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专为生成式AI应用设计的向量数据库

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什么是自然语言处理中的 Transformer 架构?
Word2Vec和GloVe是用于生成词嵌入的技术,这些词嵌入将词表示为连续空间中的密集向量。这些嵌入捕获了单词之间的语义和句法关系,使模型能够更好地理解上下文。 由Google开发的Word2Vec使用神经网络来学习基于语料库中单词共现
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计算机视觉是什么,它的应用有哪些?
计算机视觉的主要目标是使机器能够解释和理解视觉世界。这包括识别物体、理解场景、识别模式以及基于视觉数据做出明智决策等任务。计算机视觉旨在弥合人类如何感知世界与机器如何处理类似数据之间的差距。例如,在自动驾驶汽车中,计算机视觉可以帮助汽车 “
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人工智能和机器学习之间的区别是什么?
计算机视觉的未来包括跨行业的广泛采用,改进的算法和增强的硬件功能。计算机视觉系统将更加擅长解释3D数据,使增强现实 (AR) 和机器人等应用程序能够实现更高水平的准确性。一个主要趋势是多模态数据的集成。未来的系统将把视觉信息与其他数据类型
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