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不管怎么說，陳騰對這一次的系統(tǒng)升級還是非常滿意的。

“那就小小地抽個獎吧?！?

趁手頭上寬裕，陳騰準備抽抽獎。

十連太奢侈，陳騰準備來個五連。

【dctc高精度圖像識別模型】

【人工智能自主創(chuàng)造性思維能力提升方案預測】

【LSm人工智能語言學習大模型】

【大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術】

【第一代FNct架構方案】

“嘶……”

陳騰撫摸著自己的下巴，看著自己抽到的東西。

第一個圖像識別技術，這是很常見的技術。

開車進各個停車場的時候對車牌號的自動記錄，是圖像識別技術的一種應用。

這個許多人都已司空見慣。

還有上網(wǎng)時根據(jù)驗證碼的圖片打出對應的數(shù)字、字母。

進階一些的讓用戶選出圖片當中的“紅綠燈”“自行車”“大巴車”……

這則是用戶在幫忙做圖像識別訓練。

這項技術的應用非常明確，給AI一張圖，讓AI識別圖中信息。

這項技術的訓練方法同樣非常簡單。

給AI一張圖，讓AI識別。

錯了就糾正，對的就保留。

“倒是可以用在智能駕駛上，就是不知道這個技術的方案怎么樣?！?

為了提升AI識別的效率、正確率以及學習的速度。

無數(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dctc模型，到底是什么樣的水準。

陳騰拿起系統(tǒng)給的U盤插進電腦中。

看了一會兒技術原理。

很好，前面的導入部分還能看懂一點，后面就完全看不懂了。

還是晚點給別人看吧。

至于抽出來的第二個東西那就“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當中才有的技術。

也就是俗稱的，擁有自己獨立的思維意識。

別看現(xiàn)在什么“深度學習”的口號喊得響亮，但是實際上距離這一步還有十萬八千里。

陳騰也看到了這東西后面跟著的“方案預測”四個字，并沒有太激動。

抽不出來真正技術，只是方案預測也在陳騰的意料之中。

要是沒有這四個字，價值就不是一百萬了。

一千萬、一個億甚至更高也不是不可能。

況且就算是有了這個技術的方案，陳騰估計自己也還差著一堆前置的技術，根本啃不動。

“這玩意兒……姑且就當成謝謝惠顧吧?！?

系統(tǒng)認證這東西的價值在三百萬以上，但是陳騰現(xiàn)在確實用不到。

第三個，甚至可以說是目前最有用的。

語言學習大模型。

顧名思義，這個大模型的作用就是幫助AI學習人類的語言，幫助它了解每一句話的含義。

學成之后，那自然就可以和人類對話。

如果將這項技術和語音轉文字的技術相結合，就能得到一個可以聊天說話的語音助手。

再給予操控設備的權限，那么用戶將會得到一個類似于《鐵人》電影當中“賈維斯”一樣的人工智能助手。

當然，肯定是弱化版。

這樣一來騰達旗下所有的設備，都可以用語音進行操控了。

“就是不知道這個模型的水平怎么樣了?！?