SpringBoot3.x 整合 Spring AI
Spring AI 集成到 SpringBoot3 版本，实现 openai 等目前主流的 ai 接口
20240508 每日AI必读资讯
CURE利用超过300万名患者的数据进行预训练，并针对特定的健康状况进行微调，能够准确预测治疗结果，效果与随机临床试验相当。- MAI-1 可能基于 Inflection 的技术和数据，但与 Inflection 原有的模型 Pi 是两个不同的项目。- 通过其广泛的用户和网络监控，可将检测到的恶意活
Agent AI智能体的未来探讨
Agent AI作为人工智能技术的重要形态之一，将在未来社会中扮演越来越重要的角色。其发展路径需要不断创新、拓展应用场景、建立监管机制，以应对技术、数据、人机交互等方面的挑战。Agent AI的发展离不开技术研究者、企业、政府和社会的共同努力，只有合作共赢，才能推动Agent AI技术的持续发展，为
【AI大模型】如何进行简单的AI大模型的训练
你可以从简单的模型开始，如多层感知器（MLP），然后逐步尝试更复杂的结构，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer。选择合适的框架：选择一个适合初学者的AI框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras。学习基础知识：首先，你需要了解机器学习和深度学习的
给你的 Obsidian 插上 AI 大模型引擎
目前来说，我已经用了一个多星期，也切换了不少模型，整体的体验效果不错，免费的 API 速度相较于GPT-4来说都能快出很多，虽然效果不如GPT-4，但能满足我的基本需求，剩下的就是我还需要花点时间研究研究如何调校好写好 prompt，让 AI 更好地服务于我。我长期使用本地笔记工具的主要原因，是不想
秘塔 AI 搜索：颠覆搜索的常态体验，强大+惊艳
相比之下，微软的new bing就是单纯的“搜索+ai”，很多时候还没有传统搜索引擎好用，但是这样的搜索方式，依然能让new bing访问量上升了15.8%。给出的内容不亚于一篇专业的测评，而且还综合了其他博主的评测，让你知道最全面的消息，不知道你看了这个之后，还有没有所谓的“信息差”的概念，这是完
通义千问(Qwen)AI大模型-系列_2
CodeQwen1.5是Qwen1.5的代码特定版本。它是一种基于变换器的纯解码器语言模型，在大量代码数据上进行预训练。
人工智能热点跟踪：CVPR 2024热门研究领域分析
本文可视化分析了计算机视觉顶会CVPR 2024的研究热点，归纳和总结了热门研究方向，可以为读者追踪计算机视觉的研究热点提供一些有价值的参考。
苹果iOS18将引入ChatGPT；美国AI禁令再升级；微软首发Phi-3多模态模型 | AI头条
整理 | 王轶群出品 | AI 科技大本营（ID：rgznai100）一分钟速览新闻点！谷歌努力手动删除搜索中奇怪的人工智能答案苹果和OpenAI签订协议，将在iOS18引入ChatGPT微软发布主打视觉能力的 Phi-3-vision 模型苹果押注庞大的用户群助力其在人工智能领域取胜软银寻求每年9
折戟 AI 搜索，谷歌是否已死？
文| 王启隆出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100）本月中旬的 Google I/O 大会上，AI 成为绝对焦点，Google高管在主题演讲中提及“AI”一词超过 120次，凸显了其战略重要性。为了应对 OpenAI “咄咄逼人”的宣发攻势以及竞争对手 Perplexity 在背后的凶猛追
统计学与人工智能：结合的力量
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门跨学科的研究领域，它旨在构建智能系统，使其能够自主地执行复杂的任务，并与人类相互作用。人工智能的主要目标是模仿、扩展或者替代人类的智能能力。统计学(Statistics)是一门数学和方法学的学科，它主要研究数据的收集
【机器学习】探究DQN通过训练来解决AI序列决策问题
DQN属于DRL（深度强化学习）的一种，它是深度学习与Q学习的结合体。使用 Q-learning 因为采用S-A表格的局限性，当状态和行为的组合不可穷尽时，就无法通过查表的方式选取最优的Action了。这时候就该想到深度学习了，想通过深度学习找到最优解在很多情况下确实不太靠谱，但是找到一个无限逼近最
【大模型】 基于AI和全球化进程的权衡：开源大模型与闭源大模型
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是OpenAI发布的一个大规模预训练语言模型。尽管GPT-3本身不是完全开源的，但OpenAI提供了API，使得开发者可以访问和使用该模型。它是基于Transformer架构，拥有1750亿参数，是目前最大的语言模
国产4纳米量产，吓坏了海外光刻机行业，日本和ASML赶紧示好
在中国芯片企业宣布4纳米小芯片量产后，光刻机行业的ASML和日本光刻机都纷纷向中国示好，其中ASML更是在2022年底加快了对中国出口光刻机的进度，再次证明了只要中国芯片技术取得突破，海外芯片行业就会迅速低头示好。美国以为只要限制全球芯片设备行业给中国供应相应的设备，例如ASML的EUV光刻机，那么
AI大模型探索之路-实战篇9：探究Agent智能数据分析平台的架构与功能
随着数据量的激增和业务复杂性的提升，企业和组织对高效、精准的数据分析工具的需求日益增强。智能数据分析平台因此应运而生，它结合了最新的人工智能技术，尤其是大型语言模型，来解析用户的自然语言查询，并实现这些查询到数据库操作的转换。这种创新不仅提升了数据分析的效率和准确性，还极大地改善了用户体验。本文将详
人工智能---什么是Transformer?
Transformer是一种强大的神经网络架构，最初由Google的研究人员在论文《Attention is All You Need》中提出，用于自然语言处理任务，特别是在机器翻译方面取得了巨大成功。Transformer的核心思想是完全基于自注意力机制(self-attention mechan
【AI大模型应用开发】以LangChain为例：从短期记忆实战，到如何让AI应用保持长期记忆的探索
本文我们来系统看下实现大模型应用记忆的方法，包括短期记忆和长期记忆。还是以LangChain为例来进行实战。
【人工智能】基于分类算法的学业预警
党的二十大报告指出：“我们要坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动，加快建设教育强国、科技强国、人才强国，坚持为党育人、为国育才，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才，聚天下英才而用之”。学生是祖国的未来，如何培养出优秀的接班人是学校管理部门常思的一个问题，即如何激发每一个学生的学习
【嵌入式AI开发】轻量化卷积神经网络Mnasnet（神经架构搜索）详解
谷歌轻量化卷积神经网络Mnasnet，介于MobileNet V2和V3之间。使用多目标优化的目标函数，兼顾速度和精度，其中速度用真实手机推断时间衡量。提出分层的神经网络架构搜索空间，将卷积神经网络分解为若干block，分别搜索各自的基本模块，保证层结构多样性。
