【默子带读】Qwen2.5 最近的开源王炸模型（代码生成）
Qwen2.5是阿里巴巴发布的专注于代码生成、补全、错误修复和数学推理任务的开源模型。该系列模型涵盖了六种参数规模（从0.5B到32B），从轻量级应用到高性能推理，适配多样化的任务需求。模型架构基于Qwen系列的通用语言模型，但在多个关键任务上进行了优化，以更好地处理代码相关的生成与推理工作。💡凭
26_EfficientNet网络详解
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使用 PyTorch-BigGraph 构建和部署大规模图嵌入的完整教程
本文深入探讨了使用 PyTorch-BigGraph (PBG) 构建和部署大规模图嵌入的完整流程，涵盖了从环境设置、数据准备、模型配置与训练，到高级优化技术、评估指标、部署策略以及实际案例研究等各个方面。
什么是AI神经网络？
在当今的科技时代，人工智能（AI）已经深入到我们生活的各个方面，而神经网络则是推动这一发展的重要技术之一。总之，AI神经网络是人工智能领域的重要组成部分，它的强大能力正在改变我们的生活方式。无论你是技术爱好者，还是普通用户，了解神经网络的基本原理都能帮助你更好地理解这个快速发展的科技世界。随着计算能
25 个值得关注的检索增强生成 (RAG) 模型和框架
本文深入探讨 25 种先进的 RAG 变体，每一种都旨在优化检索和生成过程的特定方面。从标准实现到专用框架，这些变体涵盖了成本限制、实时交互和多模态数据集成等问题，展示了 RAG 在提升 NLP 能力方面的多功能性和潜力。
【AI知识点】内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）
内部协变量偏移（Internal Covariate Shift） 是深度学习中的一个概念，它描述了在神经网络训练过程中，每一层的输入分布随着训练过程的变化而变化的现象。这种现象会增加训练的难度，导致网络收敛变慢，甚至可能影响模型的最终性能。
大数据毕业设计：2025年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark（建议收藏）✅
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OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
本文将手把手教你用YOLO11训练自己的数据集并实现缺陷检测。
【有啥问啥】大模型内容水印技术简介
随着生成式大模型（如GPT-4）的广泛应用，如何识别和追踪这些模型生成的内容成为了一个重要课题。大模型内容水印（Large Model Content Watermarking）应运而生，旨在为生成内容嵌入标记，以实现来源追踪、版权保护和内容审核等目的。本文将详细解释大模型内容水印的原理、作用，介绍
SMoA: 基于稀疏混合架构的大语言模型协同优化框架
在大语言模型(LLM)快速发展的背景下，研究者们越来越关注如何通过多代理系统来增强模型性能。传统的多代理方法虽然避免了大规模再训练的需求，但仍面临着计算效率和思维多样性的挑战。本文提出的稀疏代理混合(Sparse Mixture-of-Agents, SMoA)框架，通过借鉴稀疏专家混合(Spars
深度学习之经典网络-AlexNet详解
AlexNet 有 8 层权重层，包括 5 层卷积层和 3 层全连接层（FC 层），并引入了一些重要的创新，包括激活函数、Dropout 正则化和重叠池化。它通过增加网络的深度和宽度，结合 GPU 加速，极大提升了 CNN 的能力。
利用PyTorch的三元组损失Hard Triplet Loss进行嵌入模型微调
本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型，并重点阐述实现细节和代码示例
AI基础知识
必会知识
使用Amazon SageMaker JumpStart微调Meta Llama 3.1模型以进行生成式AI推理
还可以在SageMaker JumpStart上找到微调其他变体Meta Llama 3.1模型（8B和70B基础和指令）的代码（[GitHub仓库](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/default/ generati
基于信息隐藏技术的安全电子邮件设计与开发
1. 背景介绍1.1. 电子邮件安全现状电子邮件作为互联网时代最常用的通讯工具之一，其安全性一直备受关注。近年来，随着网络攻击技术的不断发展，电子邮件面临的安全威胁也日益严峻，主要包括：数据泄露: 邮件内容可能包含敏感信息，如个人隐私
为什么卷积现在不火了：CNN研究热度降温的深层原因分析
纵观近年的顶会论文和研究热点，我们不得不承认一个现实：CNN相关的研究论文正在减少，曾经的"主角"似乎正逐渐淡出研究者的视野。
LLM：模型微调经验
样本数量一般1万左右的高质量样本即可达到良好效果。对于简单任务，100-300条数据足够；中等难度任务需1000条以上；高难度任务需3000条甚至更多，可能达到10万条。样本质量样本质量优先于数量，高质量样本更有效。需要重点关注样本的多样性和答案质量。继续预训练当领域任务数据与预训练数据集差异较大时
【开源免费的 AI智能识别分析产品（通用识别、大模型加速器、文档格式转换、票据识别、图像智能处理、卡证识别）】
Textin.com 是一个集文本处理、分析、转换于一体的在线平台。它支持多种语言的文本处理，提供了诸如文本清洗、关键词提取、情感分析、文本翻译等功能。无论是数据分析师、市场研究人员，还是内容创作者，Textin.com 都能满足他们在文本处理方面的需求。文本清洗功能描述：去除文本中的噪声数据，如多
深度学习模型中的池化层
池化层（Pooling Layer）是卷积神经网络（CNN）中常用的一种操作，用于减少特征图的空间尺寸（即高度和宽度），从而减小模型的计算量和参数数量，同时保持重要的特征信息。池化层的主要作用包括降维、防止过拟合、提高计算效率以及增强特征的平移不变性。
SMoA: 基于稀疏混合架构的大语言模型协同优化框架
通过引入稀疏化和角色多样性，SMoA为大语言模型多代理系统的发展开辟了新的方向。
