【机器学习】机器学习与人工智能融合新篇章：自适应智能代理在多元化复杂环境中的创新应用与演进趋势
通过深入探索机器学习与人工智能的融合，我们不难发现自适应智能代理在多元化复杂环境中展现出了强大的创新应用潜力。这一领域的研究成果已经证实了智能代理能够根据环境变化实时调整行为策略，并通过学习持续优化决策过程，从而在各个领域实现更高效、更精准的决策与行动。这些成果不仅为机器学习与人工智能的进一步发展奠
31万奖金池等你挑战！IJCAI 2024 第九届“信也科技杯”全球AI算法大赛正式开赛！聚焦AI尖端赛题！
第九届 “信也科技杯” 全球AI算法大赛 聚焦于语音深度鉴伪识别领域,旨在激发全球算法爱好者和专家的创新潜力,共同应对由人工智能技术发展带来的挑战。我们 **邀请参赛者** 运用深度学习等先进的算法技术，以期生成能够准确鉴别真伪语音的算法,共同推动这一领域的进步，确保技术的发展能够更好地服务于社会，
AI大模型探索之路-训练篇10：大语言模型Transformer库-Tokenizer组件实践
在自然语言处理（NLP）的世界里，文本数据的处理和理解是至关重要的一环。为了使得计算机能够理解和处理人类的自然语言，我们需要将原始的、对人类可读的文本转化为机器可以理解的格式。这就是Tokenizer，或者我们常说的分词器，发挥作用的地方。
AI时代：人工智能大模型引领科技创造新时代
随着AI技术的进步，新一代的AI技术已经开始尝试摆脱依赖人类活动数据的限制，并探索自我学习和自我进化的可能性。例如，OpenAI正在训练下一代的人工智能，暂名为“Q*”，这是一种可能首次采用“从零开始”的方式训练的人工智能，其智能不来自人类活动的数据，并且有潜力修改自身的代码以适应更复杂的学习任务。
【建议带走】10个经典的GPT 提示词，助力玩转AI
走进全民自定义ChatGPT助手的时代！
【工具】Office/WPS 插件｜AI 赋能自动化生成 PPT 插件测评 —— 必优科技 ChatPPT
本文参加百度的有奖征文活动，更主要的也是借此机会去体验一下 AI 生成 PPT 的产品的现状，因此本文是设身处地从用户的角度去体验、使用这个产品，并反馈最真实的建议和意见，除了明确该产品的优点之外，也发现了不少缺陷和问题。
从零开始复现AI-IMU论文结果
AI IMU文章复现
智能化未来：Agent AI智能体的崛起与全球挑战
Agent AI智能体可以实现持续学习，即在不断地接收新的数据和信息的同时，不断地更新和优化自己的模型和知识。这种持续学习的过程可以让Agent AI智能体不断适应变化的环境和需求，保持其高效的性能。综上所述，Agent AI智能体是一种强大的智能系统，通过机器学习和深度学习等技术实现自我优化和知识
Mac配置pytorch的保姆级教程！！
本篇文章将介绍Mac用户如何配置PyTorch，需要事先完成的准备工作如下：安装AnaConda安装PyCharm安装python视频版教程移步B站。
大数据平台和AI的整体架构和开源技术使用
大数据平台为AI提供数据支撑，AI模型则嵌入到大数据处理流程中，实现智能分析和决策。例如，通过Spark或Flink处理原始数据，然后使用MLlib或TensorFlow进行模型训练，最后将训练好的模型部署到如Kafka或Flink的流处理系统中进行实时预测，或者使用TensorFlow Servi
Spring AI，调用OpenAI大模型接口，让ChatGPT给你讲笑话
SpringAI,ChatGPT,OpenAI接口
AI智能化逐渐趋于成熟后，预测今后最吃香的开发职业
今天我们不说其他产品、测试或者UI的工作内容，单纯说一下开发方面的，我们该如何利用AI提升自己的开发效率与质量呢？
开启智慧之旅，AI与机器学习驱动的微服务设计模式探索
AI与机器学习为微服务设计带来新机遇。这些技术不仅优化了微服务架构，还推动了软件工程设计的革新。实际应用中，AI与机器学习在微服务设计中展现出显著优势，如Netflix的智能推荐算法提升了用户体验，智能客服系统提高了服务效率和用户满意度，分布式库存管理系统实现了库存高效管理。个性化推荐微服务、故障预
AI大模型探索之路-训练篇21：Llama2微调实战-LoRA技术微调步骤详解
在人工智能领域，大型预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为推动自然语言处理（NLP）任务发展的重要力量。Llama2作为其中的一个先进代表，通过其庞大的参数规模和深度学习机制，展现了在多种NLP任务上的卓越性能。然而，为了使Llama2更好地适应特定的应用场
【人工智能】机器学习算法综述及常见算法详解
机器学习算法是一种基于数据和经验的算法，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的模式、规律和关联，并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化等任务。机器学习算法的目标是从数据中提取有用的信息和知识，并将其应用于新的未知数据中。逻辑函数，也称为�������sigmoid函数，是一条 S 形曲线，
条件生成对抗网络（cGAN）在AI去衣技术中的应用探索
生成器G根据随机噪声和条件变量生成去衣后的图像，而判别器D则判断生成的图像是否真实且符合指定的条件。在训练过程中，生成器和判别器通过竞争和合作的方式，共同优化一个损失函数，使得生成的图像既真实又符合给定的条件。随着深度学习技术的飞速发展，生成对抗网络（GAN）作为其中的一个重要分支，在图像生成、图像
AI大模型探索之路-训练篇25：ChatGLM3微调实战-基于LLaMA-Factory微调改造企业级知识库
在当前信息技术迅猛发展的时代，知识库的构建与应用已成为企业竞争的关键。随着自然语言处理技术的不断进步，基于微调的企业级知识库改造落地方案受到越来越多的关注。在前面的系列篇章中我们分别实践了基于CVP架构-企业级知识库实战落地和基于基于私有模型GLM-企业级知识库开发实战；本文将深入探讨和实践一种基于
【AI智能体】零代码构建AI应用，智能体的数字形象，沉浸式的数字人体验，可以和用户语音对话，情感伴侣应用
围绕为用户提供情感支持和解决情感问题展开。开发一款智能应用，结合语音识别和情感分析技术，为用户提供情感倾诉、建议和心理疏导等功能。通过设计不同角色和场景，满足用户在不同生活领域的情感需求，例如在家庭、社交、职场等场景下提供不同类型的情感支持。同时，考虑商业模式的潜力和可行性，可以探索付费服务、广告推
【机器学习】人力资源管理的新篇章：AI驱动的高效与智能化
人力资源管理的新篇章：AI驱动的高效与智能化
AI家居设备的未来：智能家庭的下一个大步
通过机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，AI系统能够学习和理解用户的行为习惯、偏好和需求，从而实现智能化的控制和个性化的服务。综上所述，智能家居在未来将发展成为一个多元化、生态化和智能化的领域，为人们的生活带来更多便利和舒适。通过机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术，智能家居设备将能够更好地
