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	決策式ai
            

            
	
            
    	
            
    	  	
            
              	
                                
            
                  

                                
            
                    
            邁向決策式AI：提供反事實的建議(二)
            
                                                            
              
                    	
            • 1? ?復習：三階段訓練流程在上一期里，藉由< 用戶、食材和食譜> 三位一體的多層次關聯(lián)來建立知識圖(KG：Knowledge Graph)。其基于不同食材在各種食譜中的組合方式，構建食材與食材之間的關系圖。并且通過用戶的偏好和歷史選擇，建立用戶與食材的關聯(lián)。然后整合用戶、食材和食譜的多層次信息，對用戶分群來更加準確了解用戶的潛在需求，不僅能提供個性化的食材推薦，還可以獲得食譜的創(chuàng)新建議。這項創(chuàng)新能力，是透過反事實GCN 的引入讓模型具備了探索和創(chuàng)新的能力，不僅能推薦用戶熟
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            • 關鍵字：
                        202412  決策式AI  反事實                          
              • 
                   	
            
                    
            
                
            
                                
            
                    
            邁向決策式AI：提供反事實的建議
            
                                                            
              
                    	
            • 1? ?認識反事實思考計算機科學界諾貝爾獎「圖靈獎」得主Judea Pearl(珀爾) 在他的開創(chuàng)性著作《The Book of Why》一書里，提到了「因果關系階梯」(Ladder of Causality)的概念。他指出了這個階梯上的三個梯級——聯(lián)想(Association)、干預(Intervention) 和反事實(Counterfactuals)。其中，最頂級的是反事實梯級，位于這梯級的思考者可以想象(Imaging) 不存在的世界并推斷觀察到的現(xiàn)象，并試圖去了解事件的起因來
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            • 關鍵字：
                        202411  決策式AI  反事實                          
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            從決策式AI進階到生成式AI，SSD將變得更為重要
            
                                                            
              
                    	
            • 在AI概念沒有火熱之前，無論手機還是PC都已經(jīng)悄然引入人工智能加速相關的硬件和技術，目的是在部分功能上獲得更好的體驗，比如手機相冊中的人臉智能識別和分類， PC和NAS在算力閑暇時對圖像、視頻的整理，以及視頻通話時的背景虛化等等都是很好的例子。這個時期的AI計算我們通常稱為決策式AI，即在成熟的底層技術框架內(nèi)，通過數(shù)據(jù)分類標簽和辨別的形式，通過CPU、GPU、NPU等處理器合力，它們的特點是，具備一套成熟的判斷機制，通過夜以繼日的訓練識別，不斷提升精度，并具有很強的針對性。隨著大模型的火爆，另一種AI也推
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            • 關鍵字：
                        決策式AI  生成式AI  SSD  鎧俠                          
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	共3條
	1/1															1								
	
            
		                
            
	               	
            
                
            
        	
            
            
            
        
            
	
            
	
            
  		
            
    		
            
      			
            
          			
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