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 人工智能基础

一分钟了解 ChatGPT 语音对话

一、背景 近期 ChatGPT 推出新的语音和图像功能,可以与用户进行语音对话或基于用户上传的图像进行分析和对话,提供了一种新的、更直观的交互体验。用户可以更轻松地表达自己的需求、提出问题,并获得 ChatGPT 的回答和建议。而且,语音合成的真实度让用户感觉像是在与真实的对话伙伴进行交流,提供...[2023/10/25]

如何使用DALL-E 3

如何使用 DALL-E 3:OpenAI 图像生成指南 DALL-E 3 是 OpenAI 图像生成器的高级版本,它可以理解自然语言提示来创建详细图像。 它克服了以前版本的方形图像限制,现在支持各种宽高比。 一个显着的特点是它能够从描述中生成艺术,将简单的语言转化为视觉艺术。 它与 Chat ...[2023/10/25]

Lora升级!ReLoRa!最新论文 High-Rank Training Through Low-Rank Updates

Lora升级!ReLoRa!最新论文 High-Rank Training Through Low-Rank Updates

关注公众号TechLead,分享AI与云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人。 摘要 尽管通过扩展导致具有数千亿参数的大型网络在...[2023/10/25]

LLM在text2sql上的应用

一、前言: 目前,大模型的一个热门应用方向text2sql它可以帮助用户快速生成想要查询的SQL语句。那对于用户来说,大部分简单的sql都是正确的,但对于一些复杂逻辑来说,需要用户在产出SQL的基础上进行简单修改,Text2SQL应用主要还是帮助用户去解决开发时间,减少开发成本。 Text t...[2023/10/25]

安信可开发环境构建-基于Ai-WB2系列 和 Ai-M61 或 Ai-M62 (环境上下文切换)

安信可开发环境构建-基于Ai-WB2系列 和 Ai-M61 或 Ai-M62 (环境上下文切换)

首先,对于Ai-WB2系列环境的构建官方文档已经讲的非常明白了,这里不做阐述 如下链接所示https: blog.csdn.net/Boantong_/article/detail 128480919 本人亲自测试可行,请严格follow官方的steps。 另外需要注意的是,为了避免错误...[2023/10/25]

大语言模型基础-Transformer模型详解和训练

一、Transformer概述 Transformer是由谷歌在17年提出并应用于神经机器翻译的seq2seq模型,其结构完全通过自注意力机制完成对源语言序列和目标语言序列的全局依赖建模。 Transformer由编码器和解码器构成。图2.1展示了该结构,其左侧和右侧分别对应着编码器(Enco...[2023/10/25]

基于LangChain的LLM应用开发3——记忆

此情可待成追忆,只是当时已惘然。我们人类会有很多或美好或痛苦的回忆,有的回忆会渐渐模糊,有的回忆午夜梦醒,会浮上心头。 然而现在的大语言模型都是没有记忆的,都是无状态的,大语言模型自身不会记住和你对话之间的历史消息。根本用不着“时时勤拂拭”,天然就是“本来无一物”。每一次的请求交互、api调用...[2023/10/23]

关于AI时代的程序架构的变化

关于AI时代的程序架构的变化

以ChatGPT为代表的AI出现,表示着AI的零点时刻已经突破。现在AI的使用已经不用再多说了,实际上是已经侵入到各行各业。所有人都在疯狂寻找本行业AI的使用场景,这样的盛景只在互联网刚出现的时候能感受到。 马化腾说,这个AI有可能像电一样是重要的未来的基础元素。我感觉还是很有可能。原来波士顿...[2023/10/23]

【论文阅读】点云地图动态障碍物去除基准 A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps

【论文阅读】点云地图动态障碍物去除基准 A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps 终于一次轮到了讲自己的paper了 hahaha,写个中文的解读放在博客方便大家讨论 Title Picture Refere...[2023/10/19]

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (115)-- 算法导论10.2 8题

八、用go语言,说明如何在每个元素仅使用一个指针 x.np(而不是通常的两个指针 next和prev)的下实现双向链表。假设所有指针的值都可视为 k 位的整型数,且定义x.np=x.next XOR x.prev,即x.nert和x.prev 的 k 位异或。(NIL 的值用0表示。)注意要说明获...[2023/10/18]

