用GPT打造一个专门写网文小说的AI智能体！轻松掌控故事发展
它可以根据你提供的输入（prompt）生成符合逻辑的内容，而训练一个AI智能体就是定制和优化这个能力，使其更符合你的个人需求，比如专门为你撰写某种风格或类型的网文小说。通过训练，你可以让AI根据指定的角色、剧情线、写作风格等，自动生成大量文本，极大地提升写作效率，同时还可以为你提供不同的灵感。你可以
【AI大模型】深入Transformer架构：输入和输出部分的实现与解析
因为在Transformer的编码器结构中, 并没有针对词汇位置信息的处理，因此需要在Embedding层后加入位置编码器，将词汇位置不同可能会产生不同语义的信息加入到词嵌入张量中, 以弥补位置信息的缺失.
AnimeGANv3: 快速将照片和视频转换为动漫风格的革命性AI模型
AnimeGANv3作为一种革命性的图像风格转换模型,不仅在技术上取得了突破,还为创意产业带来了新的可能性。随着AI技术的不断发展,我们可以期待看到更多像AnimeGANv3这样创新的应用,不断推动艺术创作和内容制作的边界。无论你是专业的创意工作者,还是对动漫和艺术感兴趣的普通用户,AnimeGAN
MoH：融合混合专家机制的高效多头注意力模型及其在视觉语言任务中的应用
这篇论文提出了一种名为混合头注意力(Mixture-of-Head attention, MoH)的新架构,旨在提高注意力机制的效率,同时保持或超越先前的准确性水平。
ai写的论文查重率高吗?分享4款ai论文查重软件
如果AI写作软件所使用的训练数据与已有的文献高度相似，或者用户输入的关键词和句式与已有的文献相同，那么生成的文本内容可能与已有的文献高度重复，从而导致较高的查重率。在实际应用中，AI写作论文的查重率并不是固定的，受到算法、数据、主题、领域和用户操作等多种因素的影响。因此，选择全面且可靠的文献数据库，
【AI知识点】交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism）
交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism） 是一种在深度学习中广泛使用的技术，尤其在序列到序列（sequence-to-sequence）模型和Transformer 模型中被大量应用。它主要用于不同输入之间的信息交互，使模型能够有效地将来自不同来源的上下文进行对齐和关注，
联邦学习研究方向及论文推荐（二）
第二篇联邦学习论文推荐。
Vit transformer中class token作用
因为transformer输入为一系列的patch embedding，输出也是同样长的序列patch feature，但是最后要总结为一个类别的判断，简单方法可以用avg pool，把所有的patch feature都考虑算出image feature。其中训练的时候，class token的em
【AI知识点】残差网络（ResNet，Residual Networks）
残差网络（ResNet，Residual Networks） 是由微软研究院的何凯明等人在 2015 年提出的一种深度神经网络架构，在深度学习领域取得了巨大的成功。它通过引入残差连接（Residual Connection） 解决了深层神经网络中的梯度消失（Vanishing Gradient） 问
扩散引导语言建模(DGLM):一种可控且高效的AI对齐方法
随着大型语言模型(LLMs)的迅速普及,如何有效地引导它们生成安全、适合特定应用和目标受众的内容成为一个关键挑战。例如,我们可能希望语言模型在与幼儿园孩子互动时使用不同的语言,或在撰写喜剧小品、提供法律支持或总结新闻文章时采用不同的风格。目前,最成功的LLM范式是训练一个可用于多种任务的大型自回归模
Resnet结构介绍
ResNet，全称为残差网络（Residual Networks），是一种深度卷积神经网络架构，由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出。ResNet在多个视觉识别任务中取得了当时的最佳性能，并在深度学习领域产生了深远的影响。
Agent Q：自主 AI 智体的高级推理和学习
24年8月来自MultiOn AGI公司和斯坦福大学的论文“”Agent Q: Advanced Reasoning and Learning for Autonomous AI Agents“。
人工智能 | BP神经网络
到这里已经可以重新描述BP神经网络的定义了，官方的说法是“按照误差逆向传播算法训练的。
CNN卷积神经网络代码实现及解析（仅全连接层）
CNN卷积神经网络代码实现及解析（仅全连接层），适合0基础，非常详细的学习记录
关于深度学习中的cuda编程，cuda相关介绍
CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）是由Nvidia开发的编程模型和并行计算平台。在模式识别任务中，使用cuda进行GPU加速可以显著提升计算能力，通过并行化任务更快的执行简单矩阵操作PyTorch提供了torch.cuda库来设置和运
【增量学习】7种典型场景
所有训练样本属于同一个任务，并分批到达。
植物数据集-全面多种杂草识别的数据集
CWD30数据集，专为作物杂草识别任务设计。CWD30包含219,770张高分辨率图像，涵盖20种杂草和10种作物的不同生长阶段、多角度视角和多种环境条件。数据集从不同地理位置和季节的农田收集，确保了数据的代表性。其分层分类法实现了细粒度分类，有助于开发更精确和强大的深度学习模型。广泛的基线实验表明
【AI前沿】计算机视觉的10个突破性进展:实际应用、挑战与方向
【AI前沿】计算机视觉的10个突破性进展:实际应用、挑战与方向
科研论文必备：10大平台和工具助你高效查找AI文献
Research Rabbit是一款基于引文网络的文献检索及可视化工具，它可以根据用户提供的种子文献，自动推荐相关文献，并以可视化的方式展示文献之间的关系，可查看领域大牛及学者间的合作关系。Connected Papers是一款基于引文网络的文献检索与分析工具，它可以根据用户提供的一篇种子文献，构建
用国产AI大模型通义千问写论文的保姆级教程（附AI写作工具）
之前咱们出过两篇保姆级教程，分别是用ChatGPT写学术论文和用Kimi写论文的教程，今天我选择的是阿里巴巴出品的ai大模型通义千问，亲测一下用通义千问写出来的论文初稿水平如何。通过AI的联系上下方功能和角色扮演功能，非常快速完成论文初稿的建立，而对于论文内容润色和细化，则需要不断通过提问AI，提问
