Transformer中高级位置编码的介绍和比较：Linear Rope、NTK、YaRN、CoPE
绝对和相对位置编码是最常见的两种位置编码方式，但是本文将要比较更高级的位置编码方法： 1、RoPE 位置编码及其变体 2、CoPE
人工智能演进之路：神经网络两落三起
本文我将以"人工智能演进之路：神经网络两落三起"为标题,撰写一篇详细的技术博客文章。这篇文章将深入探讨神经网络在人工智能发展历程中的起起落落,以及其对AI领域的深远影响。我会严格遵循您提供的约束条件和内容要求。下面是文章的正文内容:人工智能(AI)作为计算机科学的一个重要分支,自20世纪50年代诞生
人工智能|深度学习——PlotNeuralNet简单教程
是一个强大的开源Python库,它专为简化和美化神经网络图的绘制而设计。
【人工智能】深度学习：神经网络模型
神经网络（Neural Network）是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型。其基本组成部分是神经元（Neurons），通过加权连接和激活函数构成复杂的网络结构。神经网络广泛应用于模式识别、分类和回归等领域。
毕业设计选题：基于深度学习狗狗品种识别系统 人工智能 机器学习 python 目标检测
毕业设计选题-基于深度学习的犬类识别系统。融合深度学习和计算机视觉技术，能准确识别和分类犬类图像。通过大规模犬类图像数据的训练和优化，系统能够高精度地识别不同品种的犬类。。对即将毕业的计算机专业学生来说，提供了有意义的研究课题。不论你对深度学习、机器学习、算法或人工智能感兴趣，该设计为你提供了丰富的
持续学习中避免灾难性遗忘的Elastic Weight Consolidation Loss数学原理及代码实现
Elastic Weight Consolidation。EWC提供了一种很有前途的方法来减轻灾难性遗忘，使神经网络在获得新技能的同时保留先前学习任务的知识。
Lookback Lens：用注意力图检测和减轻llm的幻觉
这篇论文的作者提出了一个简单的幻觉检测模型，其输入特征由上下文的注意力权重与新生成的令牌(每个注意头)的比例给出。
AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：互动学习在工作流中的角色与方法
1.背景介绍本文档旨在探讨AI人工智能代理工作流(AI Agent WorkFlow)中互动学习的角色与方法。随着物联网、大数据、云计算等技术的快速发展，智能系统越来越需要具备自主学习和适应环境变化的能力。在这样的背景下，互动学习成为了AI代理工作流中的一个重要组成部分。2.核心概念与联系
AI赋能新闻写作：自动生成新闻报道
1. 背景介绍新闻报道作为信息传播的重要途径，一直以来都扮演着不可或缺的角色。然而，传统的新闻写作流程往往需要耗费大量的人力物力，从事件的采集、核实、撰写到最终的发布，都需要记者和编辑付出巨大的努力。随着人工智能技术的飞速发展，AI赋能新闻写作逐渐成为可能，自动生成新闻报道的技术也应运而生。1.
LLM代理应用实战：构建Plotly数据可视化代理
我们构建一个数据可视化的代理，通过代理我们只需提供很少的信息就能够让LLM生成我们定制化的图表。
【人工智能】Transformers之Pipeline（概述）：30w+大模型极简应用
本文为transformers之pipeline专栏的第0篇，后面会以每个task为一篇，共计讲述28+个tasks的用法，通过28个tasks的pipeline使用学习，可以掌握语音、计算机视觉、自然语言处理、多模态乃至强化学习等30w+个huggingface上的开源大模型。让你成为大模型领域的
为企业知识库选模型？全球AI大模型知识库RAG场景基准测试排名
此次基准测试的结果清晰地展示了Claude 3模型在当前语言模型领域中的领先地位。无论是在准确率还是在性能成本的平衡方面，Claude 3模型都表现出色。对于需要高精度和高可靠性的应用场景，Claude 3无疑是最佳选择。但是企业的模型选择更会考虑到成本的控制，和用户请求的响应时间和体验。在这种场景
AI是在帮助开发者还是取代他们？
开发者在选择使用这些工具时，应根据自己的需求和环境进行权衡。AI工具对开发者日常工作的影响是深远的，它们不仅改变了开发流程，还对开发者的技能要求和工作方式产生了重要影响。AI的集成正在逐步改变软件开发的工作流程，并对开发者的工作模式和工具使用提出了新的要求。通过这些策略，开发者可以在AI时代保持竞争
AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用
1. 背景介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）是一种深度学习算法，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。卷积神经网络的核心思想是利用卷积操作和池化操作对输入数据进行特征提取和分类，从而实现对图像、语音等数据的识别和分类。本文
【大模型应用开发 动手做AI Agent】计划与执行
随着大模型和AI Agent技术的不断发展，未来的智能系统将更加智能和自主。大模型的能力将进一步提升，AI Agent的应用场景将更加广泛。我们可以期待在医疗、金融、教育等领域看到更多的智能应用。
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测（代码+数据集！）
YOLOv8一个令人惊叹的物体检测人工智能模型。与 YOLOv5 及之前的版本不同，您不需要克隆存储库、设置需求或手动配置模型。使用 YOLOv8，您只需安装 Ultralytics，我将向您展示如何使用一个简单的命令。YOLOv8 通过引入新的功能和改进，增强了早期 YOLO 版本的成功，从而提高
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
