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不管怎么說(shuō)，陳騰對(duì)這一次的系統(tǒng)升級(jí)還是非常滿(mǎn)意的。

“那就小小地抽個(gè)獎(jiǎng)吧?！?

趁手頭上寬裕，陳騰準(zhǔn)備抽抽獎(jiǎng)。

十連太奢侈，陳騰準(zhǔn)備來(lái)個(gè)五連。

【dctc高精度圖像識(shí)別模型】

【人工智能自主創(chuàng)造性思維能力提升方案預(yù)測(cè)】

【LSm人工智能語(yǔ)言學(xué)習(xí)大模型】

【大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)】

【第一代FNct架構(gòu)方案】

“嘶……”

陳騰撫摸著自己的下巴，看著自己抽到的東西。

第一個(gè)圖像識(shí)別技術(shù)，這是很常見(jiàn)的技術(shù)。

開(kāi)車(chē)進(jìn)各個(gè)停車(chē)場(chǎng)的時(shí)候?qū)?chē)牌號(hào)的自動(dòng)記錄，是圖像識(shí)別技術(shù)的一種應(yīng)用。

這個(gè)許多人都已司空見(jiàn)慣。

還有上網(wǎng)時(shí)根據(jù)驗(yàn)證碼的圖片打出對(duì)應(yīng)的數(shù)字、字母。

進(jìn)階一些的讓用戶(hù)選出圖片當(dāng)中的“紅綠燈”“自行車(chē)”“大巴車(chē)”……

這則是用戶(hù)在幫忙做圖像識(shí)別訓(xùn)練。

這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用非常明確，給AI一張圖，讓AI識(shí)別圖中信息。

這項(xiàng)技術(shù)的訓(xùn)練方法同樣非常簡(jiǎn)單。

給AI一張圖，讓AI識(shí)別。

錯(cuò)了就糾正，對(duì)的就保留。

“倒是可以用在智能駕駛上，就是不知道這個(gè)技術(shù)的方案怎么樣?！?

為了提升AI識(shí)別的效率、正確率以及學(xué)習(xí)的速度。

無(wú)數(shù)科研人員提出方案、優(yōu)化方案。

不知道系統(tǒng)給自己的這個(gè)dctc模型，到底是什么樣的水準(zhǔn)。

陳騰拿起系統(tǒng)給的U盤(pán)插進(jìn)電腦中。

看了一會(huì)兒技術(shù)原理。

很好，前面的導(dǎo)入部分還能看懂一點(diǎn)，后面就完全看不懂了。

還是晚點(diǎn)給別人看吧。

至于抽出來(lái)的第二個(gè)東西那就“厲害”了。

提升人工智能自主創(chuàng)造性思維能力，可是科幻電影和科幻小說(shuō)當(dāng)中才有的技術(shù)。

也就是俗稱(chēng)的，擁有自己獨(dú)立的思維意識(shí)。

別看現(xiàn)在什么“深度學(xué)習(xí)”的口號(hào)喊得響亮，但是實(shí)際上距離這一步還有十萬(wàn)八千里。

陳騰也看到了這東西后面跟著的“方案預(yù)測(cè)”四個(gè)字，并沒(méi)有太激動(dòng)。

抽不出來(lái)真正技術(shù)，只是方案預(yù)測(cè)也在陳騰的意料之中。

要是沒(méi)有這四個(gè)字，價(jià)值就不是一百萬(wàn)了。

一千萬(wàn)、一個(gè)億甚至更高也不是不可能。

況且就算是有了這個(gè)技術(shù)的方案，陳騰估計(jì)自己也還差著一堆前置的技術(shù)，根本啃不動(dòng)。

“這玩意兒……姑且就當(dāng)成謝謝惠顧吧。”

系統(tǒng)認(rèn)證這東西的價(jià)值在三百萬(wàn)以上，但是陳騰現(xiàn)在確實(shí)用不到。

第三個(gè)，甚至可以說(shuō)是目前最有用的。

語(yǔ)言學(xué)習(xí)大模型。

顧名思義，這個(gè)大模型的作用就是幫助AI學(xué)習(xí)人類(lèi)的語(yǔ)言，幫助它了解每一句話(huà)的含義。

學(xué)成之后，那自然就可以和人類(lèi)對(duì)話(huà)。

如果將這項(xiàng)技術(shù)和語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字的技術(shù)相結(jié)合，就能得到一個(gè)可以聊天說(shuō)話(huà)的語(yǔ)音助手。

再給予操控設(shè)備的權(quán)限，那么用戶(hù)將會(huì)得到一個(gè)類(lèi)似于《鐵人》電影當(dāng)中“賈維斯”一樣的人工智能助手。

當(dāng)然，肯定是弱化版。

這樣一來(lái)騰達(dá)旗下所有的設(shè)備，都可以用語(yǔ)音進(jìn)行操控了。

“就是不知道這個(gè)模型的水平怎么樣了?！?