基于开源模型搭建实时人脸识别系统(四):人脸质量

续人脸识别实战之基于开源模型搭建实时人脸识别系统(三):人脸关键点、对齐模型概览与模型选型_CodingInCV的博客-CSDN博客 不论对于静态的人脸识别还是动态的人脸识别,我们都会面临一个问题,就是输入的人脸图像的质量可能会很差,比如人脸角度很大,人脸很模糊,人脸亮度很亮或很暗。这些质量低...[2023/10/18]

Stable-diffusion WebUI API调用方法

写这篇文章的主要原因是工作中需要写一个用训练好的模型批量生图的脚本,开始是想用python直接加载模型,但后来发现webui的界面中有不少好用的插件和参数,所以最终改成调用WebUI接口的方式来批量生图。 Stable-diffusion的webui界面使用比较方便,但是它的api文档比较简陋...[2023/10/17]

机器学习即代码的时代已经到来

译者注: 到底是 AI 会吃掉软件还是软件会吃掉 AI?为了 job security 工程师应该把宝押在哪儿?这篇 2021 年的文章提供的一些视角似乎印证了它现在的流行,有点“运筹于帷幄之中,决胜于数年之后”的意思,颇值得软件架构师和产品经理们内省一番。 2021 版的 《人工智能现状...[2023/10/13]

利用ChatGPT提升测试工作效率——测试工程师的新利器(一)

1、前言 随着ChatGPT的爆火,各个行业开始尝试利用ChatGPT来提升工作效率。其中,测试工程师们也开始探索如何应用ChatGPT来加强测试工作。在本文中,我们将从测试工程师的角度出发,探讨ChatGPT在测试工作中的应用。通过ChatGPT,测试工程师可以快速进行人机对话,从而加速测试任...[2023/10/13]

umich cv-2-2

UMICH CV Linear Cla ifiers 在上一篇博文中,我们讨论了利用损失函数来判断一个权重矩阵的好坏,在这节中我们将讨论如何去找到最优的权重矩阵 想象我们要下到一个峡谷的底部,我们自然会选择下降最快的斜坡,换成我们这个问题就是要求权重矩阵相对于损失函数的梯度函数,最简单的方法就...[2023/10/13]

使用人工神经网络训练手写数字识别模型

博客地址:https: www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示 下载项目 https: github.com/zylyehuo/ANN-main 下载数据集(共四个)(上一步中已包含数据集,按需自己下载) http: yann.lecun.com/...[2023/10/11]

自动驾驶传感器技术

自动驾驶传感器技术是自动驾驶系统的关键组成部分,它使车辆能够感知并理解周围环境。本文将深入探讨自动驾驶传感器技术,包括常见类型、工作原理以及它们在自动驾驶中的作用。 1. 摄像头 摄像头的工作原理 摄像头是基于光学原理的传感器,其工作原理基于以下过程: 光学透镜: 摄像头的前部有一个...[2023/10/9]

Selenium+dddocr轻松解决Web自动化验证码识别

大家好,我是狂师,今天给大家推荐一款验证码识别神器:dddocr。 1、介绍 dddocr是一个基于深度学习的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库,用于识别图片中的文字。它可以识别各种类型的文字,包括印刷体、手写体、表格、条形码等。dddocr库...[2023/9/19]

Falcon-7B大型语言模型在心理健康对话数据集上使用QLoRA进行微调

Falcon-7B大型语言模型在心理健康对话数据集上使用QLoRA进行微调

文本是参考文献[1]的中文翻译,主要讲解了Falcon-7B大型语言模型在心理健康对话数据集上使用QLoRA进行微调的过程。项目GitHub链接为https: github.com/iamarunbrahma/finetuned-qlora-falcon7b-medical,如下所示: 使...[2023/9/19]

SK 简化流行编程语言对 生成式AI 应用开发的支持

SK 简化流行编程语言对 生成式AI 应用开发的支持

Semantic Kernel[1] 是一个开源的将大型语言模型(LLM)与流行的编程语言相结合的SDK,Microsoft将Semantic Kernel(简称SK)称为轻量级SDK,结合了OpenAI,Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员能够通...[2023/9/18]

