【大模型API调用初尝试一】智谱AI && 通义千问

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时间序列预测的零样本学习是未来还是炒作:TimeGPT和TiDE的综合比较

在本文中,我们将讨论一个通用的预训练模型能否解决预测任务的范式转变。使用TimeGPT进行零样本学习然后将TimeGPT的性能与TiDE进行比较

微调大型语言模型进行命名实体识别

这篇文章总结了命名实体识别(NER)问题微调大型语言模型的经验。我们将以个人身份信息(PII)为例来介绍大型语言模型进行NER微调的方法。

ai智能写作如何AI生成文献综述?

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图像增强库albumentations(v1.3.0, 2023.5)中所有图像增强方法记录(class)

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AI论文查重率怎么降低?全面解析与实用建议

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yolov5s训练

一个yaml文件时data文件夹下的,复制一个voc.yaml改成自己的文件名,这里我改成了data.yaml,内容如下,需要写上训练集与验证集的地址,nc为类别个数,names为类别名,按自己数据集的顺序写,其他的download那些都删掉,只要干货。第二个yaml文件在models文件夹下,这里

论文查重有AI辅写疑似度怎么改:七步策略助你优化学术写作

通过了解AI辅写工具的工作原理、审查论文内容和结构、合理引用和注明出处、调整句子结构和措辞、增加个人思考和见解、利用专业查重工具进行自查以及持续学习和提高,我们可以优化学术写作,降低AI辅写疑似度,确保论文的质量和原创性。通过自查和修改,你可以及时发现并纠正论文中存在的问题,降低AI辅写疑似度。通过

LoRA及其变体概述:LoRA, DoRA, AdaLoRA, Delta-LoRA

在本文中,我们将解释LoRA本身的基本概念,然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体,包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。

人工智能图像识别分析之——Yolov5模型训练

1) parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='dataset.yaml path')#配置文件,改成刚刚修改过的yolov5_test.yaml文件。2)parser.add_

2024年AI辅助研发:科技创新的引擎

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AI论文查重率怎么降低?七大策略助你突破困境

通过遵循这些策略,我们可以更好地应对AI论文查重率的问题,推动学术研究的发展和创新。如何有效降低AI论文的查重率,确保学术研究的原创性和创新性,成为了研究者和学者关注的焦点。通过正确引用他人的观点和数据,可以确保论文的权威性和可信度,同时避免被查重软件误判为重复内容。通过结合具体案例和实践经验,可以

一文了解OpenAi的发展历史

同时,OpenAI也将人工智能的安全性和可控性视为至关重要的问题,并通过自身的研究和倡导,推动全球人工智能的健康、安全和可持续发展。2019年,OpenAI推出了名为GPT-3的最新版本的语言模型,该模型的规模和能力远超以往,可以生成具有逻辑性和创造性的语言文本,被认为是人工智能领域的重大突破。20

AI入门之深度学习:基本概念篇

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论文AI率怎么降:揭秘有效降低AI辅助写作比例的策略

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MADQN:多代理合作强化学习

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最近的研究已经展现了时间序列预测显着的性能。然而,由于现实世界应用的部分观察性质,仅仅关注感兴趣的目标,即所谓的内部变量(endogenous variables),通常不足以保证准确的预测。值得注意的是,一个系统通常被记录为多个变量,其中外部序列可以为内部变量提供有价值的外部信息。因此,与之前成熟