图神经网络版本的Kolmogorov Arnold（KAN）代码实现和效果对比
今天我们就来使用KAN创建一个图神经网络Graph Kolmogorov Arnold(GKAN)，来测试下KAN是否可以在图神经网络方面有所作为。
DeepMind的新论文，长上下文的大语言模型能否取代RAG或者SQL这样的传统技术呢?
关于长上下文大型语言模型是否真正利用其巨大的上下文窗口，以及它们是否真的更优越
AI大模型的训练与优化
高效的训练算法和自动化技术是提高大规模机器学习模型训练效率和性能的关键。通过不断引入新算法、优化现有算法，并利用自动化技术进行超参数优化、模型选择和调试排错，可以进一步提升AI模型训练的效率和质量，推动人工智能技术的发展和应用。
MATLAB 编程语言的 AI 大模型使用案例：利用深度学习模型进行图像分类
在此示例中，使用了 CIFAR-10 数据集，其中包含10个类别的60000个32x32彩色图像。首先加载和预处理数据，然后定义了一个简单的卷积神经网络模型。接下来，定义了训练选项，包括优化器、学习率、最大训练周期数等。然后，使用训练选项训练深度学习模型，并评估其在测试集上的性能。这是一个简单的图像
AI从业者怎么做Science？清华大学AIR周浩：从文本生成到蛋白质设计的跨界探索
自去年 9 月份以来，周浩教授团队一直在进行这项工作，结合原子和氨基酸词汇表，可多尺度的实现蛋白质训练，在蛋白质和小分子联合任务中，ESM-AA 的表现优于单独预训练基座，如 ESM、其他蛋白质预训练或小分子预训练基座。然而，分子的结构很大，又包含大量的冗余信息，如果用过去的方式来建模，从计算机科学
Transformer 能代替图神经网络吗?
今天介绍的这篇论文叫“Understanding Transformer Reasoning Capabilities via Graph Algorithms”
RAG流程优化（微调）的4个基本策略
在本文中，我们将介绍使用私有数据优化检索增强生成(RAG)的四种策略，可以提升生成任务的质量和准确性。通过使用一些优化策略，可以有效提升检索增强生成系统的性能和输出质量，使其在实际应用中能够更好地满足需求。
毕业设计：基于深度学习的动物识别系统 人工智能 算法
毕业设计：基于深度学习的动物识别系统结合了深度学习和计算机视觉技术，实现了对多种动物种类的高效、准确识别。通过构建深度神经网络模型，并利用大量的动物图像数据进行训练和优化，该系统能够自动识别出图像中的动物种类，并给出相应的识别结果。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，该系统为计算机专业、软件工程专
LLaVA-1.6：多模态AI新标准，中文零样本能力与低成本训练革命，性能全面超越Gemini Pro
在与前一版本LLaVA-1.5相比，LLaVA-1.6不仅在视觉细节捕捉、OCR能力和视觉对话方面取得了显著进步，还在多项国际评测中表现优异，全面超越了Gemini Pro等商业模型。特别值得一提的是，LLaVA-1.6展现了出色的中文零样本能力，即使用仅考虑英文多模态数据的模型，在中文多模态场景下
提示工程指南：优化AI交互的艺术与实践【文末送书】
提示工程是一项极具潜力和应用价值的技能，涉及设计、优化和应用提示以获得高质量的AI生成内容。通过系统学习和持续实践，掌握提示工程的技巧和方法，可以在各个领域中更好地利用AI技术，提升工作效率和创造力。未来，随着AI技术的进步，提示工程的应用将更加广泛和深入，成为AI时代不可或缺的一部分。
GPT-4o：人工智能新纪元的开端
例如，对于一个学习编程的学生，GPT-4o可以根据学生的学习进度和兴趣，推荐适合的编程课程和练习题，并提供实时的代码解析和答疑服务，帮助学生更好地掌握编程技能。例如，GPT-4o可以分析当前的市场趋势和投资者的财务状况，推荐适合的股票、基金和其他投资产品，并提供实时的市场分析和风险评估报告，帮助投资
基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python 全代码）全流程解析（二）
通过切片和提取，我们获取了肺癌的恶性程度评级，这些评级在1到5之间。我们将大于3的评级归类为恶性，小于3的评级归类为良性。为了让模型更好地理解这些标签，我们用1表示良性，0表示恶性，最后将标签数据转换为one-hot编码格式。这个模型的输入是来自三个不同角度的图像和对应的标签。这些矩阵随后被堆叠，并
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Kafka
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Kafka1. 背景介绍1.1 大数据时代的挑战随着互联网、物联网、移动互联网等技术的快速发展,数据呈现出爆炸式增长的趋势。据统计,全球每天产生的数据量高达2.5EB(1EB=10^
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
在我们之前的文章中，我们使用 YOLOv8 探索了令人兴奋的对象分割世界。分割使计算机视觉比简单的对象检测更进一步。检测可以识别图像中对象的存在和位置，而分割则更进一步，仔细勾勒出每个对象的确切边界。这使得人们能够更细致地了解视觉场景，其应用范围从自动驾驶汽车到医学图像分析。今天，我们将在此基础上研
AI人工智能 Agent：基础理论解析
AI人工智能 Agent：基础理论解析1. 背景介绍在21世纪的今天，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为科技领域的热点。AI技术的迅猛发展正在深刻改变我们的生活方式、工作模式和社会结构。人工智能Agent，作为AI的基本构成元素，是我们理解
2024年6月上半月30篇大语言模型的论文推荐
大语言模型（LLMs）在近年来取得了快速发展。本文总结了2024年6月上半月发布的一些最重要的LLM论文，可以让你及时了解最新进展。
字节发布文生图模型PuLID：高效身份ID特征定制，单张图像克隆AI虚拟分身
字节研究团队近日提出了一种新型的文生图身份ID定制方法PuLID(Pure and Lightning ID Customization)。相较于传统的微调方法，PuLID无需复杂的参数优化就可以实现高效的身份ID定制，且能最大程度减少对原始模型行为的干扰。PuLID是通过将轻量级的Lightnin
《AI学习笔记》大模型-微调/训练区别以及流程
之前一直对于大模型的微调和训练这两个名词不是很清晰，所有找了一个时间来弄明白到底有什么区别以及到底要怎么去使用去做。并且上手实践一下。
毕业设计-基于深度学习的钢材表面缺陷识别系统 YOLO python 卷积神经网络 人工智能
毕业设计选题-基于深度学习的遥感图像飞机目标检测系统的毕业设计。该系统通过结合深度学习和计算机视觉技术，实现了对遥感图像中飞机目标的准确检测和识别。设计采用创新的方法对数据集进行处理，并调整训练参数以提高训练效果。通过在不同网络模型上进行训练和分析，得到了令人满意的结果。这个毕业设计为计算机毕业生提
