AI集成工具平台一站式体验，零门槛使用国内外主流大模型
几十种AI大模型，欢迎体验
如何利用AI大模型设计电机本体？
AI在电机本体设计中的应用正逐渐成为提升设计效率、优化性能和降低成本的重要手段。通过深度学习、机器学习、计算机辅助设计（CAD）和仿真技术的结合，AI能够帮助工程师更快速准确地完成电机的设计与优化工作。以下是AI在电机本体设计中的一些关键应用方向：1. **参数优化**：AI可以分析大量历史数据和模
LLM推理引擎怎么选？TensorRT vs vLLM vs LMDeploy vs MLC-LLM
有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务，所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。
强得离谱，AI音乐的 Stable Diffusion: MusicGen
节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。Meta 推出了一个基于深度学习的AI音频处理库 AudioCraft，其中包含了
【大模型应用开发 动手做AI Agent】基于大模型的Agent技术框架
随着人工智能技术的快速发展，特别是自然语言处理和大模型技术的突破，基于大模型的Agent（代理）技术正在成为人工智能应用的新热点。Agent技术旨在创建能够自主执行任务、与人交互的智能软件系统，在客户服务、个人助理、智能教育等领域具有广阔的应用前景。本文将深入探讨基于大模型的Agent技术框架，阐述
毕业设计：基于深度学习的图像去噪算法 人工智能
毕业设计：基于深度学习的图像去噪算法通过深度学习模型的训练和优化，能够准确还原图像的真实信息，并有效去除图像中的噪声。本研究为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提
AI：175-使用Python进行深度学习模型的训练和部署
我们将使用MNIST数据集，这是一个手写数字识别的标准数据集。它包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本是28x28像素的灰度图像。本文详细介绍了如何使用Python进行深度学习模型的训练和部署。通过实战案例，我们展示了从数据预处理、模型构建、训练、优化到部署的整个过程。同时，我
PyTorch中的多进程并行处理
这篇文章我们将介绍如何利用torch.multiprocessing模块，在PyTorch中实现高效的多进程处理。
人工智能--循环神经网络
循环神经网络是一类具有反馈连接的神经网络，能够处理任意长度的序列数据，通过在隐藏层中引入循环连接，使得网络能够记住过去的信息，并将其用于当前的计算。
2024年6月后2周重要的大语言模型论文总结：LLM进展、微调、推理和对齐
本文总结了2024年6月后两周发表的一些最重要的大语言模型论文。这些论文涵盖了塑造下一代语言模型的各种主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。
stable diffusion无限贴近真人的调教方法，助力AI变现（下）
做漫画效果时，看用户想要哪种效果：1、完全根据原图画面来出，则直接使用 linear 线稿进行控制即可，现在大部分产品的人转漫画，就是这个方式。2、想用一张真人图参考，最大还原发型，随意变换姿势，可使用 controlnet 的 IP Adapter 模型。但这个方法比较适用于人转漫，如果想出比较写
【AI开发：音频】一、GPT-SoVITS整合工具包的部署问题解决（GPU版）
目前GPT-SoVITS的合成效果比较不错，相比较其他厂商的产品要规整的多。众多厂家中也是国内使用最多的一款了，并且这个整合包里携带了，除背景音、切割、训练、微调、合成、低成本合成等一些列完整的工具，也可以作为API进行使用。本文中，使用GPT-SoVITS-beta0306fix2说了下在部署过程
RouteLLM：高效LLM路由框架，可以动态选择优化成本与响应质量的平衡
该论文提出了一个新的框架，用于在强模型和弱模型之间进行查询路由选择。通过学习用户偏好数据，预测强模型获胜的概率，并根据成本阈值来决定使用哪种模型处理查询 。该研究主要应用于大规模语言模型（LLMs）的实际部署中，通过智能路由在保证响应质量的前提下显著降低成本。
MLP多层感知器：AI人工智能神经网络的基石
MLP 是指多层感知器（Multilayer Perceptron），是一种基础人工神经网络模型（ANN，Artificial Neural Network）。MLP 能够将信息逐层重新组合，每层重组的信息经过激活函数的放大或抑制后进入下一层的数据重组，从而实现特征提取和知识获取。
【专利】一种光伏产品缺陷检测AI深度学习算法
本发明公开一种光伏产品缺陷检测AI深度学习算法，涉及AI算法领域。该光伏产品缺陷检测AI深度学习算法，采用深度卷积神经网络作为预训练模型，使用特征金字塔网络结构FPN对预训练模型得到的不同尺度的特征图进行融合，采用区域提议网络RPN在特征图上生成候选框，该光伏产品缺陷检测AI深度学习算法通过使用预训
AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用
AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用1. 背景介绍1.1 缺陷检测的重要性在现代制造业中,产品质量是关键因素之一。缺陷检测是确保产品符合预期质量标准的重要环节。传统的人工检测方法存在效率低下、疲劳造成的错误率高等
人工智能-机器/深度学习---算法
本文讲的主要是深度学习中常见的几种神经网络算法 比如GANs CNN等
【深度学习】AI换脸，EasyPhoto: Your Personal AI Photo Generator【一】
稳定扩散Web UI（Stable Diffusion Web UI，简称SD-WebUI）是一个综合项目，它基于Gradio库为稳定扩散模型提供了一个浏览器界面。本文提出了一款新颖的WebUI插件——EasyPhoto，旨在实现AI人像生成。通过使用5到20张相关图片对特定用户ID的数字替身进行训
使用 PyTorch 创建的多步时间序列预测的 Encoder-Decoder 模型
本文提供了一个用于解决 Kaggle 时间序列预测任务的 encoder-decoder 模型，并介绍了获得前 10% 结果所涉及的步骤。
2024-04-10 问AI: 在深度学习中，Adam优化器是什么？
Adam优化器（Adaptive Moment Estimation）是一种在深度学习中广泛使用的优化算法，用于更新和计算模型中的参数，以便最小化或最大化损失函数。综上所述，Adam优化器以其自适应的特性、高效的内存使用和在多种问题上的优秀表现，成为了深度学习领域中最受欢迎的优化算法之一。在使用Ad
