使用Mamba和Qdrant数据库实现RAG的代码示例
我们今天来研究一下RAG、Mamba和Qdrant的协同工作，它们的有效组合保证了效率和可扩展性。
AI：121-基于深度学习的污染源监测与定位
本文深入探讨了基于深度学习的污染源监测与定位技术。我们介绍了使用卷积神经网络和循环神经网络处理图像和时间序列数据的方法，以及如何将这些模型整合用于污染源的三维定位。同时，我们提供了代码示例，演示了模型的训练、优化、部署和整合过程。污染源监测与定位技术的发展不仅能够提高环境监测的效率，还有望为城市规划
12个RAG常见痛点及解决方案
这里使用“痛点”而不是“失败点”，主要是因为我们总结的问题都有相应的建议解决方案。
在网络中添加特征金字塔，和自注意力机制
FPN和注意力机制的阐述。
【YOLOv8】实战三：基于LabVIEW TensorRT部署YOLOv8
本文主要想和各位读者分享YOLOv8使用TensorRT工具包在LabVIEW中的部署。
AI人工智能（调包侠）速成之路十五（中国象棋AI网络机器人：AI模型部署）
神经网络模型动态加解密的技术这个以后再写吧练好的神经网络模型最终都需要保存和传递给他人使用，那么如何保存网络结构和每个参数的数值就需要设计一套规范的存储格式。神经网络推理模型是使用推理框架提供的工具将训练好的神经网络模型转换成对应的推理模型。适用于在移动设备和嵌入式设备上部署模型的格式。解决上面的问
【AI】深度学习与图像描述生成——看图说话（2）
计算机视觉和自然语言处理是人工智能领域的两大重要分支，它们各自有着不同的定义、应用场景和重要意义，同时也存在着紧密的联系和结合点。图像和文字经常是伴随出现的，最经典的比如PPT。图像描述生成，包括获取图像信息，分析视觉内容，生成文本描述，以及图像中显著物体和行文。
关于双非人工智能应该如何学习
学习人工智能都需要掌握什么知识
UniMS-RAG:用于个性化对话的统一多源RAG框架
UniMS-RAG统一了计划、检索和阅读任务的训练过程，并将它们集成到一个综合框架中。
论文的一级标题和二级标题怎么弄 神码ai
在论文中设置一级标题和二级标题是非常重要的，它们能够让读者更好地理解论文的结构和内容。设置二级标题时需要注意与一级标题的逻辑关系、统一格式。一级标题和二级标题是论文中最为重要的两个级别，它们能够让读者更好地理解论文的整体结构和内容。本篇文章将详细介绍如何设置论文的一级标题和二级标题。二级标题通常位于
十分钟读完「斯坦福提出的革新AI训练的新算法DPO」论文
1. DPO与传统RLHF方法的对比直接偏好优化（Direct Preference Optimization，简称DPO）是一种新型的算法，它与传统的基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，简称RLHF）方法相比，具有显著的不同
Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法
有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力，其中一种方法称为查询扩展。我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法
快速入门存内计算—助力人工智能加速深度学习模型的训练和推理
国内的知存科技于2021年发布基于NOR Flash的存内计算芯片WTM2101，是率先量产商用的全球首颗存内计算SoC芯片，已经应用于百万级智能终端设备。在本质上消除不必要的数据搬移的延迟和功耗，从而消除了传统的冯·诺依曼架构的瓶颈，打破存储墙。据悉，存内计算特别适用于需要大数据处理的领域，比如云
丝丝入扣,毫不违和,AI一键换脸和微调,基于Rope-Ruby,2024最新整合包
AI换脸已经不是什么时新的技术了，从DeepFace到Facesweap，再到Roop。AI换脸技术中出现了一种名为“一键换脸”的方法，它不需要训练模型。这种方法利用了名为“GHOST”的技术，它是一种新的一键换脸方法，可以用于图像和视频领域。这种技术采用了先进的生成对抗网络（GAN）、自动编码器等
论文推荐:大语言模型在金融领域的应用调查
这篇论文总结了现有LLM在金融领域的应用现状，推荐和金融相关或者有兴趣的朋友都看看
一名来自本科人工智能专业大三学生2023年的学习之旅
一名来自本科人工智能专业大三学生2023年的学习之旅
2024年1月的论文推荐
又到月底了，在月初推荐论文的基础上又整理了10篇推荐阅读的论文
grad-CAM用于自己的语义分割网络【亲测】
【代码】grad-CAM用于自己的语义分割网络【亲测】
人工智能不为人知的另一面（干货知识）
让我们来谈谈当前最热门的产业——人工智能，我会用最通俗易懂的方式来解释它的原理。在网络上，反智主义的言论颇受欢迎，一些对科技一知半解的人喜欢散布一些误导性的观点。他们可能会宣称：“人口减少不要紧，未来都是人工智能在工作。”或者危言耸听地说：“人工智能会导致大规模失业。”我甚至开始怀疑这些人是故意扰乱
使用Transformer 模型进行时间序列预测的Pytorch代码示例
本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。
