Notion AI与ChatGPT：为什么我选择 ChatGPT Plus
这款记笔记的应用程序占据了我生活的方方面面。当他们宣布自己的人工智能集成时（Notion AI），我立即订阅了它。与此同时，我正在使用ChatGPT。我几乎在所有事情上都使用人工智能。学习，编程，写作，搜索引擎优化和研究。过了这么多月，我想做个对比。这是Notion AI与ChatGPT的对比——请继续阅读，找出哪个最适合你，而我决定坚持使用ChatGPT而不是Notion AI。
深度学习面试的35个经典问题和答案，建议收藏！
在过去一年里，ChatGPT获得了巨大的吸引力，使得人工智能初创公司的数量激增。市场上有各种各样的人工智能工具，它们的质量水平参差不齐。在这些新技术的涌入中，我发现了一些特别有价值的突出工具，并在我的AI目录中对它们进行了评估。
2023年数据科学路线图
抓住机会：获得梦想的数据科学工作。你是否对数据科学世界感兴趣并渴望加入这些炙手可热的专业人士的行列？你很幸运！在这篇文章中，我们将探讨你在2023年开启数据科学职业生涯可以采取的步骤，重点介绍可帮助你取得成功的最新趋势和可用资源，让我们深入了解吧！
我在网上发现的最有趣的AI应用
自从ChatGPT发布以来，人们一直在使用AI工具，不仅是为了提高生产力，而且为了乐趣。也许AI研究实验室从未为我们即将看到的案例创造出诸如Stable Diffusion、GPT-4或Midjourney这样的工具，但当以不寻常的方式使用AI时，人们的创造力是无限的。以下是我发现的最有趣的AI应用。期待娱乐多于教育。享受吧！
如何零经验找到一份数据科学工作？
缺乏经验并不意味着你不能在数据科学领域找到工作，即使数据科学的就业市场竞争非常激烈。普遍的情况是，即使是初级职位，雇主也在寻找经验丰富的候选人。毫无疑问，由于以下因素，未来五年或十年对数据科学家的需求非常高。数据科学就业市场的另一个非常特殊的特点是，它具有行业的多样性，这意味着数据科学家可以在很多行业中工作，如医疗保健、交通运输、制造业、学术、商业、环境、网络安全等。
生成式人工智能的真正赢家！
近几个月来，开源（OS）生成式人工智能的进展迅猛（尤其是语言模型，LM）。根据谷歌泄露的内部文件，人们认为它已经成为对谷歌和微软等现有公司以及OpenAI和Anthropic等领先实验室的威胁。并不是人们不喜欢大型科技公司，而是喜欢有机会超越强者。以下故事讲述了这种预期胜利的感觉是如何产生的，以及为什么这是错误的：OS AI正在蓬勃发展，但仍然无法推翻专有模型的领导地位，并且无法开发资源来在未来实现这一目标。
如何成为数据分析顾问？
学习数据领域的新知识总是一个好主意。数据是这十年的热门词汇，组织可以灵活地将数据转化为业务，并投资于“数据驱动的决策”。借助数据必所提供的洞察力，组织不断寻求利用可促进业务增长的任何因素。在每一步，企业都希望能够信任那些能够理解小数据和大数据、评估当前状态流程并为企业推荐未来状态，创建内聚数据策略的专业人员。
人工智能危险吗？哪些工作面临风险？
什么是人工智能，它是如何工作的？人工智能允许计算机几乎像人类一样行动和回应。计算机可以被输入大量的信息，并经过训练来识别其中的模式，以便做出预测、解决问题，甚至从自己的错误中吸取教训。除了数据，人工智能还依赖于算法——必须按照正确顺序遵循的规则列表来完成任务。
