【深度解析】AI大模型的全面概述
随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型一直被视为推动人工智能领域提升的关键因素，大模型已成为了引领技术浪潮研究和应用方向。大模型是指具有庞大规模和复杂结构的人工智能模型，它们具有数以亿计的参数和深层次的神经网络架构。这些模型通过学习海量数据和深度神经网络的优化，在各种任务上取得了令人瞩目的成果。本文
3款自己电脑就可以运行AI LLM的项目
AnythingLLM、LocalGPT和PrivateGPT都是与大语言模型（LLM）相关的项目，它们允许用户在本地环境中与文档进行交互，但它们在实现方式和特点上存在一些差异。AnythingLLM使用Pinecone和ChromaDB来处理矢量嵌入，并使用OpenAI API来实现其LLM和会话
通用提示词优化器: 安全文本到图像生成的新方案
文本到图像(Text-to-Image, T2I)生成模型在近年来取得了巨大的进步,能够基于文本提示词生成高质量的图像。然而,这些强大的模型也面临着一个严重的问题:它们容易被滥用来生成不安全的内容,如色情、骚扰和非法活动相关的图像。为了解决这一问题,研究人员提出了一种新颖的方法 - 通用提示词优化器
Linux安装Ollama实现本地AI服务的搭建
Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，可以让用户执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型，例如 Llama2。配置说明，该脚本会同时安装docker服务和ollama服务，所以用户不需要提前准备docker环境，如果客户服务器上已经有doc
深入探索：【人工智能】、【机器学习】与【深度学习】的全景视觉之旅
人工智能、机器学习和深度学习是现代科技的重要组成部分，正深刻影响着各个行业的发展。从理论到实践，再到未来的发展趋势，AI技术的发展为我们提供了前所未有的工具来解决复杂的问题。然而，随着技术的进步，新的挑战也随之而来，如数据隐私、伦理问题等。为了实现AI技术的可持续发展，我们需要在技术创新与社会责任之
人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？
AI辅助编程对程序员工作的影响 程序员应重点发展的核心能力 人机协作模式下的职业发展规划
应对AI辅助编程工具的崛起：程序员的变革之道
随着AIGC（如ChatGPT、MidJourney、Claude等）大语言模型的不断涌现，AI辅助编程工具正在迅速普及，改变了程序员的工作方式。这些工具不仅提升了编程效率，也引发了对程序员未来角色的广泛讨论。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。那么，在这场技术变革
20240806 每日AI必读资讯
联合站队除360，包括BAT在内的大厂有百度、字节跳动、腾讯、阿里巴巴、华为，国产大模型“五小虎”， 智谱AI、月之暗面、MiniMax、百川智能、零一万物，还有五家头部垂类厂商，商汤科技、科大讯飞、好未来、幻方量化、面壁智能。- 该国产大模型能在综合能力12项指标的测试中，11项都超过了GPT-4
20240809 每日AI必读资讯
Runway Academy的Gen-3 Alpha提供了一种将真人视频与生成的视觉特效结合的创新方法。- 新增模型支持: Flux 模型集成为用户提供了示例工作流和模型下载链接，显著增强了 AI 图像生成能力。- 结合3D高斯溅射技术（3DGS），赋予了ExAvatar更真实和高效的渲染能力。-
0基础学会在亚马逊云科技AWS上利用SageMaker、PEFT和LoRA高效微调AI大语言模型（含具体教程和代码）
Amazon SageMaker 是一个完全托管的机器学习服务（大家可以理解为Serverless的Jupyter Notebook），专为应用开发和数据科学家设计，帮助他们快速构建、训练和部署机器学习模型。使用 SageMaker，您无需担心底层基础设施的管理，可以专注于模型的开发和优化。它提供了
ChaosMeta for AI：混沌工程让AI稳定性更上一层楼
混沌工程的核心思想是“通过在真实环境中引入故障，评估和提升系统的稳定性”。在实际应用中，这意味着通过故意制造各种错误和故障，观察系统的表现，从而找出和修复系统的脆弱点。随着AI系统逐渐成为现代技术的支柱，混沌工程的应用范围也在不断扩展。输出内容：模拟历史已发生的故障，如输出乱码，通过注入代码篡改故障
使用Ollama框架下载与使用Llama3 AI大模型的详尽指南
其中，由Meta AI开发的Llama3 AI大模型凭借其卓越的文本生成、翻译和问答能力，吸引了众多开发者和研究者的目光。它利用Docker容器技术，简化了大型语言模型的部署和管理过程，用户只需通过简单的命令即可启动和停止模型。此外，Ollama提供了丰富的预训练模型库，覆盖了从文本生成到翻译、问答
多模态安全偏好对齐数据集SPA-VL，全方位提升多模态大模型安全能力
随着人工智能技术的飞速发展，多模态模型（Large Multi-modal Models, MLLMs）凭借其在视觉与语言信息处理上的卓越能力，已经成为研究领域的热点话题。然而，技术进步的同时，这些模型的安全性问题也日益受到全球研究者的关注。近期，中国科学技术大学、复旦大学和上海人工智能实验室的联合
Datawhale X 魔搭 AI夏令营第四期 魔搭-AIGC方向 task01笔记
Datawhale AI夏令营第四期魔搭-AIGC方向 task01笔记及个人心得分享。从零入门AI生图原理&实践 是 Datawhale 2024 年 AI 夏令营第四期的学习活动（“AIGC”方向），基于魔搭社区“可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛”开展的实践学习——- 适合想 入门并实践
【技术观点】AI大语言模型10大安全风险的思考
综上所述，大模型是人工智能的发展趋势和未来，在技术上带来了重大进步和广阔前景，但其应用也伴随着一系列复杂的风险和挑战，需要各行业在开发使用过程中谨慎思考、不断优化。**个人隐私泄漏：**大模型可能需要大量个人数据进行训练和优化，这些数据如果泄漏或不当使用，会对个人隐私造成严重威胁。**滥用风险：**
【AI学习】[2024北京智源大会]具身智能：面向通用机器人的具身多模态大模型系统
面向通用机器人的具身多模态大模型系统王 鹤 | 北京大学助理教授，智源学者边听边做一些记录。
人工智能基础导论(一篇文章让你搞懂什么是人工智能、机器学习、深度学习和强化学习）
简单介绍了人工智能AI的细分领域：机器学习、深度学习、强化学习等，对AI中的搜索、ML中的监督式学习：分类与回归、无监督式学习：聚类，进行了简单描述深度学习、强化学习。重点在于区分这几种类型以及明确其涵盖范围
【人工智能 | 机器学习 | 理论篇】模型评估与选择
本文为个人学习笔记。
在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-专栏目录及必备知识点及相关设备
本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。学习本专栏内容需要准备以下硬件设备：1、RK3588开发板2、带有 显卡的电脑 或 租借显卡服务器 进行数据训练3、网络摄像头，也
【人工智能】AI浪潮下，程序员如何保持核心竞争力？
在人工智能（AI）技术日新月异的今天，程序员面临着前所未有的机遇与挑战。AI不仅深刻改变了编程的方式，还对程序员的核心竞争力提出了新的要求。为了在这个AI时代保持并提升自身的竞争力，程序员需要从三个方面入手：优化AI日常办公流程、合理规划职业发展路径，以及不断提升商务能力。2024.8.8-8.9✍
