


Membandingkan lima bahasa pembangunan kecerdasan buatan, yang manakah lebih baik?
Kecerdasan buatan di negara kita telah berkembang pesat sejak beberapa tahun kebelakangan ini, dan kami telah mencapai keputusan yang baik dalam banyak bidang seperti pengecaman muka dan perubatan. Tetapi sebagai tambahan kepada keperluan yang lebih tinggi untuk perkakasan seperti GPU, keupayaan pembangunan pengaturcara juga semakin meningkat dari hari ke hari Cara memilih bahasa pembangunan yang sesuai juga menjadi keutamaan.
Kecerdasan buatan boleh dilihat di mana-mana sahaja dalam kehidupan kita ini terutamanya kerana ia menghadapi perubahan keperluan dalam persekitaran dan senario yang berbeza melalui Penyelesaian dan algoritma tunggal atau komposit boleh membantu kita menyelesaikan masalah. .
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, rakan-rakan yang berbeza di sekeliling saya telah bercakap tentang #kecerdasan buatan#. Kami semua adalah pembangun perisian, dan kami juga merasakan bahawa perubahan dalam bahasa pembangunan telah membolehkan kecerdasan buatan untuk bergerak ke hadapan.
Peningkatan kecerdasan buatan juga telah meletakkan keperluan yang lebih tinggi kepada pengaturcara, dan permintaan juga meningkat dengan ketara. Pada masa awal, saya masih ingat bahawa semasa saya menjadi jurutera kecerdasan buatan yang serupa, saya boleh memperoleh kira-kira 30K di Beijing. Ketika menghadapi pengambilan kakitangan, mereka bercakap beberapa bahasa pembangunan kecerdasan buatan Ini mungkin sebab editor itu sudah lama tidak membaca buku.
Berikut menerangkan ciri bahasa pembangunan program kecerdasan buatan yang biasa digunakan.
Python
Python dikeluarkan pada tahun 1991. Jika bukan kerana kecerdasan buatan dalam beberapa tahun kebelakangan ini, saya khuatir ia masih perlu menunggu seketika sebelum ia menjadi lebih bahasa pembangunan popular sekarang. Kini 59% jurutera pembangunan perisian kecerdasan buatan menggunakan bahasa pembangunan ini. Daripada memilih C++, yang mempunyai prestasi terbaik di dunia. Saya rasa terdapat beberapa sebab:
- Mudah dan mudah digunakan, kondusif untuk penyebaran
- Phthoe diletakkan sebagai bahasa pembangunan kecerdasan buatan
- Sebilangan besar perpustakaan algoritma
- Mudah dibangunkan, meningkatkan kelajuan pembangunan dan menjimatkan kos pembangunan.
- Terintegrasi sempurna dengan JAVA, dengan JAVA sebagai bantuan besar di belakangnya, semuanya berjalan lancar
LISP
LISP ialah bahasa terbaik di sebalik Fortan, tetapi kerana Ia telah dibangunkan untuk kecerdasan buatan pada tahun 1958. Ia telah ketinggalan sedikit selepas lelaran teknologi moden. LISP mempunyai beberapa kelemahan kecil, dan kebanyakannya digunakan untuk operasi logik. Tetapi ia adalah kedudukan awal kecerdasan buatan, jadi ia sepatutnya mempunyai tempat.
Bahasa R
Bahasa R dikeluarkan lebih lewat daripada LISP pada tahun 1995. Ia sebenarnya satu lagi peningkatan kepada bahasa S. Terutamanya digunakan untuk menjana sistem statistik dan sistem analisis data, bahasa R mempunyai kecekapan operasi yang agak tinggi, menjadikannya raja dalam tarikh tertentu. Ia mempunyai sokongan yang baik untuk Gmodels, RODBC, OneR dan Tm. Gabungan pelbagai penyelesaian boleh menyelesaikan masalah yang kompleks.
C++
Bagi bahasa C, kali pertama saya terjumpa ia adalah permintaan pelik daripada pelanggan, yang meminta ia dinyahmampat dan digunakan. Pemalam sistem tidak dibenarkan dipasang. Pada masa itu, saya dengan tegas memilih C++. Jika kita bercakap tentang kelajuan pemprosesan, C++ pastinya yang paling kuat antara yang kuat dari segi prestasi. Terutama untuk kecerdasan buatan, kelajuan larian yang lebih tinggi diperlukan. Walau bagaimanapun, kerana C++ mempunyai sedikit perpustakaan kelas berkaitan dan sintaksnya adalah kompleks, ia tidak digunakan oleh sesetengah syarikat kecil, dan kosnya terlalu tinggi. Tetapi dia mempunyai sokongan kuat untuk OPENCV dan aspek lain.
JAVA
JAVA ialah bahasa pembangunan yang berkembang pesat idea sumber terbuka awal mempromosikan penjanaan sejumlah besar rangka kerja sumber terbuka. Daripada menulis bahasa JAVA, lebih baik saya katakan bahawa saya sedang membesar selepas mempelajari pelbagai kerangka dan memahami idea-idea tuan. Tetapi untuk AI, JAVA mempunyai beberapa kekurangan Ia berani menggunakan teknologi maya VM, yang telah menjadi kekurangan dalam kelajuan pemprosesan yang sukar untuk ditangani.
Ringkasan
Untuk projek kecerdasan buatan, senarai di atas ialah 5 bahasa pembangunan terbaik. Ia hanya boleh membantu anda mempunyai rujukan apabila memilih bahasa pembangunan berdasarkan situasi anda sendiri. Malah, apabila anda mengetahui satu bahasa, mudah untuk mempelajari bahasa lain.
Saya juga berharap kecerdasan buatan di tanah air dapat berkembang dengan baik dan menjadikan tanah air kita sebagai kuasa teknologi yang sebenar. Biarkan negara yang indah juga belajar apa erti hormat.
Atas ialah kandungan terperinci Membandingkan lima bahasa pembangunan kecerdasan buatan, yang manakah lebih baik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
