chatgpt卷积神经网络 卷积神经网络conv1d

本文目录一览：

• 1、LLM在医疗领域的调查:从数据、技术、应用到责任和伦理(十)
• 2、智慧城市场景下视频孪生系统的低延迟传输如何优化？
• 3、聊聊、聊天(Chat)型AI工具|20250509
• 4、现在人工智能这么火,有没有大佬细分一下各个方向,以及它的学习路线图...

LLM在医疗领域的调查:从数据、技术、应用到责任和伦理(十)

1、LLMs的偏见缓解：通过指令微调（如RLHF）和提示工程研究偏见缓解方法。例如，InstructGPT通过收集人类演示数据、汇编比较数据构建奖励模型，并使用近端政策优化算法微调策略。

2、大语言模型（LLM）在医疗领域的应用呈现多样化发展，涵盖医疗问答、数据去标识、多语言医疗对话、隐私保护模型开发及基于医学知识增强的模型构建等多个方向，不同模型在技术路径、性能表现及成本效益方面各有特点。

3、改造LLM用于医疗问答的核心逻辑Med-PaLM M的改造策略体现了从通用LLM到医疗专用模型的三大转变：数据驱动：通过多模态医疗数据构建专业化知识库，解决通用模型在医学领域的知识盲区。任务适配：采用指令微调与集成精炼技术，优化模型对医疗任务的响应逻辑（如遵循临床指南）。

智慧城市场景下视频孪生系统的低延迟传输如何优化？

1、适用场景：工业监控、智慧城市等需过滤动态背景的场景。边缘端轻量化：降低网络与算力压力 核心逻辑：将渲染任务下沉到摄像头或边缘服务器，结合模型压缩技术实现本地处理。实施方向：边缘计算减少数据传输延迟，支持移动端低功耗渲染（如AR眼镜本地处理融合场景）。

2、技术突破：全链路优化实现毫秒级延迟协议创新：基于UDP传输协议打造私有协议ARTP，突破传统协议限制。相比RTMP/HLS/FLV协议（最低延迟3-6秒）和WebRTC/RTC协议（800毫秒内但无法支持大规模并发），ARTP在千万级并发场景下实现端到端毫秒级延迟，同时保障低卡顿与高清流畅体验。

3、Li-Fi技术核心优势高速率与低延迟Li-Fi利用可见光频谱（400-800THz），理论带宽远超Wi-Fi的射频频段（4GHz/5GHz），可实现每秒数十Gbps的传输速率，且延迟低于1毫秒。这一特性使其在实时性要求高的场景（如自动驾驶、远程医疗）中具有不可替代性。

4、低延迟传输：通过就近接入骨干网，减少数据跨域传输距离，优化用户体验（如远程医疗手术直播需毫秒级延迟）。高可靠性保障：多链路冗余设计避免单点故障，确保服务连续性，尤其适用于金融、医疗等对稳定性要求极高的场景。

聊聊、聊天(Chat)型AI工具|20250509

1、聊天（Chat）型AI工具在2025年的发展核心围绕数据处理模式、技术迭代及行业应用展开，其本质是通过深度学习与机器学习重组现有数据，生成智能答案，但受限于算力与数据质量，未来将向多模态融合方向演进。

现在人工智能这么火,有没有大佬细分一下各个方向,以及它的学习路线图...

人工智能（AI）主要分为计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘及大模型方向，学习大模型（LLM）需掌握数学基础（线性代数、微积分、概率统计）、编程技能（Python、PyTorch），并分阶段学习应用模块、训练方法及基础架构。

打牢地基：数学与编程基础数学基础：线性代数：重点掌握矩阵运算、向量空间，这是理解神经网络结构与计算的核心。概率论与统计：学习贝叶斯定理、概率分布（如高斯分布），为机器学习模型（如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型）提供理论支撑。

第一阶段：人工智能开发入门 人工智能之Python编程零基础入门 内容：从搭建Python环境开始，学习基础语法、数据类型、函数、文件操作以及面向对象编程思想。目标：掌握Python编程基础，为后续学习打下坚实基础。

入门阶段吴恩达《机器学习》：涵盖机器学习主要知识点，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、K-Means、异常检测等。课程无复杂公式推导和理论分析，适合快速入门。网易云课堂有中文字幕视频，GitHub上有Python编程版本的作业。