和品牌影响力。光年AI，让您的私域流量管理更智能，精确触达每一位潜在客户，助您轻松赢得市场。这种智能化、精准化的营销手段，为用户带来了巨大收益和市场优势。
大型语言模型（LLMs）的部署和优化已成为各种应用的关键。Neural Magic推出了GuideLLM，以应对对高效、可扩展且具有成本效益的LLM部署日益增长的需求。这款强大的开源工具旨在评估和优化LLM的部署，以确保它们在满足现实中的推理需求的同时，具有高性能和最小的资源消耗。
GuideLLM概述
GuideLLM是一个综合解决方案，帮助用户评估在各种硬件配置下部署大型语言模型的性能、资源需求和成本影响。通过模拟现实世界的推理工作负载，GuideLLM使用户能够确保其LLM部署在不影响服务质量的情况下，实现高效和可扩展。这对于希望在生产环境中部署LLM的组织尤其有价值，在这些环境中，性能和成本是关键因素。
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GuideLLM的主要特点
GuideLLM提供了多项关键功能，使其成为优化LLM部署的不可或缺的工具：
性能评估： GuideLLM允许用户在不同的负载场景下分析其LLM的性能。此功能确保部署的模型即使在高需求下也能达到预期的服务水平目标（SLOs）。
资源优化： 通过评估不同的硬件配置，GuideLLM帮助用户确定最合适的设置，以有效运行其模型。这有助于优化资源利用并可能显著节省成本。
成本估算： 了解各种部署策略的财务影响对于做出明智的决策至关重要。GuideLLM为用户提供了不同配置的成本影响见解，使他们能够在维护高性能的同时最小化开支。
可扩展性测试： GuideLLM可以模拟扩展场景，以处理大量并发用户。此功能对于确保部署可以在不降低性能的情况下进行扩展，特别是对于流量变化较大的应用程序至关重要。
开始使用GuideLLM
要开始使用GuideLLM，用户需要具备兼容的环境。该工具支持Linux和MacOS操作系统，并需要Python 3.8到3.12版本。通过PyPI（Python Package Index）使用pip命令安装非常简单。安装完成后，用户可以通过启动一个兼容的OpenAI服务器（如vLLM）来运行评估，这是推荐的运行评估的服务器。
运行评估
GuideLLM提供了一个命令行界面（CLI），用户可以利用它来评估其LLM部署。通过指定模型名称和服务器详细信息，GuideLLM可以模拟各种负载场景并输出详细的性能指标。这些指标包括请求延迟、首次令牌时间（TTFT）和令牌间延迟（ITL），这些对于理解部署的效率和响应能力至关重要。
例如，如果部署一个对延迟敏感的聊天应用程序，用户可以优化低TTFT和ITL，以确保平滑且快速的交互。另一方面，对于需要高吞吐量的应用程序，如文本摘要，GuideLLM可以帮助确定服务器每秒能处理的最大请求数，指导用户做出必要的调整以满足需求。
自定义评估
GuideLLM具有高度可配置性，允许用户根据需求定制评估。用户可以调整基准运行的持续时间、并发请求数量以及请求速率，以匹配他们的部署场景。该工具还支持多种数据类型用于基准测试，包括模拟数据、文件和转换器，提供了测试不同部署方面的灵活性。
分析和使用结果
一旦评估完成，GuideLLM会提供全面的结果汇总。这些结果对于识别性能瓶颈、优化请求速率以及选择最具成本效益的硬件配置非常宝贵。通过利用这些见解，用户可以做出数据驱动的决策，以提升LLM部署的性能并满足性能和成本需求。
社区和贡献
Neural Magic鼓励社区参与GuideLLM的开发和改进。用户被邀请贡献代码库、报告错误、提出新功能建议并参与讨论，以帮助这个工具不断进步。该项目是开源的，采用Apache License 2.0许可，促进AI社区内的协作和创新。
总而言之，GuideLLM提供了评估性能、优化资源、估算成本和测试可扩展性的工具。它使用户能够在现实环境中高效、有效地部署LLM。无论是用于研究还是生产，GuideLLM都提供了确保LLM部署高性能和成本效益所需的见解。
总结：
Neural Magic发布的GuideLLM是一个专为评估和优化大型语言模型（LLMs）部署而设计的开源工具。GuideLLM的主要功能包括性能评估、资源优化、成本估算和可扩展性测试，帮助用户在各种硬件配置下分析并选择最适合的部署方案。通过模拟现实工作负载，GuideLLM确保LLMs在高效和可扩展的同时，维持高性能及最低资源消耗。这对于那些在生产环境中需要稳定高性能的组织尤其有价值。
