目前AI在建筑设计中的作用发展程度如何？

AI在建筑设计中的应用正在逐渐发展和普及，但当前还处于相对初级和探索性阶段。

一方面，AI在建筑设计中的应用已经涉及到了多个方面。例如，通过机器学习算法实现建筑物传感系统数据的收集、分析和优化，以提高建筑设施的效率和整体性能；通过计算机视觉技术实现建筑外立面图像处理，辅助建筑形态设计和外观审美评价等；通过自然语言处理技术实现与用户的智能交互，帮助用户更好地表达需求和理解设计方案等。

另一方面，AI在建筑设计中的应用还存在一些挑战和限制。首先，虽然AI可以辅助进行建筑外形设计，但建筑设计实际上并

阅读全文 → 2023-04-17

如何基于深度学习大模型开展小模型的研发，如何把大模型和小模型相结合？

基于深度学习大模型开展小模型研发的方法有多种，下面列举一些常用的方式：

迁移学习（Transfer Learning）：通过将大模型中的权重参数迁移到小模型中，从而实现在小数据集上进行高效训练。具体来说，可以将大模型中的部分或全部层复制到小模型中，并对其进行微调以适应新的任务和数据。

剪枝与量化（Pruning and Quantization）：针对大模型中冗余的参数和不必要的层进行剪枝和压缩，从而抽取出小模型中最关键和紧凑的部分。剪枝的结果是一个精简版的大模型，而量化则将浮点数权重参数压缩

阅读全文 → 2023-04-13

在大模型时代，学习GPU并行计算与学习深度学习算法相比，哪个应该放在更重要的位置上？

在大模型时代，学习GPU并行计算和学习深度学习算法都是非常重要的。对于实现大规模深度学习任务来说，GPU并行计算是至关重要的技术。通过GPU并行计算，可以高效地处理海量数据和千万级参数的深度学习模型，从而提高训练速度和模型准确率。

但是，在学习GPU并行计算和学习深度学习算法之间进行权衡，个人认为首先应该掌握深度学习算法。因为在深度学习领域，算法和模型的选择、调优和优化对最终结果的影响是至关重要的。如果没有足够的深度学习算法知识，即使掌握了GPU并行计算的技术也无法有效地构建和优化深度学习模型。

阅读全文 → 2023-04-13

强人工智能和光速飞船哪个先实现?

无法确定强人工智能和光速飞船哪个会更早实现，因为这两个领域的技术难度都非常大，涉及到许多未知数和挑战。同时，这两个领域也有着各自不同的发展路线和时间表。

强人工智能是指具备人类智慧和创造能力的机器智能系统，其研发目前已经取得了一些重要进展，如深度学习、自然语言处理和机器视觉等技术。但是目前的人工智能系统还无法达到真正意义上的“强人工智能”，即拥有人类级别的智能和意识。因此，实现强人工智能仍需要克服诸多难题，如模型复杂度、数据量、算法设计等问题。

光速飞船则是一种理论上可能存在的太空船，它可以在

阅读全文 → 2023-04-13

Meta 发布了一个 SAM 模型，该模型有何亮点？

SAM（Semantic Alignment Model）是Meta于2023年3月份发布的一种新的学习方式，它通过语义对齐的方式来将不同语言之间的知识进行转化和迁移。该模型的亮点包括：

支持多语言：SAM可以同时处理多种不同的自然语言，因此可以帮助研究者在不同语言之间进行知识转换和迁移。

高效性能：SAM采用了基于BERT预训练模型的技术，其开发者表示在各项性能指标上都超过了当前主流的跨语言模型。

无监督学习：SAM是一种无监督学习的模型，可以从大规模文本数据中自动学习不同语言之间的关

阅读全文 → 2023-04-13

多线程读写socket导致的数据混乱的原因是什么？

多线程读写socket导致数据混乱的原因可能是由于多个线程同时读写同一个socket导致的竞争条件。当多个线程尝试同时读写相同的socket时，它们可能会相互干扰并导致数据混乱或丢失。

这种情况下的解决方法是使用线程同步机制来确保每个线程在访问socket时都按顺序进行。例如，可以使用锁机制来确保每个线程在访问socket之前获得锁，并在完成操作后释放锁，从而避免了多个线程同时访问同一资源的问题。

另外，可以采用单线程模型，通过将所有socket操作集中在一个线程中处理，从而避免了多个线程之间

阅读全文 → 2023-04-13

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