动手学习RAG: moka-ai/m3e 模型微调deepspeed与对比学习

主要是修改了导入为包的导入,而不是相对引用。这里稍微修改了open-retrievals。数据仍然采用之前介绍的。

Mobile ALOHA前传之VINN, Diffusion Policy和ACT对比

对比mobile aloha三大模型优劣特点对比

ConvGRU原理与开源代码

ConvGRU(卷积门控循环单元)是一种结合了卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的深度学习模型。与ConvLSTM类似,ConvGRU也主要用于处理时空数据,特别适用于需要考虑空间特征和时间依赖关系的任务,如视频分析、气象预测和交通流量预测等。

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AIGC--如何在内容创作中合理使用AI生成工具?

AI生成内容(AIGC)的工具在内容创作中扮演着越来越重要的角色。合理使用这些工具,不仅能够帮助创作者提高效率,还能激发创意、优化流程。然而,使用不当可能会导致内容缺乏深度、出现重复或难以表达个性。因此,本文将深入探讨如何在创作流程中合理使用AI生成工具,以便从多个角度对内容进行个性化和定制化,并分

AI克隆你声音?F5 TTS颠覆语音合成

F5 TTS 语音合成模型火爆登场🔥,实现零样本声音克隆🎤,速度快如闪电⚡,支持多语言无缝切换🌐,开源且易于使用!快来体验这项AI黑科技吧!🚀。

【面试】如何度量概率分布的相似度

衡量两个概率分布之间差异的非对称度量,常用于变分推断和信息论。KL散度的对称形式,适合度量两个分布的相似度,广泛应用于GANs。衡量两个分布之间的全局差异,特别适合形状匹配和最优传输问题。度量两个分布之间的最大绝对差异,常用于统计检验和概率模型评价。

构建可扩展、安全和智能的数字化解决方案:微服务架构与物联网的深度融合

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【每日一题】【算法双周赛】【第 20 场 小白入门赛评价/分享】赛后另类AI写题分析分享

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今日arXiv最热大模型论文:北京大学最新综述:视觉大模型中的漏洞与攻防对抗

本文清晰地整理出现有LVLM攻击方法,涵盖了LVLM攻击的最新发展。希望这篇综述能够为探索视觉语言大模型的安全问题的研究人员带来帮助~

大模型-基于大模型的数据标注

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基于人工智能的舆情分析模型及其在社交媒体监测中的应用研究【附保姆级代码】

GPT-4可以自动生成舆情摘要,帮助舆情监测团队快速理解关键内容和观点。# 设置API密钥# 输入长文本# 生成舆情摘要。

无限制使用OpenAI最新o1-mini、o1-preview模型:经济高效的AI推理模型

智创聚合API平台的费用更低,性价比更高,1美元额度仅需1元人民币,让每一位用户都能享受到 AI 带来的便利,而无需担心成本问题。立即加入智创聚合API平台,开始构建您的 AI 驱动的解决方案,释放 AI 大语言模型的商业潜力。OpenAI 最新推出的 o1 模型是该公司推理模型家族的首位成员,它通

Anaconda3+PyCharm+tensorflow安装与环境搭建(2024)

自己花了3小时看教程学习安装,教程繁琐且安装的版本过于久远,这里提供2024的版本安装与环境搭建。点击网址,安装pycharm社区版(下滑就有了)也可以选择安装专业版。这里利用清华镜像安装 TensorFlow,因为快~根据电脑的操作系统不同安装pycharm。3 安装 TensorFlow 的步骤

【AI开源项目】LobeChat - 全面手把手教程,深入解析与一键部署指南,助你轻松构建专属私有ChatGPT!

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取代李佳琦们,AI数字人主播被抖音“封禁”-数字人抖音直播不封号!

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2024 科大讯飞全球 1024 开发者节:AI 文娱论坛“重构内容与表达”精华回顾

10 月 24 日,2024 科大讯飞全球 1024 开发者节 AI 文娱论坛在合肥成功举办,主题为“重构内容与表达”,探讨 AI 时代下文娱产业的最新趋势,见证讯飞 AI 文娱业务的重大发布。

【机器学习】标签编码(Label Encoding)、独热编码(One-Hot Encoding)

字符特征转数值特征的两种编码方式

AI大模型推理的详细过程和推理优化技术,以及代码实战样例

近年来,随着计算能力的显著提升与算法的不断进步,人工智能领域迎来了一个重要的转折点——大规模预训练模型(通常简称为大模型)的发展。这些模型以其卓越的表现力在自然语言处理、图像识别等多个领域取得了令人瞩目的成就。本文旨在为读者提供关于大模型如何执行其核心任务之一——推理(inference)的全面理解

基于人工智能的虚拟医学助手在辅助诊断与个性化治疗中的应用与技术进展【附保姆级代码】

基于人工智能的虚拟医学助手正在改变现代医疗的诊断和治疗流程。通过深度学习、自然语言处理、联邦学习等前沿技术,虚拟助手不仅能够提供高效、精确的诊断支持,还能为个性化治疗提供优化建议。尽管其应用中面临数据隐私、可解释性、数据不平衡等挑战,相关技术的进步为解决这些问题提供了新思路。虚拟医学助手的广泛应用前

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