博文
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基于用户非兴趣/非偏好/非习惯的推荐
- 基于用户非兴趣、非偏好、非习惯的推荐是一种个性化推荐技术，旨在为用户提供与其日常行为和兴趣模式不同的推荐内容。这种推荐方法的目的是打破用户的信息过滤和习惯，发现新的、潜在的兴趣点，从而提供更广泛和多样化的推荐结果。 通过收集和分析用户的历史行为数据，如浏览记录、购买行为、搜索关键词等，发现用户的 ...
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智能的结构与数学的结构
- 智能的结构与数学的结构可以从不同的角度来理解和比较： 智能通常涉及认知、感知和学习系统的结合，这些系统通过神经网络、逻辑推理、记忆等方式相互作用。 智能体能够处理和解释来自环境的信息，并作出适应性的决策。 智能体可以通过经验和数据进行学习和改进，这种能力可以通过各种学习算法来实现，如监督 ...
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智能就是创造
- 智能不仅仅是指智力的高低，更包括了能够创造新的思想、解决问题的能力。创造力是智能的一部分，它使人能够提出新的理念、设计新的解决方案，并在不断变化的环境中找到新的途径和方法。 从人工智能的角度来看，智能系统的发展和进步往往也依赖于创造性的思维。在设计智能系统时，需要不断创造新的算法、新的模型，以解决 ...
- 人机协同中的多维与变维
- 在人机协同中，多维和变维这两个概念可以帮助我们理解协同系统的复杂性和发展方向，也通常用来描述协同系统在不同方面的特征和演变。多维性指的是人机协同系统在多个方面或维度上进行优化或发展的能力。这些维度可以包括但不限于： 技术维度 涉及协同系统所使用的技术和工具，包括人机交互界面、数据处理和分 ...
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如何有效地计算计人机协同绩效？
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- 人机协同是双向与单向混合的过程，即从人到机器和从机器到人之间存在着不同的信息交换和理解模式：从人到机器的角度看，既有从态到势、从感到知的过程，也有从势到态、从知到感的逆过程，是一个双向过程；从机到人的角度看，只有一个从态到势、从感到知的单向过程。所以如何有效地计算、算计人机协同的绩效已成为一个关键 ...
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智能交互中意图的损失、补全与弥聚
- 智能交互中的“意图的损失”和“意图的补全”通常用于描述在交流过程中可能出现的信息不完整或不清晰导致的情况。意图的损失指的是在信息传递过程中，发送者的意图未能完全或准确地被接收者理解的情况。这种情况可能由多种因素导致，如 信息不完整， 发送者未能提供足够的信息来清楚地表达他们的意图；信息含糊或多义性 ...
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人类大脑的计算与机器的类脑计算
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- 人类大脑的计算基本原理涉及到神经元的基本工作方式、神经网络的结构和连接模式、信息传递的方式、学习和记忆的机制等多个层面的复杂互动，这些原理的深入理解不仅有助于神经科学的发展，还为人工智能领域的发展提供了重要的启示和指导。人类大脑计算基本原理涉及到复杂而多样的神经元活动和神经网络功能。大脑的基本功能 ...
- 对智能的研究正在悄悄地诱发复杂取代科学
- 随着智能人工智能的发展，传统科学研究方法可能面临新的挑战或者被扩展。 人工智能的发展带来了大数据分析、机器学习、深度学习等新的工具和方法，这些方法在处理复杂系统和大规模数据方面表现出色 ，使得科学研究变得更加多样化和复杂化。对 智能领域的研究可能会推动对现有科学理论的重新审视和修正。 例如，复杂网 ...
- [转载]从首部AIGC科幻短剧集看“未来启示”
- 刘扬 冀昱樵 7月 8日，全国首部 AIGC连续性叙事 科幻短剧集《三星堆：未来 启示录》 上线，发布第一集成 片。针对AIGC（生成式人工智 能——编者注）技术在这部科幻 短剧集中发挥了怎样的作用、生 成式人7工智能在参与艺术创作过 程中面临着哪些难点以及人工智能 （AI） 技术未来将如何进一步赋能 ...
