
AI基建缺电又缺地,微软谷歌亚马逊盯上旧工厂
AI基建缺电又缺地,微软谷歌亚马逊盯上旧工厂土地和电力资源成为AI行业的“香饽饽”,而工业用地正好能满足AI数据中心建设的部分“刚需”。
土地和电力资源成为AI行业的“香饽饽”,而工业用地正好能满足AI数据中心建设的部分“刚需”。
作为一名CPDA数据分析师,对于快速发展的AI技术,惊讶之余更多是主动拥抱,始终相信AI技术能多维度推动数据分析行业的进步。以下是我实践使用一些AI工具并学习后的一些总结,与大家分享:
无需硬件传感器或对现有网络环境进行重大改动即可轻松部署。
一要看大模型性能,二要确保数据分析的准确性。
过去几十年最成功的软件产品是什么?Excel。而AI则是新的Excel。从AI应用拆解出来的每一个用例,都有可能成为一款应用,从而催生AI的大解绑。
人工智能系统依靠充足、高质量的训练数据来获得高性能,但MIT等机构最近的一项研究发现,曾经免费提供的数据在多个方面变得越来越难获取。
高质量数据对于提升AI模型的准确性和泛化能力至关重要。
ChatGPT 的不完美,于创业者而言刚刚好。
ChatGPT,就是新的Excel! 红杉资本分析师、Every联合创始人兼CEO Dan Shipper,最近给出了这样的论断。 并且,他在长篇博客中做出了详实的分析,为什么ChatGPT和Claude将催生下一波初创公司,催生出三千多亿美元的市场。
基于开源Agent框架,可自动解决复杂数据科学问题的Agent来了!