人工智能的深度学习如何入门
其中，Python是最受欢迎的编程语言之一，在深度学习领域有着广泛的应用和丰富的库支持。在实践过程中，遇到的问题和挑战可以促使自己学习更多的知识，并提高自己的解决问题的能力。要保持对最新的研究成果和技术动态的了解，并不断学习和掌握新的知识和技能。首先，了解深度学习的基本概念是入门的第一步。在深度学习
什么是上游任务、下游任务？
下游任务：真正想要解决的任务。如果你想训练一个网络无论是生成任务还是检测任务，你可能会使用一些公开的数据集进行训练，例如coco，imagenet之类的公共数据集进行训练，而这些数据集可能不会很好完成你真正想完成的内容，这就意味着在解决的实际问题的数据集上，要微调这个预训练模型，而这个任务称为下游任
Nomic Embed：能够复现的SOTA开源嵌入模型
Nomic-embed-text是2月份刚发布的，并且是一个完全开源的英文文本嵌入模型，上下文长度为8192.该模型有137M个参数在现在可以算是非常小的模型了。
AI大模型在金融科技领域的应用与创新
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，人工智能大模型在各个领域的应用也越来越广泛。金融科技领域也不例外。在这篇文章中，我们将探讨 AI 大模型在金融科技领域的应用与创新。金融科技领域的发展主要集中在金融服务、金融风险管理、金融市场和金融产品等方面。随着数据规模的增加，计算能力的提升以及算法的创新，
【探索AI】十八 深度学习之第3周：卷积神经网络（CNN）（二）-常见的卷积层、池化层与全连接层
全连接层（Fully Connected Layer）是卷积神经网络（CNN）中的一个关键组件，它通常位于网络的末端，负责将前面层提取的特征整合并映射到最终的输出结果上。全连接层的作用是将前面层（如卷积层和池化层）提取的特征进行加权求和，并通过激活函数得到最终的输出结果。
sora参考文献整理及AI论文工作流完善（更新中）
OpenAI最新发布的Sora效果惊为天人，除了阅读研究原文（openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators）之外，其引用的32篇参考文献也是了解对应技术路线的重要信息。借此机会，也顺便探索一下整个AI论文的工作应该是什
AI引爆算力需求，思腾推出支持大规模深度学习训练的高性能AI服务器
可见AIGC技术对社会的变革性影响，同时也引爆了AI行业对训练和推理的大模型需求。英伟达是行业翘楚，而A800又是英伟达的明星产品，其算力更是行业望其项背的存在，思腾合力IW4221-8GRs这款产品，任意两个 GPU 之间可以直接进行数据 P2P 交互，GPU 间 P2P 通信速率为 400GB/
使用Tokeniser估算GPT和LLM服务的查询成本
Tokeniser包可以有效地计算文本输入中的令牌来估算这些成本。本文将介绍如何使用Tokeniser有效地预测和管理费用。
如何检测AI辅写的疑似度：深入探讨perplexity与burstiness
为了最大化词汇所选择的perplexity，我们需要在训练AI模型时注重语言特性的学习和模仿，同时结合人类创作者的智慧，提高AI生成内容的自然度和可读性。为了最大化词汇所选择的burstiness，我们需要在AI模型中引入更多的随机性和创造性，使其生成的内容既符合语言规则，又具有独特的表达方式和创意
AI大预言模型——ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等应用
AI大预言模型——ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等应用
开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI（七）
Spring AI调用OpenAI及Ollama系列模型，良心之作，全网唯一，绝非搬运，希望能给您带来一些些帮助！
StarCoder 2：GitHub Copilot本地开源LLM替代方案
在本文中，我们将介绍StarCoder2的一些基本信息，然后建立一个本地环境，搭建StarCoder2-15B模型并用Python, JavaScript, SQL, c++和Java测试其编码能力。
论文查重遇AI辅写疑似度？这样修改更稳妥
通过重新审视论文内容、合理引用与标注、调整句式与表达、增加个人见解与分析、利用专业工具辅助修改以及请教导师或同行等方法，您可以轻松应对这一问题，使论文更加原创和严谨。仔细检查论文中的每个段落，特别是那些与AI辅写工具生成的文本相似的部分。如果在论文中确实使用了AI辅写工具生成的内容，务必进行合理的引
AI：115-基于深度学习的创意广告图像生成
基于深度学习的创意广告图像生成随着人工智能的飞速发展，深度学习技术在各个领域崭露头角。其中，基于深度学习的创意广告图像生成正成为营销领域的一项引人瞩目的创新技术。通过利用神经网络和深度学习算法，企业能够以前所未有的方式创造独特、引人入胜的广告图像，有效提升品牌形象和产品推广效果。深度学习技术为创意广
AI大预言模型——ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境应用
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AI论文速读 |【综述】深度学习在多元时间序列插补的应用
普遍存在的缺失值导致多元时间序列数据只有被部分观测，破坏了时间序列的完整性，阻碍了有效的时间序列数据分析。最近，深度学习插补方法在提高损坏的时间序列数据的质量方面取得了显着的成功，从而提高了下游任务的性能。在本文中，对最近提出的深度学习插补方法进行了全面的调查。首先，提出了所有调研的方法的分类，然后
LLM 加速技巧：Muti Query Attention
MQA 是 19 年提出的一种新的 Attention 机制，其能够在保证模型效果的同时加快 decoder 生成 token 的速度。在大语言模型时代被广泛使用，很多LLM都采用了MQA，如Falcon、PaLM、StarCoder等。
AI：148-开发一种智能语音助手，能够理解和执行复杂任务
AI：148-开发一种智能语音助手，能够理解和执行复杂任务在人工智能领域的不断发展中，语音助手已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。然而，随着对智能助手功能需求的不断增加，我们需要更为智能和灵活的语音助手，能够理解并执行复杂的任务。本文将探讨开发一种具备这一能力的智能语音助手，并提供相应的代码实例
深度解析Sora的核心技术
深度解析Sora的核心技术
人工智能和机器学习中深度学习、自然语言处理、计算机视觉详细介绍和java代码实现、数据模型训练
深度学习深度学习是一种机器学习技术，通过多层神经网络对数据进行学习和表征。使用深度学习库如DL4J（DeepLearning4j）来构建和训练深度神经网络模型。示例代码如下：// 构建神经网络模型.seed(123).list().build();// 准备数据进行训练// 加载和准备训练数据集//
