AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览（arXiv方向）：2024.06.01-2024.06.05
大型视觉语言模型（VLM）可以学习丰富的图像-文本联合表征，从而在相关的下游任务中表现出色。然而，它们未能展示出对物体的定量理解，也缺乏良好的计数感知表征。本文对 “教CLIP数到十”（Paiss等人，2023年）进行了可重复性研究，该研究提出了一种微调CLIP模型（Radford等人，2021年）
lua脚本在redis的实战案例
Lua脚本在Redis中提供了强大的功能，它允许你执行原子性的复杂操作，从而提高Redis的性能和安全性。以下是一些关于如何在Redis中使用Lua脚本的基本知识
text-generation-webui在linux服务器上的部署和运行（保姆教程/踩坑记录）
本篇将以部署CodeLLama-7b模型为例，手把手记录该webui的部署实践过程。
开源模型应用落地-FastAPI-助力模型交互-进阶篇-中间件（四）
学习FastAPI中高级中间件的相关内容
开源模型应用落地-FastAPI-助力模型交互-进阶篇-Request&Dataclasses（三）
如何在FastAPI中直接使用Request对象和如何使用数据类Dataclasses
解析 Ferret-UI：多模态大模型在移动用户界面理解中的应用
移动应用的爆炸性增长，用户界面（UI）的设计越来越复杂，功能也越来越丰富。但现有的多模态大模型（MLLMs）在理解用户界面时存在局限，尤其是在处理具有特定分辨率和包含众多小型对象（如图标、文本）的移动 UI 屏幕时。这些模型通常难以准确识别和操作界面上的特定元素，也难以执行基于自然语言指令的复杂任务
【李宏毅-生成式 AI】Spring 2024, HW5：LLM Fine-tuning 实验记录
李宏毅生成式 AI 课程的 Lab Homework 5 实验的笔记
免费国产AI大语言模型API接口[20240626]
本文介绍我们搜集到的国内所有人工智能大语言模型的免费API接口，包括完全免费以及限时免费等方式。
AI智能体研发之路-工程篇（五）：大模型推理服务框架LocalAI一键部署
本文列出了排坑后的Local-AI安装教程，及Local-AI前端，个人感觉，比如很友好，特别是对境内服务器开发者，建议还是看前两篇文章，选择Xinference和Ollama吧。
探索现代AI生成模型的底层原理：大语言模型、视频模型与图片模型
现代AI生成模型在文本、图像、音频和视频等多个领域展现出了巨大的潜力。大语言模型、视频生成模型和图片生成模型的底层原理各具特色，但都基于深度学习和神经网络技术的发展。未来，随着技术的不断进步和跨领域融合，生成模型将为我们的生活和工作带来更多的便利和创意。与此同时，伦理和监管问题也需要得到重视，以确保
elasticsearch性能调优方法原理与实战
Elasticsearch性能调优是一个持续的过程，需要根据业务需求、数据量和集群规模不断调整和优化。希望本文提供的详细分析和建议能够帮助读者更好地理解和应用Elasticsearch性能调优方法，提升系统的整体效能。同时，也鼓励读者不断探索和实践新的调优策略，以适应不断变化的业务需求和技术环境。
本机部署大语言模型：Ollama和OpenWebUI实现各大模型的人工智能自由
可以看到，系统正在下载qwen的模型（并保存在C盘，C:\Users.ollama\models 如果想更改默认路径，可以通过设置OLLAMA_MODELS进行修改，然后重启终端，重启ollama服务。本篇文章介绍在window系统下，安装Ollama并且安装gemma（谷歌大模型）、llama2（
如何区分人工智能生成的图像与真实照片（上）
本指南的目标是帮助你培养对视觉不一致性的敏锐眼光，并校准你对图像是否由AI生成、真实或太模糊而无法在没有进一步信息的情况下知道的直觉。
AI PC 大语言模型部署实验手册
AI PC 大语言模型部署实验手册下载学习，轻松部署，在 AI PC 上体验基于英特尔® 酷睿™ Ultra 优化的大语言模型！
开源语音大语言模型——Qwen-Audio
开源语音大语言模型——阿里基于Qwen-Chat提出Qwen-Audio
开源模型应用落地-chatglm3-6b-gradio-入门篇（七）
使用gradio搭建AI交互界面
深度解析：当下流行的人工智能大模型生成逻辑
在过去的几年里，人工智能领域经历了前所未有的革新，其中最引人注目的就是大规模预训练模型的崛起。这些模型，如GPT系列、BERT、T5、DALL·E和CLIP等，凭借其强大的语言理解和生成能力，已经在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）以及多模态理解等多个领域取得了显著成就。本文旨在深入探讨这些
开源大模型部署——ollama
ollama+MaxKB开源大模型部署方法的部署手册
速度太慢，跑个分试试：AI语言模型和API性能对比；开源的高质量PDF,DOC提取工具；斯坦福TTT代码实现
Artificial Analysis 是一个专门独立分析AI语言模型和API提供商的平台，旨在帮助用户了解AI领域并选择最适合其需求的模型和API提供商。：质量指数（越高越好）、输出速度（每秒生成的Token数量，越高越好）和价格（每百万Token的价格，越低越好）是主要的考核指标。地址：http
大模型与个性化应用：从李彦宏的演讲看AI的未来发展
在2024年7月4日于上海世博中心举办的上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏发表了重要演讲。他呼吁：“大家不要卷模型，要卷应用！”这一观点引发了业界的广泛讨论。李彦宏认为，AI技术已经从辨别式转向了生成式，但技术本身并不是目的，真正的价值在于如何将这些技术应用于实际场景，。本文将对李彦宏的观点进