深度学习(十四)——优化器

反向传播可以求出神经网路中每个需要调节参数的梯度(grad),优化器可以根据梯度进行调整,达到降低整体误差的作用。下面我们对优化器进行介绍。 1. 如何使用优化器 官方文档:torch.optim — PyTorch 2.0 documentation (1)构造优化器 举个栗子: o...[2023/9/15]

基于开源模型搭建实时人脸识别系统(二):人脸检测概览与模型选型

续 基于开源模型的实时人脸识别系统 进行人脸识别首要的任务就是要定位出画面中的人脸,这个任务就是人脸检测。人脸检测总体上算是目标检测的一个特殊情况,但也有自身的特点,比如角度多变,表情多变,可能存在各类遮挡。早期传统的方法有Haar Cascade、HOG等,基本做法就是特征描述子+滑窗+分类...[2023/9/14]

特斯拉Dojo超算:AI训练平台的自动驾驶与通用人工智能之关键

特斯拉公开Dojo超算架构细节,AI训练算力平台成为其自动驾驶与通用人工智能布局的关键一环 在近日举行的Hot Chips 34会议上,特斯拉披露了其自主研发的AI超算Dojo的详细信息。Dojo是一个可定制的超级计算机,从芯片到系统全部由特斯拉自主设计,主要目标是高效运行各种机器学习训练算...[2023/9/13]

从Google开发者大会浅谈LLM的应用

这周参加了在上海世博中心举办Google I/O Connect中国开发者大会,有几年没参加这么高质量的活动,有点感慨。       期间重点听了关于GCP和Google AI大语言模型的主题演讲,发现目前各大厂商仍然还处于大语...[2023/9/10]

使用GPU搭建支持玛雅(Maya)和Adobe AI,DW,PS的职校云计算机房

背景 学校为职业学校,计算机教室需要进行Maya、Adobe?Illustrator、Adobe Dreamweaver、Adobe PhotoShop等软件的教学。每个教室为35用户。资源需求为4核、8G内存、80G硬盘。 基于桌面虚拟化VDI技术的机房在成本、可管理性方面,相对于传统胖终端...[2023/9/9]

使用GPU搭建支持玛雅(Maya)和Adobe AI,DW,PS的职校云计算机房

背景 学校为职业学校,计算机教室需要进行Maya、Adobe?Illustrator、Adobe Dreamweaver、Adobe PhotoShop等软件的教学。每个教室为35用户。资源需求为4核、8G内存、80G硬盘。 基于桌面虚拟化VDI技术的机房在成本、可管理性方面,相对于传统胖终端...[2023/9/9]

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (89)-- 算法导论8.3 2题

二、用go语言,下面的排序算法中哪些是稳定的:插入排序、归并排序、堆排序和快速排序?给出一个能使任何排序算法都稳定的方法。你所给出的方法带来的额外时间和空间开销是多少? 文心一言: 在Go语言中,以下排序算法是稳定的: 插入排序 归并排序 而以下的排序算法是不稳定的: 堆排序 快速排序...[2023/9/9]

Code Llama:Llama 2 学会写代码了!

引言 Code Llama 是为代码类任务而生的一组最先进的、开放的 Llama 2 模型,我们很高兴能将其集成入 Hugging Face 生态系统!Code Llama 使用与 Llama 2 相同的社区许可证,且可商用。 今天,我们很高兴能发布 Hugging Face 对 Code L...[2023/9/9]

白嫖一个属于你的私有大模型

最近国内的大模型可谓是遍地开花,你瞧瞧: 这么火,我也想搞一个试试,于是就有了这篇文章!对,你没看错,就是白嫖。 毕竟人家清华都开源了,哈哈哈hoho~~ 先把开源地址贴一下,老铁们可以自行去瞧一瞧: https: github.com/THUDM/ChatGLM-6B https:...[2023/9/9]

机器学习之分类

分类任务和回归任务的不同之处在于,分类任务需要做出离散的预测。对于多分类任务的神经网络模型,其输出目标通常会用one-hot编码来表示,在输出层中使用softmax函数,同时使用分类交叉熵损失函数进行训练。在本博客中,我们将使用TensorFlow的底层API实现一个基于全连接层的神经网络来进行...[2023/9/9]