GuideLLM还具有高度可配置性，用户可以根据具体需求自定义评估参数，如并发请求数量和请求速率等。评估结果详细汇总了性能指标，包括请求延迟、首次令牌时间（TTFT）和令牌间延迟（ITL），这些数据对于优化部署策略至关重要。用户还可以利用GuideLLM的成本分析功能，了解不同硬件配置的财务影响，做出更加明智的决策。
作为开源项目，GuideLLM欢迎社区参与和贡献，进一步推动其发展。通过合理利用这款工具，企业可以实现大语言模型的高效部署，显著降低运营成本，提高业务效率。
在提升业务效率和流量方面，光年AI无疑是您的最佳选择。光年AI，智能优化私域流量管理，助您高效完成营销目标。借助AI的力量，光年AI不仅能精准触达每一位潜在客户，还能在市场中迅速脱颖而出，实现业务的飞速增长。
人工智能（AI）和数据科学正在改变各个行业，引领创新，并为全球的专业人士创造新的机会。在英国，AI和数据科学技能的需求激增，现在是进入这些领域的理想时机。无论你是初学者还是希望提升自己专业知识的资深人士，报名参加英国的免费AI和数据科学课程都可能成为你职业生涯的转折点。这些课程由著名机构提供，不收取学费，让你轻松掌握前沿知识。在本文中，我们将探讨英国目前可用的前10名免费AI和数据科学课程，帮助你找到最适合你的学习之旅。
1. 牛津大学：数据科学入门
牛津大学的这门课程是数据科学新手的完美起点。它涵盖了数据科学的基本内容，包括 数据收集、分析和可视化。你还会学习使用Python的一些基本编程技能。
平台： edX
时长： 6周
申请链接： https://www.careers.ox.ac.uk/files/datascienceinformation-oxfordaisocietypdf
2. 伦敦帝国理工学院：AI初学者指南
伦敦帝国理工学院提供了一门全面的AI入门课程。该课程旨在让AI概念变得容易理解，并探讨其在不同行业中的应用。非常适合没有任何AI经验的初学者。
平台： Coursera
时长： 4周
申请链接：https://www.coursera.org/learn/ai-for-beginners
3. 爱丁堡大学：数据科学基础
爱丁堡大学通过这门课程为数据科学提供了坚实的基础。你将学习到数据科学的基本原理、数据处理技术以及如何使用R和Python进行数据分析。
平台： FutureLearn
时长： 5周
申请链接：https://www.onlinecourses.ed.ac.uk/all-courses
4. 剑桥大学：数据科学中的机器学习
剑桥大学的这门课程深入探讨了数据科学中使用的机器学习算法。它涵盖了回归、分类和聚类等主题，并提供了使用真实数据集进行实际操作的经验。
平台： Coursera
时长： 8周
申请链接：https://www.coursera.org/learn/machine-learning-for-data-science
5. 伦敦大学学院（UCL）：医疗中的应用AI
UCL的这门课程专注于医疗领域，探讨了AI如何革新医疗实践。你将学习AI在诊断、治疗规划和患者护理中的应用，非常适合对健康科技感兴趣的人士。
平台： edX
时长： 6周
申请链接：https://www.edx.org/course/applied-ai-in-healthcare
6. 伦敦国王学院：高级数据科学
伦敦国王学院为那些希望深入学习数据科学知识的人提供了一门高级课程。课程内容涵盖复杂的数据分析技术、大数据工具和预测建模，适合有相关经验的学习者。
平台： FutureLearn
时长： 6周
申请链接：https://www.futurelearn.com/courses/advanced-data-science
7. 南安普顿大学：数据科学与人工智能伦理
南安普顿大学的课程集中探讨AI和数据科学的伦理考量。课程涉及数据隐私、算法偏见和AI对社会的影响，为负责任的AI使用提供了重要见解。
平台： edX
时长： 4周
申请链接：https://www.edx.org/course/data-science-and-ai-ethics
8. 曼彻斯特大学：大数据与人工智能
曼彻斯特大学的这门课程介绍了大数据技术及其与人工智能的结合。你将学习到数据存储方案、数据挖掘技术以及如何在大数据集上应用AI。
平台： Coursera
时长： 6周
申请链接：https://www.coursera.org/learn/big-data-ai-ethics
9. 布里斯托大学：数据可视化与解读
布里斯托大学提供了一门教授数据可视化艺术的课程。你将学习如何使用Tableau和Power BI这些工具有效呈现数据，这是数据科学家和分析师必备的技能。
