《GPT中的生成式、预训练、转换器模型各指什么？》 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F9Fiw8OPniZEe3kSY0yc7B5Un2g/af1943年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。 1950年，伟大的计算机先驱图灵最早提出了图灵测试，做为判别机器是否具备智能 ...
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Java的基本语法：变量命名与类型转换 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/wikcncRPhZgdsFilbzHvwg8MF9g/a1Java 程序需要的类能够动态地被载入到运行环境，也可以通过网络来载入所需要的类。 ... Java 的代码的基本单位是一个个的类(class)，每个文件中只能有1个公共顶级类 ...
DNN音素分类的预测与结果分析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/M7tqwIHYdiz5ULkRkD9cPPWTntg/a9英语把组成一个读音的最小单位叫音素。 音素分类：我们输入到计算机中的语音 ... DNNs：DNNs（Deep Neural Network，深度神经网络）是最基础的深度学习模型，其 ...
经典图神经网络的消息传递机制 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/OmzZwKmNRiCmzkkKGaUc5IPunDc/a4... 单位化相结合来完成这种变换。其中，W 是可学习 ... 具体来说，就是如何将图机器学习的思想融入量子机器学习，以加速其推断过程，以及如何在量子计算机上实现这些网络。
类脑计算有望彻底改变计算领域，甚至超越人脑
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Hdr0wtkwiifbw9kmWTjcJSfCnse... 计算机。 类脑计算是一个不断发展的跨学科研究领域，研究如何将生物大脑的计算原理转化为硬件设计，从而提高能源效率。类脑计算涵盖各种子领域，包括神经形态计算和 ...
ChatGPT在做什么？为什么它能够成功？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/NtbRwTs8Vi8b35k7paOcheyFnKb... 计算机上运行它们。【此处ChatGPT显然不能意识到这不是原来网页，忠诚地翻译 ... 转化为“神经网络友好”的数字集合。 但实际上，我们可以更进一步，不仅仅通过数字 ...
《软件开发概念全解析：从基础到前沿》 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DgOMwyKypiPGNWktbKsccv21nwd/a1网络协议是计算机网络中的一种规则或者标准，它规定了计算机如何通过网络进行通信 ... 单位，是程序执行的实体。而线程的核心属性在于它是CPU 调度的最小单位 ...
5月AGI技术月报下篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/GI9KwAwZEi6d1PkRA3XcbbB4nfe在文章中，作者首先介绍了CNN（卷积神经网络）的重要性和在计算机视觉领域的应用。 ... 文章还提到了对硬件的了解对优化的重要性，包括硬件的工作环节、性能瓶颈、单位时间的工作 ...
深度Q 学习优化策略：从Adam 到Lookahead 的进阶之路 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/W4lWw4octiJMwbkeRXXcrefAn4d/a3多目标优化的帕累托前沿探索. 深度Q学习：神经网络的博弈论突破. 传统Q学习如同拿着算盘的账房先生 ，而深度Q学习则是装备量子计算机的金融分析师 。这种范式革命 ...
适老化数字革命：Metagpt 界面自适应技术突破 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ev4SwQqQ9iLXz3k7sWIctkpgnTd/a4Metagpt：将文本转化为网络应用的数字炼金术士 . 智能革命中的代码炼金术. 当 ... 在Metagpt的神经网络深处，3000亿参数的Transformer架构如同星际计算机般运转 。