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (88)-- 算法导论8.3 1题

一、用go语言,参照图 8-3 的方法,说明 RADIX-SORT在下列英文单词上的操作过程:COW,DOG,SEA,RUG,ROW,MOB, BOX, TAB, BAR, EAR,TAR, DIG,BIG, TEA,NOW,FOX。 文心一言: RADIX-SORT 是一种基于字符的排序算法,...[2023/9/9]

论文精读:带有源标签自适应的半监督域适应(Semi-Supervised Domain Adaptation with Source Label Adaptation) - zh-jp

Semi-Supervised Domain Adaptation with Source Label Adaptation 具有源标签适应的半监督域适应 原文链接 Abstract 文章指出当前的半监督域适应(Semi-Supervised Domain Adaptation, SSD...[2023/9/6]

【译】IntelliJ IDEA 2023.2 最新变化——JetBrains IDE 中的 AI 助手

前言 本周所有基于 IntelliJ 的 IDE 和 .NET 工具的 EAP 版本都包含一个主要新功能:AI A istant。本博文重点介绍我们基于 IntelliJ 的 IDE,并且即将推出专门的 .NET 工具博文。 生成式人工智能和大型语言模型正在迅速改变软件开发工具的格局,将这项...[2023/9/6]

使用“文心一言”编写技术博文《搭建企业知识库:基于 Wiki.js 的实践指南》

  百度于8月31日零点宣布,文心一言率先向全社会全面开放。我也是立即体验了下,感觉还不错。下面分享一下,如何使用“文心一言”写一篇技术博客。 Step 01 生成文案主体   可以对文心多次提问,每次生成的会不一样,选择一篇比较喜欢的文案,点击下方按钮复制出来。   提问:写博客《...[2023/9/6]

Prompt 指北:如何写好 Prompt,让 GPT 的回答更加精准

目录1. 得亏 GPT 脾气好2. 玩 GPT 得注意姿势3. 指南指北指东指西3.1 首先你得理解 GPT 是咋工作的3.2 “Prompt 工程”走起3.3 奇淫技巧之:分隔符3.4 奇淫技巧之:举例子3.5 奇淫技巧之:思维链3.6 奇淫技巧之:奇淫技巧4. 我知道你想积累你自己的 Pro...[2023/9/6]

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (85)-- 算法导论8.2 2题

二、用go语言,试证明 COUNTING-SORT 是稳定的。 文心一言: 要证明 COUNTING-SORT 是稳定的,我们需要证明在排序过程中,具有相同值的元素在排序后仍保持其原始的相对顺序。COUNTING-SORT 是一种基于计数的排序算法,其核心思想是利用计数数组记录待排序元素的数量。...[2023/9/4]

GPT-4 到底能帮你干点啥?

GPT-4 到底能帮你干点啥?

目录1. 从哪儿聊起呢2. 潮起潮退3. 遇强则强,遇我则……3.1 玩法一:辅助技能提升3.2 镜头背后的故事3.3 玩法二:综合“技术选型”3.4 镜头背后的故事3.5 玩法三:快速生成 Terraform 配置3.6 镜头背后的故事3.7 玩法四:生成简单的 Python 脚本3.8 镜头...[2023/9/1]

AI绘图开源工具Stable Diffusion WebUI前端API对接

背景 本文主要介绍 AI 绘图开源工具 Stable Diffusion WebUI 的 API 开启和基本调用方法,通过本文的阅读,你将了解到 stable-diffusion-webui 的基本介绍、安装及 API 环境配置;文生图、图生图、局部重绘、后期处理等 API 接口调用;图像处...[2023/9/1]

一道小学一年级数学题,国产大模型全军覆没

让8个国产主流大模型做做小学一年级的数学题看看? 8月31日消息,首批大模型产品将陆续通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》(以下简称《暂行办法》)备案,可正式上线面向公众提供服务。其中包括:百度文心一言、抖音云雀大模型、智谱AI的GLM大模型、中科院的紫东太初大模型、百川智能的百川大...[2023/9/1]

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (84)-- 算法导论8.2 1题

一、用go语言,参照图8-2 的方法,说明 COUNTING-SORT 在数组 A=(6,0,2,0,1,3,4,6,1,3,2)上的操作过程。 文心一言: Counting Sort 是一种非比较型整数排序算法,适用于一定范围内的整数排序。它的基本思想是,对每一个输入元素 x,确定小于 x 的...[2023/9/1]