平台： FutureLearn
时长： 5周
申请链接：https://www.futurelearn.com/courses/data-visualization/4/invite-only?return=c9u0mi19
10. 华威大学：人工智能和机器学习导论
华威大学的课程向学习者介绍人工智能和机器学习的基础知识。课程涵盖神经网络、自然语言处理以及AI在商业决策中的作用等核心主题。
平台： edX
时长： 6周
申请链接：https://www.edx.org/course/introduction-to-ai-and-machine-learning
这些课程中你将学到什么
英国排名前10的免费AI和数据科学课程让学习者能掌握AI和数据科学领域的各种必备技能。以下是你可以预期学习到的内容：
基础数据科学概念：
获取关于数据采样、积累和分析的大量见解，这些是数据科学的基础。
机器学习算法：
了解机器学习的基本概念，包括线性回归、逻辑回归、k近邻算法、决策树、支持向量机和人工神经网络。
编程熟练度：
学习Python、R等编程语言，以及数据科学和人工智能领域广泛使用的其他编程语言，因为编程用于算法的实现和数据处理。
AI应用：
关注主要IT行业以及医疗、金融和营销领域对人工智能的贡献，以了解更多关于人工智能的应用。
伦理考虑：
需要注意几个关于人工智能和数据科学的伦理问题，例如数据隐私、偏见、人工智能对社会的影响。
免费的AI和数据科学课程对你职业的影响
以下是一些在英国提供的免费AI和数据科学课程，能够极大地提升你的就业力。鉴于当前就业市场对AI和数据科学培训的重视，你一定能在科技、金融、医疗等领域找到工作。此外，了解这些内容还有助于你成为例如数据科学家、人工智能工程师、机器学习专家等专业领域的专家。
这些课程还提供了进一步教育和各领域认证要求的途径。一些学习者将这些免费课程作为更昂贵学位或专业认证的基础，从而拓展他们的收入渠道。
学习AI和数据科学的挑战与解决方案
学习新事物从来都不容易，尤其是当第一次学习AI和 数据科学 时。然而，通过正确的方法可以克服这些挑战：
复杂的概念：
首先，从基础步骤开始，然后逐步学习更复杂的内容。不用认为学习必须在某个时期完成。
技术技能：
定期练习编程。大多数课程包括编码练习和小型项目，以提升学生的技术技能。
保持更新：
AI和数据科学是年轻的学科，变化迅速。确保通过各种方式更新自己的行业新闻，参加网络研讨会，成为终身学习者。
结论
英国的免费AI和数据科学课程是任何渴望在AI和数据科学高需求领域起步或提升职业的人的绝佳机会。英国提供了丰富的资源，满足不同级别的需求，从基础课程到高级专业课程，作为特定职业的跳板。
这种经过认证的学习将赋予你基本技能及证书，使你在就业市场中脱颖而出。在这些项目中，你将获得必要的技能、知识以及资质，以在当今竞争激烈的就业市场中脱颖而出。
常见问题
1. 这些免费课程真的免费吗？
是的，列出的课程可以免费注册，但有些平台可能对完成证书收取费用。
2. 这些课程需要什么先决知识吗？
许多课程是为初学者设计的，因此不需要任何先决知识。然而，一些高级课程可能需要基本的编程技能。
3. 我可以从这些课程中获得认可的证书吗？
虽然课程本身是免费的，但许多平台提供收费证书。这些证书得到了雇主的认可，可以提升你的简历。
4. 完成这些课程需要多长时间？
课程的时长各不相同，但大多数可以在4到8周内完成，这取决于你的投入程度。
5. 这些课程适合职业发展吗？
是的，完成这些课程可以显著提高你在人工智能和数据科学领域的就业前景，特别是如果你获得了证书。
总结：
人工智能（AI）和数据科学正以飞快的速度革新各个行业，在全球范围内掀起一股学习热潮。英国各大知名高校已经免费开放了多门AI和数据科学课程，旨在帮助不同背景和需求的学习者掌握前沿技术，从初学者到资深专业人士皆可受益。例如，牛津大学的“数据科学入门”课程提供了数据收集、分析和可视化的入门知识；伦敦帝国理工学院的“AI初学者指南”则重点讲解AI在不同行业的应用。此外，剑桥大学、爱丁堡大学、伦敦国王学院等高校也提供了涉及机器学习、医疗AI应用、大数据和AI伦理等多方面的课程。这些课程不仅为学习者奠定了坚实的理论基础，还提供了实际操作的机会。
光年AI，利用AI技术提升私域流量转化率，实现业务突破。采用光年AI，你可以显著提高私域流量的管理效率，从而使品牌在市场中脱颖而出。光年AI的平台整合了众多先进的AI模型、自研知识库和灵活的工作流设计，帮助用户精准触达每一位潜在客户，提升营销效果。无论你是希望优化当前的营销策略，还是在竞争激烈的市场中找到新的增长点，光年AI都能为你提供强有力的支持。