https://index.zshipu.com/geek001/tags/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/ Recent content in 人工智能 on 知识铺的博客 Hugo -- gohugo.io zh-CN Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20260902/%E9%BB%84%E4%BB%81%E5%8B%8BG20%E5%96%8A%E8%AF%9DAI%E6%98%AF%E5%9B%BD%E5%AE%B6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E8%AE%BE%E6%96%BD%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E4%B8%8D%E8%83%BD%E8%A2%AB%E7%94%A9%E5%9C%A8%E5%90%8E%E9%9D%A2/ Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20260902/%E9%BB%84%E4%BB%81%E5%8B%8BG20%E5%96%8A%E8%AF%9DAI%E6%98%AF%E5%9B%BD%E5%AE%B6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E8%AE%BE%E6%96%BD%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E4%B8%8D%E8%83%BD%E8%A2%AB%E7%94%A9%E5%9C%A8%E5%90%8E%E9%9D%A2/ 黄仁勋在G20北卡会议上警告，如果让对AI的恐惧主导讨论，各国最坏结果就是被甩在经济增长后面。他把AI比作水电等基础设施，主张每个国家都需自建数据中心支撑本国经济。此言正值美国国内反对数据中心声音高涨并成为中期选举议题，同时多起AI模型突破安全限制的事件也推高监管呼声。 黄仁勋把A https://index.zshipu.com/geek001/post/20240828/%E9%80%9A%E8%BF%87%E7%BB%8F%E6%B5%8E%E7%90%86%E8%AE%BA%E7%90%86%E8%A7%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%94%9F%E6%88%90--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ Mon, 02 Sep 2024 06:47:54 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240828/%E9%80%9A%E8%BF%87%E7%BB%8F%E6%B5%8E%E7%90%86%E8%AE%BA%E7%90%86%E8%A7%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%94%9F%E6%88%90--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ 通过Hartmut Elsenhans的经济理论理解大型语言模型（ LLM ）中的检索增强生成（RAG）的有趣尝试 [ ](https://zshipu.com/t/?url=https://palarkaprabha..com/?source=post_page-----f358e0e0077d--------------------------------) 人工智能与经济理论的交汇：检索增强生成（RAG）与哈特穆特·埃尔森汉斯的政治经济学 在探索人工智能（AI）的边界时，我们发现自然语言处理（NLP）领域的检索增强生成（RAG） https://index.zshipu.com/geek001/post/20240801/DDD%E5%9C%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E7%94%A8%E4%BE%8B%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ Thu, 01 Aug 2024 05:35:01 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240801/DDD%E5%9C%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E7%94%A8%E4%BE%8B%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ 公司未能实施人工智能和/或机器学习的一个重要原因是，难以在领域专家、机器学习专家、数据科学家和开发人员之间达成共识的情况下确定有意义的机器学习用例。 在本次实践研讨会中，我们将演示如何使用领域驱动设计、协作建模和画布中的想法来形成对我们产品的共同理解，确定创新的 AI/ML 用例并构建机器学习