人工智能 (AI) 正在迅速改变我们的生活和工作方式。从帮助我们自动化日常任务，到帮助组织实现前所未有的价值等等，AI 正成为我们生活中不可或缺的一部分。但 AI 的真正力量在于其通过利用开源项目不断发展的潜力，这些项目使开发者和用户能够为 AI 技术的发展做出贡献。
人工智能的创新应用
近年来，AI 已被创新地应用于许多方面，并且在企业中有很多 AI 用例。一个例子是医疗保健领域的医学诊断。AI 可用于识别数据中可能表明某种疾病或状况的模式。这些信息可用于开发更好的诊断工具和治疗方法。
金融团队也在有效地使用 AI，并创造强大的商业价值。AI 正被用于开发更好的金融产品和服务（如投资策略）并识别欺诈活动。
AI 也被用于在视频游戏中创建更逼真和可信的角色。这为玩家带来了更沉浸式的游戏体验。此外，它还被用于创建更逼真和可信的非玩家角色 (NPC)。这提供了更具挑战性和趣味性的游戏体验。
开源工具成就的惊人 AI 成功案例
让我们探索一些正在改变世界的惊人开源 AI 项目。近年来，在开源社区的协作力量下，涌现了许多 AI 成功案例。以下仅举几例
- 首张黑洞照片：麻省理工学院研究生 Katie Bouman 领导开发了生成首张黑洞照片的算法，这一突破得益于 NumFOCUS 开源软件项目。Bouman 博士和其他科学家使用了事件视界望远镜 (EHT)，这是一个由八个连接的望远镜组成的网络，来渲染该算法。
- 个性化推荐：Netflix 十多年来一直是开源技术的倡导者。这家娱乐公司最出名的是其个性化推荐，通过使用观众的观看历史来推送与具有相似观看习惯的用户喜欢的相同内容。
- Google 翻译：Google Brain 团队创建了一个成功的机器学习算法，能够将 Google 翻译的性能提高 10% 以上。
- ChatGPT：AI 研究实验室 OpenAI 创建了 ChatGPT，这是一种生成式语言模型，可以说是世界上最智能的聊天机器人。要了解更多信息，请查看我们关于大型语言模型变革力量的网络研讨会和关于 ChatGPT 的能力和局限性的文章。
开源工具打造卓越 AI 平台
您可以使用许多工具来构建和部署机器学习和深度学习模型。一些从业者选择功能更全面的 AI 平台，但有很多方法可以将开源工具组合起来，创建一个虚拟 AI 平台来构建和部署您的模型。
像 Anaconda、PyTorch、TensorFlow/Keras 和 🤗Transformers 这样的开源工具可以组合在一起，构成一个卓越的 AI 平台，因为它们
- 成本低于专有工具，因为它们通常可以免费使用和分发；
- 比专有工具更灵活，因为您可以自定义它们以适应您项目的特定需求；
- 可能比专有工具更可靠，因为它们是由用户社区开发，这些用户测试和改进软件；并且
- 使与他人在 AI 项目上进行协作变得容易，因为它们在线可用，并允许任何人为软件的开发做出贡献。
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