开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI（七）
Spring AI调用OpenAI及Ollama系列模型，良心之作，全网唯一，绝非搬运，希望能给您带来一些些帮助！
StarCoder 2：GitHub Copilot本地开源LLM替代方案
在本文中，我们将介绍StarCoder2的一些基本信息，然后建立一个本地环境，搭建StarCoder2-15B模型并用Python, JavaScript, SQL, c++和Java测试其编码能力。
开源模型应用落地-工具使用篇-Ollama（六）
Ollama集成QWen1.5系列模型，全网唯一，绝非搬运。
论文查重遇AI辅写疑似度？这样修改更稳妥
通过重新审视论文内容、合理引用与标注、调整句式与表达、增加个人见解与分析、利用专业工具辅助修改以及请教导师或同行等方法，您可以轻松应对这一问题，使论文更加原创和严谨。仔细检查论文中的每个段落，特别是那些与AI辅写工具生成的文本相似的部分。如果在论文中确实使用了AI辅写工具生成的内容，务必进行合理的引
AI：115-基于深度学习的创意广告图像生成
基于深度学习的创意广告图像生成随着人工智能的飞速发展，深度学习技术在各个领域崭露头角。其中，基于深度学习的创意广告图像生成正成为营销领域的一项引人瞩目的创新技术。通过利用神经网络和深度学习算法，企业能够以前所未有的方式创造独特、引人入胜的广告图像，有效提升品牌形象和产品推广效果。深度学习技术为创意广
AI大预言模型——ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境应用
AI大预言模型——ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境应用
AI论文速读 |【综述】深度学习在多元时间序列插补的应用
普遍存在的缺失值导致多元时间序列数据只有被部分观测，破坏了时间序列的完整性，阻碍了有效的时间序列数据分析。最近，深度学习插补方法在提高损坏的时间序列数据的质量方面取得了显着的成功，从而提高了下游任务的性能。在本文中，对最近提出的深度学习插补方法进行了全面的调查。首先，提出了所有调研的方法的分类，然后
LLM 加速技巧：Muti Query Attention
MQA 是 19 年提出的一种新的 Attention 机制，其能够在保证模型效果的同时加快 decoder 生成 token 的速度。在大语言模型时代被广泛使用，很多LLM都采用了MQA，如Falcon、PaLM、StarCoder等。
AI：148-开发一种智能语音助手，能够理解和执行复杂任务
AI：148-开发一种智能语音助手，能够理解和执行复杂任务在人工智能领域的不断发展中，语音助手已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。然而，随着对智能助手功能需求的不断增加，我们需要更为智能和灵活的语音助手，能够理解并执行复杂的任务。本文将探讨开发一种具备这一能力的智能语音助手，并提供相应的代码实例
深度解析Sora的核心技术
深度解析Sora的核心技术
人工智能和机器学习中深度学习、自然语言处理、计算机视觉详细介绍和java代码实现、数据模型训练
深度学习深度学习是一种机器学习技术，通过多层神经网络对数据进行学习和表征。使用深度学习库如DL4J（DeepLearning4j）来构建和训练深度神经网络模型。示例代码如下：// 构建神经网络模型.seed(123).list().build();// 准备数据进行训练// 加载和准备训练数据集//
RNN又行了！DeepMind新发布的Griffin可以与同级别的LLM性能相当
Hawk和Griffin是DeepMind推出的新型循环神经网络（RNNs），2月刚刚发布在arxiv上。
remote-ssh如何离线下载历史版本
很多小伙伴都会遇到这样的问题，由于内网服务器中安装的vs code版本较低，比如1.62.0版本，官网发布的version history 只展示最新的五个版本，还是太高了，导致下载后在内网服务器中安装插件失败，原因是版本不匹配。在网上搜了很多教程，说看version history，但只展示最新的
AI 对齐：深入剖析人工智能伦理和技术标准
人类社会的价值观多样且复杂，如何精确定义AI系统应遵循的价值观是一个基本的挑战。不同的文化和背景可能导致价值观的冲突，而一个全球化的AI系统如何兼顾这些差异是极具挑战性的。AI 对齐是一个多维度、跨学科的复杂议题，它不仅要求技术的进步，也需要社会各界的共同努力和参与。未来的发展方向将围绕如何构建既智
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
本文主要介绍YOLOv8及使用它做目标检测、实例分割和图像分类演示，仅供参考。
本科论文查重会检测AI辅写疑似度吗？——深度剖析与应对策略
在数字化时代，AI技术日益渗透到学术领域，为学术创作提供了便利。然而，随之而来的是关于AI辅写疑似度的争议。特别是对于本科论文而言，查重时是否会检测AI辅写疑似度成为了众多学者和学生关注的焦点。为了确保论文的真实性和原创性，查重成为了必要的环节。随着AI技术的快速发展，越来越多的本科生选择使用AI写
人工智能综述论文怎么写？ai论文哪个软件好
请包括以下几个部分：标题，摘要，引言，相关工作，方法，实验，结果，讨论结论和参考文献。全家上阵，家里的公务员们给面试备考的表妹当场模拟面试，最最恐怖的事，居然还有考官席和计时席，而桌子上满满压迫感的杯子，更是把氛围烘托到了极致，不愧是大山东。就像我们在Ai PaperPass网站中，输入学科+论文题
AI辅写疑似度多少不通过：揭秘自媒体创作的七大疑虑
其次，如果疑似度过高的内容被平台判定为违规或者不通过，自媒体人可能会失去一些机会或者受到惩罚。一般来说，如果一篇文章的语言表达生硬、逻辑不自然、内容重复或者缺乏情感和创意，就可能会被认为是疑似度过高的内容。一般来说，如果AI生成的内容过于机械、生硬，缺乏人类的情感和创意，就可能会被判定为疑似度过高的
使用纹理对比度检测检测AI生成的图像
在本篇文章中我们将介绍如何开发一个深度学习模型来检测人工智能生成的图像
政安晨：【完全零基础】认知人工智能（二）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 底层算法
神经元是神经网络的基本组成单元，其底层算法主要包括输入加权和激活函数两个部分。每个神经元都与其前后层的每个神经元相互连接的三层神经元，看起来让人相当惊奇。但是，计算信号如何经过一层一层的神经元，从输入变成输出，这个过程似乎有点令人生畏，这好像是一种非常艰苦的工作。即使此后，我们将使用计算机做这些工作
