人工智能——深度学习
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接。深度学习的特点是可以通过大规模的数据来训练模型，并且可以自动学习到数据的特征表示。上图就是一个神经网络的基本结构图，X1到Xn是输入，O1到Oj是输出，圆圈是神经元(也称感知机)，连线带权重参
基于PyTorch的大语言模型微调指南：Torchtune完整教程与代码示例
**Torchtune**是由PyTorch团队开发的一个专门用于LLM微调的库。它旨在简化LLM的微调流程,提供了一系列高级API和预置的最佳实践,使得研究人员和开发者能够更加便捷地对LLM进行调试、训练和部署。
【高录用|24-25年EI会议推荐】计算机科学、通信、图像、人工智能、算法、应用技术、电子信息工程等多领域征稿参会
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【SPIE出版，EI检索稳定】2024年人机交互与虚拟现实国际会议（HCIVR 2024，11月15-17日）
2024年人机交互与虚拟现实国际会议（HCIVR 2024）2024 International Conference on Human-Computer Interaction and Virtual Reality
月之暗面科技有限公司（Moonshot AI）内推
加入月之暗面 (Moonshot AI)，你将有机会参与到前沿的人工智能技术研究与产品开发中。来和 kimi 一起登月吧！
01 服务器or本地项目部署全流程及常见问题
同志们大家好，今天出一期在windows、linux & ubantu系统中部署yolo or rtdetr项目的流程，供小白快速入门！（声明：以下流程均在蓝耘GPU平台和魔鬼面具的rtdetr项目下进行，其他项目如yolo系列均可使用该方法）其他相关链接附文章末尾。
【AI大模型】Transformer模型构建指南：轻松掌握核心技术
通过本专栏的博文，我们已经完成了所有组成部分的实现, 接下来就来实现完整的编码器-解码器结构. 接着将基于以上结构构建用于训练的模型.🍔 Tansformer模型构建过程的代码分析 nn.init.xavier_uniform演示:🍔 小结 学习并实现了编码器-解码器结
【人工智能】线性回归
一、使用正规化方法计算下列样本的预测函数1. 没有归一化之前2. 归一化之后二、读取ex1data2.txt中的数据，建立样本集，使用正规化法获取（房屋面积，房间数量）与房屋价格间的预测函数1. 读取数据，建立样本集2. 设置X、y3. 计算theta三、读取ex1data1.txt中的数据，建立样
20240927 每日AI必读资讯
我们最近发布的语音到语音转换和OpenAI O1标志着交互和智能的新时代的开始——这些成就是由你们的聪明才智和手艺实现的。在这个过程中，AI会通过多次尝试得到反馈。这个阶段的重点是让AI明白哪些地方出错了，并且不会只做一些很小的、无关紧要的修改，而是能够真正找到并改正大的错误。这一成功证明了我们出色
开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现离线推理-CPU版本
使用CPU将Qwen2.5-7B-Instruct模型与vLLM框架进行有效整合（使用vLLM框架，能为模型推理提供强有力的支持，使得在CPU上执行的模型不仅能保持较高的准确率，还能在资源有限的条件下，实现快速响应，充分释放潜在价值）
【代码复现训练】Vision Transformer(ViT)
尝试使用ViT做一个简单的花卉分类任务，默认使用ViT-B/16模型
张量分解(3)——CP分解
张量分解第三节，详细解释了何为CP分解，CP分解的公式，如何优化CP分解中参数。
Github上的十大RAG(信息检索增强生成)框架
RAG框架正在快速发展,呈现出百花齐放的盛况。从功能全面、久经考验的Haystack,到专注领域创新的FlashRAG和R2R,各具特色的框架为不同需求和应用场景提供了优质的选择。项目的具体需求和约束所需的定制化和灵活性框架的可扩展性和性能表现框架背后社区的活跃度和贡献度文档和技术支持的完备性通过系
【深度学习|地学应用】人工智能技术的发展历程与现状：探讨深度学习在遥感地学中的应用前景
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AIGC实战——生成式人工智能总结与展望
近年来，生成模型取得了突破性进展，生成式人工智能拥有了无限可能性和潜在影响，有着无限的实际应用潜力，我们期待着生成式人工智能够产生更广泛的影响。生成模型领域不仅仅是关于创建图像、文本或音乐的应用，而且生成式深度学习隐藏着人工智能的本质。在本节中，将概述生成式人工智能的发展历史，然后探讨生成式人工智能
Macbook配置李沐动手做深度学习环境
Macbook M3pro配置李沐：动手做深度学习
人工智能大模型工作原理（包括数据收集与预处理、大模型训练、大模型部署与应用）
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开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与sglang实现推理加速的正确姿势
Qwen2.5-7B-Instruct集成sglang，构建多样化的语言模型应用。
Github上的十大RAG(信息检索增强生成)框架
随着对先进人工智能解决方案需求的不断增长,GitHub上涌现出众多开源RAG框架,每一个都提供了独特的功能和特性。
AI教父荣获2024诺贝尔物理学奖：杰弗里·辛顿和他的深度学习之路！
杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）凭借在人工神经网络领域的开创性研究，获得了2024年诺贝尔物理学奖，这也使得辛顿成为了全世界首个同时获得图灵奖和诺贝尔奖的科学家。
