DIMOJANG

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DIMOJANG 最近回复了
@Socrazy #6 是这样,窃以为聊天是生成式 AI 最无聊的应用了
@dilidilid #18 说不定只是利用语言模型给这些数据算出来对应的向量表示来加强索引?然后前台还是用专家系统那老一套。这样的话可以在后台慢慢运行,也可以实现比现在好的“智能化”。
@agood #31 今年 WWDC 如果真的要弄新东西的话,估计主要还是和生成式模型有关系。如果不限定生成式模型的话,iOS 现在的本地照片分类、全局图片 OCR 、离线语音识别、主体提取之类的功能已经算是目前市场上比较合理的 AI 落地了……

现在很多手机厂商搞的用生成模型擦出物体,实用性还比不上谷歌几年前的 GAN (比如擦掉车之后又用一个新的车填上了,约等于没擦)。至于用生成式模型翻译电话内容,我只能说直觉上我不太愿意相信它。

不知道苹果打算怎么落地这玩意。
不太敢期待苹果能想出什么 AI 的好用途了,毕竟看谷歌和三星的答卷感觉他们对 AI 的落地还是没什么太好的创意。苹果这边估计也是被投资人施加的压力,赶鸭子上架,不太看好。甚至感觉这可能是库克退场的最后一根稻草。
曾经折腾过这些,但是后面基本都删了,感觉没啥用。就配合 Home 的一些自动化稍微有用一点。
搜到一篇 2011 年的文章,看来自古以来化石的造假就比较严重,可能没什么好办法。

http://art.china.cn/collection/2011-02/10/content_3999920.htm
3 天前
回复了 MuscleOf2016 创建的主题 MacBook Pro M3Max 日常开发重度用,体验如何?
@FightPig #8 我也好奇,虽然知道前端需要内存都比较多,但我身边还有很多用 8 ~ 16G 电脑的 Angular 、React 选手 ……可能是我层级比较低。
唯一的方法应该就是少吃了 ……但是我少吃饭期间大脑开机速度会变慢,不知道是我太瘦了还是所有人吃不饱都会这样。( 50kg )
感觉听你的描述,可以试试用一些类似 BD-CSPN 、TIM 之类的基于度量学习的 Transductive 方法。应该可以满足“并且随着训练的材料越多,模型越准确”的要求。骨干网络选一个强一点的预训练网络应该就可以提取到比较复杂的特征。
5 天前
回复了 HojiOShi 创建的主题 Apple 感觉 Mac mini 的话, 8GB 确实也是够用的了。
8G 用过就知道,速度虽然是会慢一点,但是还是处于完全能用的状态的。不过有个大前提就是:开很多个内存占用不太大的 app ,而非一个非常占内存的 app 。

如果是单个 app 需要远超 8g 的内存就没辙了。肯定卡的不行。
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