新闻中心 
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02-19人工智能需要吸取数字化转型容易失败的教训今年1月，IBM发布了一份详尽的研究报告，解释了数字化转型只能提供-5%到10%的投资回报率，而非预期的150%。这种差距与过去几十年在客户端/服务器实施、操作...
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02-04研究：网络充斥低质机翻内容，大语言模型训练需警惕数据陷阱亚马逊云计算人工智能实验室的研究人员最近发现，网络上存在大量由机器翻译生成的内容，而这些翻译跨越多种语言的质量普遍较低。研究团队强调了在训练大型语言模型时，数据...
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01-30AI在工业物联网（IIoT）中的安全策略与应用作者|陈峻审校|重楼在开放的工业互联网环境中，数百万个基于物联网的终端和中间设备，需要全天候地持续通信并保持在线状态。不过，这些设备往往由于最初设计上的限制，在...
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01-25对抗自编码器(AAE)对抗自编码器是一种结合了自编码器和对抗生成网络的生成模型。其核心思想是在自编码器中引入对抗损失函数，通过同时学习编码和解码过程，使得自编码器能够学习到真实数据的...
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01-242025年的技术热点有哪些？人们总喜欢在每年年底展望未来，即使所做的事并不全是正确的。去年，我们没有看到生成式人工智能的到来，尽管已经预测到今年将是自动化、机器人和RPA的重要一年。然而，...
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01-22智能数据标注解决方案：迎接大模型时代的灵众包平台5月26日，网易伏羲有灵众包平台在中国国际大数据产业博览会上首次亮相。该平台是网易伏羲基于自身研发的人机协作线上任务平台，目前市场上独一无二地支持实时人机交互标...
