一文搞懂LLM大模型！LLM从入门到精通万字长文（2024.7月最新）
LLM大模型从入门到精通
lora微调Qwen模型全流程
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种用于大模型高效微调的方法。通过对模型参数进行低秩分解和特定层的微调，LoRA 能在保持模型性能的前提下显著减少训练所需的参数量和计算资源。接下来是对 LoRA 微调 Qwen 模型的完整技术流程概述：模型和分词器加载首先，从预训练模型库中加载预
AI：239-YOLOv8的高效涨点 | 集成EfficientViT提升主干网络性能
高效的多头注意力机制：相比传统的ViT，EfficientViT通过改进的多头注意力机制，降低了计算复杂度。轻量级设计：EfficientViT通过减少网络参数和计算量，实现了更低的延迟和更少的资源消耗。增强的特征提取能力：通过混合使用卷积和变换器，EfficientViT在保持高效的同时，能够提取
【可能是全网最丝滑的LangChain教程】十九、LangChain进阶之Agents
LangChain 的代理（Agents）模块允许开发者使用语言模型作为推理引擎，以动态确定执行的一系列动作，而不是硬编码这些动作。
一文彻底搞懂Transformer - Add & Norm（残差连接和层归一化）
在Transformer模型中，Add & Norm（残差连接和层归一化）是两个重要的组成部分，它们共同作用于模型的各个层中，以提高模型的训练效率和性能。网络退化：网络退化（Degradation）是深度学习中一个常见的现象，特别是在构建深层神经网络时更为显著。它指的是在网络模型可以收敛的情况下，随
大模型推理加速调研（框架、方法）
大模型推理加速的目标是高吞吐量、低延迟。吞吐量为一个系统可以并行处理的任务量。延时，指一个系统串行处理一个任务时所花费的时间。调研了一些大模型推理的框架。
催化反应产率预测赛题--Datawhale AI夏令营
碳氮成键反应、Diels-Alder环加成反应等一系列催化合成反应，被广泛应用于各类药物的生产合成中。研究人员与产业界在针对特定反应类型开发新的催化合成方法时，往往追求以高产率获得目标产物，也即开发高活性的催化反应体系，以提升原子经济性，减少资源的浪费与环境污染。然而，开发具有高活性的催化反应体系通
开源：cuda studio云原生一站机器学习、深度学习、大模型AI平台
算力，标注，训练一站式平台
详解归一化、标准化、正则化以及batch normalization
一文详解归一化、标准化、正则化以及batch normalization
AI：39-基于深度学习的车牌识别检测
从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。📌📌📌本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习
图像相关的基础知识【RGB和RGBA】—附python代码实现
图像处理基础知识，了解RGB和RGBA
人工智能全景图2.0 | 一文了解人工智能学科
如果你对人工智能感兴趣，不妨来看看人工智能学科的全景地图！
在pycharm里如何使用Jetbrains AI Assistant
人工智能聊天这是一个非常有趣的功能，它可以让您与大型语言模型进行对话、提出问题或迭代任务。您可以打开 AI 助手工具窗口，在输入框中输入您想说的话或问的问题，然后按回车键发送。AI 将根据您输入的内容和项目中使用的语言和技术给出回复。如果您对 AI 的回复满意，并且想要将 AI 生成的代码插入到编辑
AI：235-YOLOv8改进高效涨点 | 基于DiverseBranchBlock的多元分支模块与高效重参数化
DiverseBranchBlock（DBB）是一种具有多分支结构的卷积模块，其核心思想是在训练阶段通过多个不同的分支进行特征提取，从而增强模型的表达能力。在推理阶段，这些分支通过重参数化技术合并为一个卷积层，从而保证了推理效率。DBB的多元分支包括标准卷积、1x1卷积、3x3卷积、以及带有不同尺寸
聚星文社——3分钟做10条 Ai小说推文视频，简直不敢相信！
同时，它还可以分析用户的写作风格和习惯，为其提供个性化的指导和优化建议，帮助提升创作水平。聚星文社AI工具是一个强大的辅助工具，可以为文学创作者提供更多的灵感和创新可能性。它可以提供多种功能，例如智能写作助手、故事情节生成、角色创造、对话写作等。通过使用这个工具，用户可以更轻松地进行文学创作，获得创
兼顾智能安全，医疗电子与AI如何打通？
虽然目前光子计数技术仍在开发的过程中，但我们有理由相信，在不久后的将来，随着技术的进一步发展和应用拓展，光子计数有望在全球范围内得到更广泛的应用，为人类健康事业的发展做出更大的贡献。安森美耕耘医疗行业已经有三十多年的历史，例如在专业助听器的产品化落地中，安森美解决方案集成了多核处理器、先进的音频处理
生成式 AI 的发展方向，是 Chat 还是 Agent？
生成式人工智能（AI）是一个广泛的领域，涵盖了多种技术和应用。（聊天）和（代理）。这两个方向并不是相互排斥的，而是可以相互补充和融合的。
[论文精读] StyleGAN2 论文&代码理解 (上)
精读这篇文章的原来还是来自于一些工作中的启发，人脸修复算法(face restoration)效果较好的基于可以分为3个流派，一种基于stylegan先验的GFPGAN、GPEN等，另外两种分别是基于transform和diffusion。而基于stylegan的方式通常都是采用 stylegan2
智能工业：来看看人工智能（AI）在PLC中的颠覆性应用！
首先定义了输入信号和输出信号，然后通过AI算法模块对输入信号进行处理，生成相应的控制信号，最后将控制信号输出到执行器。在AI算法模块中，可以根据具体需求插入不同的AI算法实现，比如神经网络、决策树等，以实现智能化的控制逻辑。随着人工智能技术的发展，AI在PLC中的应用也日益广泛，给工业自动化带来了颠
【深度学习】“复杂场景下基于深度学习的卷积神经网络在鸟类多类别识别中的模型设计与性能优化研究“(上)
本研究旨在探索基于深度学习的卷积神经网络在鸟类多类别识别中的应用潜力，通过深入分析模型设计和性能优化的方法，以应对复杂环境带来的挑战。通过系统的实验验证和性能评估，本研究试图为解决实际应用中的识别难题提供创新的解决方案和理论支持。
