Reflection 70B：震撼AI行业的开源模型
随着人工智能（AI）技术的快速发展，开源与闭源模型的竞争变得越来越激烈。近日，Reflection 70B模型的发布在AI行业引发了巨大的震动。这款拥有70亿参数的开源模型不仅在多项基准测试中取得了优异成绩，还在很多情况下超越了主流的闭源大模型（如Claude 3.5和Google Gemini）。
【RL Latest Tech】分层强化学习：Option-Critic架构算法
分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）通过将复杂问题分解为更小的子问题，显著提高了强化学习算法在解决高维状态空间和长期目标任务中的效率。Option-Critic架构是分层强化学习中一种非常有影响力的方法，专门用于自动发现和优化子策略（称为“
【Python报错已解决】`AttributeError: move_to requires a WebElement`
在使用Selenium进行自动化测试时，`AttributeError: move_to requires a WebElement` 是一个常见的错误，它通常发生在尝试对一个非`WebElement`对象使用`move_to_element`方法时。本文将探讨这个错误的原因，并提供解决方案。
影刀---如何进行自动化操作
这个就是我们完整的流程了我们直接进行点击使用就行了，然后会弹出一个对话框，然后进行三连语句的输入，你们可以直接先复制好，然后点击进去就行了输入之后点击确定就能进行使用了。
真的没有AI能通过草莓测试？GPT-4o也不行！
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如何利用AI实现行业革命：从机器学习到生成式模型的深度解析
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发能够执行通常需要人类智能的任务的系统。这些任务包括学习、推理、问题解决、感知和语言理解。AI的历史可以追溯到1956年达特茅斯会议，这被视为AI领域的正式诞生。近年来，随着计算能力的增强和大数据的积累，AI技术取得了迅猛的发展。机器学习（Machine
机器视觉07——常见光源特点及应用之环形光源详解
机器视觉光源#前期文章分析了，选择一个合适的光源，需要满足的四点主要要求，文章见链接！本期开始，将分享常见光源的特点及应用。光源的特点，决定了其适合应用的场景。或者说，根据应用场景的需求，我们要选择具有相应特点的光源。
时频分析法——连续小波变换(CWT)
连续小波变换利用一组基函数（称为小波）对信号进行分析。这些小波是由一个母小波通过平移和缩放生成的。母小波 ψ(t) 是一个平均值为零的波形，通常具有快速衰减的特性。通过调整缩放因子 a 和平移参数 b 来生成不同的小波，从而能够聚焦于信号的不同特性。小波变换可以定义为：其中f(t) 是输入信号；ψ(
【计算机遥感方向】SCI期刊推荐！水刊、顶刊齐聚在此，速投！
欢迎提供与场和波相关的测量、建模、预测和预测技术的贡献，包括天线、信号和系统、地面和空间环境以及射电天文学中的无线电传播问题。用于通信和网络的信号处理;显示-人机交互、视觉信号处理和计算机视觉 （CV）、图像/视频质量评估和体验质量 、自发光/非自发光显示器 、柔性显示器和电子纸、显示器材料/组件和
天池 大模型逻辑推理 入门
第二届世界科学智能大赛逻辑推理赛道：复杂推理能力评估
机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别
人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 Task2- 优化机器学习模型和深度学习初认识
一、初识线性模型在上一篇的Task1中，我们最后谈到了梯度下降在一维和二维情况下的过程，现在让我们进一步地讨论机器学习这个话题。Task1里，我们举了用今天的数值预测明天的观看量的例子，下面是根据真实数据所做的图，预测时所用到的模型函数是贴合现实的。从图中，我们可以清晰地看到红线与蓝线是几乎重合的，
【强化学习】强化学习中的优势函数是什么？请能让初学者能理解的方式进行解释
优势函数（Advantage Function, A(s, a)）是对动作价值函数和状态价值函数的一个改进。它衡量了一个动作相对于其他可能动作的“优势”或“优势度”。用数学表达就是：) 是在状态 s 下采取动作 a 的价值。) 是在状态 s 下的价值（即，所有可能动作的加权平均回报）。
Pyspark DataFrame常用操作函数和示例
1.打印前几行1.1 show()函数show()函数会将指定数量的行（默认是 20 行）转换为字符串并打印到控制台。无返回值，直接打印数据到控制台。df.show() # 默认显示前 20 行df.show(10) # 显示前 10 行1.2 take()函数用于获取 DataFrame 的
AI安全-图片缩放攻击-论文复现
近年来，机器学习在多个领域取得了显著成就，特别是在图像识别和自然语言处理方面。然而，这些技术的成功同时也带来了新的安全挑战。对抗性攻击的出现，特别是针对图像缩放的攻击，对机器学习系统的安全性构成了严重威胁。
【AI战略思考2】技术上不断聚焦和深入，精进一艺，一技胜万全
本篇博客确定了我大致的研究方向和原则：研究方向：nlp领域下的RAG技术应用方向，企业普遍存在的一个痛点和难点，且有较大的实用价值。原则：不断聚焦和深入
GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）
顶会顶刊：【NeurIPS】【ICLR】【AAAI】【WWW】【ICML】【LoG】【CIKM】【WSDM】【KDD】【IJCAI】【TKDE】
Wordware暴走：AI社交裂变的妙用与隐患探讨
最近，推特（X）上出现了一个风靡全球的社交应用——**Wordware**。该应用引发了一场社交裂变的热潮，连埃隆·马斯克都参与其中，展示了它的社交吸引力。然而，伴随这一现象的爆发，也让我们看到了AI技术在社交网络中的巨大潜力与隐患。本文将通过技术分析与案例解读，详细探讨Wordware的妙用及其背
8种数值变量的特征工程技术：利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征
特征工程通常涉及对现有数据应用转换，以生成或修改数据，这些转换后的数据在机器学习和数据科学的语境下用于训练模型，从而提高模型性能。
【机器学习】音乐生成——AI如何创作个性化音乐与配乐
AI音乐生成技术通过算法和数据驱动的方式模仿作曲过程，提升创作效率。主要有两条技术路径：基于规则的生成依赖于预定义音乐理论，而机器学习驱动的生成则利用深度学习、生成对抗网络（GAN）、长短期记忆网络（LSTM）等算法，从大量音乐数据中学习模式生成新音乐。AI在广告、电影、游戏配乐等领域广泛应用，个性