开源 SD-Small 和 SD-Tiny 知识蒸馏代码与权重

最近,人工智能社区在开发更大、更高性能的语言模型方面取得了显著的进展,例如 Falcon 40B、LLaMa-2 70B、Falcon 40B、MPT 30B; 以及在图像领域的模型,如 SD2.1 和 SDXL 。这些进步无疑推动了人工智能的发展,使其具有高度多功能和最先进的图像生...[2023/8/30]

中文情感分类

本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了文本分类任务过程,主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试,也简要介绍了模型训练流程,不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务和数据集介绍 1.任务 中文情感分类本质还是一个文本分类问题。 2.数据集 本...[2023/8/30]

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (83)-- 算法导论8.1 4题

四、用go语言,假设现有一个包含n个元素的待排序序列。该序列由 n/k 个子序列组成,每个子序列包含k个元素。一个给定子序列中的每个元素都小于其后继子序列中的所有元素,且大于其前驱子序列中的每个元素。因此,对于这个长度为 n 的序列的排序转化为对 n/k个序列中的k个元素的排序。试证明: 这个排序...[2023/8/29]

langchain中的LLM模型使用介绍

简介 构建在大语言模型基础上的应用通常有两种,第一种叫做text completion,也就是一问一答的模式,输入是text,输出也是text。这种模型下应用并不会记忆之前的问题内容,每一个问题都是最新的。通常用来做知识库。 还有一种是类似聊天机器人这种会话模式,也叫Chat models。这...[2023/8/29]

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (82)-- 算法导论8.1 1题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (82)-- 算法导论8.1 1题

一、如果用go语言,在一棵比较排序算法的决策树中,一个叶结点可能的最小深度是多少? 文心一言: 在一个排序决策树(如二叉搜索树)中,每个叶节点的最小深度等于输入数据中最大元素与最小元素之间的位距离。这是因为在最坏的情况下,每个比较都需要将最大元素向最小元素的路径移动,因此叶节点的最小深度就是所有...[2023/8/29]

关于ChatGPT的一些闲扯淡(1)

这篇写的有点迟了,前阵子ChatGPT正火的时候,懒病发作一直拖延。今天对ChatGPT做一个简单的讨论,也是把学习的心得和大家分享一下。 首先什么是GPT,英文全称是Generative Pretrained Transformers (生成式预训练转换器)。GPT是一个预先训练好的,用生成...[2023/8/29]

机器学习从入门到放弃:我们究竟是怎么教会机器自主学习的?

一、前言简介   我相信你一定听过一个说法,那就是机器学习模型可以被视为函数的一种表示方式。它们通常是由多个函数组成的,这些函数通过参数连接在一起。我们让机器从数据中提取模式、规律和关联,然后使用这些信息来做出预测、分类、聚类等任务。所以从本质上来说,在机器学习中我们其实就是要找一个超级函数,...[2023/8/29]

手把手教你使用人工智能生成游戏 3D 素材

引言 生成式 AI 已成为游戏开发中艺术工作流的重要组成部分。然而,正如我在 之前的文章 中描述的,从文本到 3D 的实用性仍落后于 2D。不过,这种情况正在改变。本文我们将重新审视 3D 素材生成的实用工作流程,并逐步了解如何将生成型 AI 集成到 PS1 风格的 3D 工作流中。 为什...[2023/8/21]

给你安利一款带有AI功能的数据库管理工具

写在前面 说到数据库管理工具,大家应该不陌生了 小伙伴们应该都用过Navicat、DBever、DataGrip、SQLyog、plsqldeveloper等数据库管理工具 这些工具呢都各自有优缺点。 今天要给大家推荐的是一款带有AI 功能的数据库管理工具Chat2DB 一 、??Chat...[2023/8/21]

用 GPT-4 给开源项目 GoPool 重构测试代码 - 每天5分钟玩转 GPT 编程系列(8)

目录1. 好险,差点被喷2. 重构测试代码2.1 引入 Ginkgo 测试框架2.2 尝试改造旧的测试用例2.3 重构功能测试代码3. 总结 1. 好险,差点被喷 早几天发了一篇文章:《仅三天,我用 GPT-4 生成了性能全网第一的 Golang Worker Pool,轻松打败 GitHu...[2023/8/18]

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