使用TensorRT-LLM进行生产环境的部署指南
TensorRT-LLM是一个由Nvidia设计的开源框架，用于在生产环境中提高大型语言模型的性能。
Chatgpt与机器学习如何影响未来AI发展
毫无疑问的，随着gpt的发展，必然会取代掉一些工作岗位，但是长期来看，我并不认为这一定是一件坏事（呜呜别取代我啊），正如工业革命对于当时手工业者的影响类似，这样反而倒逼人们向更有创造力，更能为社会生产力进步的行业去努力，当然，短期的阵痛肯定是难以避免的，关于这个问题，就不仅仅是学科方面需要解决的了，
特斯拉FSD的神经网络（Tesla 2022 AI Day）
特斯拉FSD的神经网络关于注意力机制在视觉中的使用分析和特斯拉语言模型分割拓扑网络的技术分析解读
AI：145-智能监控系统下的行人安全预警与法律合规分析
AI：145-智能监控系统下的行人安全预警与法律合规分析随着人工智能技术的不断发展，智能监控系统在社会生活中得到了广泛的应用。其中，行人安全预警是一个备受关注的领域，涉及到了公共安全和法律合规等多个方面。本文将探讨在智能监控系统下实现行人安全预警的技术实现，并分析相应的法律合规问题。
Pytorch中张量的高级选择操作
在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take
今日arXiv最热NLP大模型论文：无需提示也能推理！Google DeepMind新研究揭示AI内在推理能力
1. CoT-decoding的发现和意义研究表明，通过改变解码过程，即使没有显式提示，预训练的大语言模型（LLM）也能自然地产生链式思考（CoT）推理路径。这种方法被称为CoT-decoding，它通过考虑解码过程中的顶部-k个代替令牌，揭示了CoT路径通常是这些序列中的固有部分。CoT-deco
AI：146-基于图像特征的法庭口供真实性分析
AI：146-基于图像特征的法庭口供真实性分析随着人工智能技术的迅猛发展，其在各个领域的应用逐渐深入，其中包括司法系统。法庭口供真实性分析一直是司法领域的关键问题之一。传统的口供真实性判断主要依赖于人工审查，然而，这种方法可能受到主观因素的影响，而人工智能技术能够通过客观的图像特征分析提供更加科学和
AI：134-基于深度学习的社交媒体图像内容分析
AI：134-基于深度学习的社交媒体图像内容分析在当今数字化社会中，社交媒体已经成为人们分享信息、互动交流的重要平台。随着用户生成的内容不断增加，社交媒体平台上的图像数量呈爆炸式增长，这为人工智能技术在图像内容分析领域提供了广阔的发展空间。本文将重点讨论基于深度学习的方法在社交媒体图像内容分析中的应
AI辅写疑似度高风险？七个方法助你化解
通过深入理解AI辅写的原理与局限、注重个人风格与观点的融入、调整AI工具的参数与设置、进行深度定制与整合、注重语言规范与技巧、合理引用与参考文献以及寻求专业人士的意见与指导我们可以有效地降低疑似度提高论文的原创性和可信度同时我们也要关注学术道德与规范确保我们的论文是合法和合规的。在写作过程中，注重发
可视化FAISS矢量空间并调整RAG参数提高结果精度
在本文中，我们将使用可视化库renumics-spotlight在2-D中可视化FAISS向量空间的多维嵌入，并通过改变某些关键的矢量化参数来寻找提高RAG响应精度的可能性。
谷歌Gemma介绍、微调、量化和推理
这篇文章我们将介绍Gemma模型，然后展示如何使用Gemma模型，包括使用QLoRA、推理和量化微调。
AI：143-基于深度学习的实时视频人物识别与跟踪
AI：143-基于深度学习的实时视频人物识别与跟踪随着人工智能技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成就。其中，实时视频人物识别与跟踪是一个备受关注的研究方向。通过深度学习技术，我们能够在视频流中准确地识别并跟踪特定的人物，为安防监控、智能交通等领域提供了强大的支持。本文将介绍基于深度
AI：136-基于深度学习的图像生成与风格迁移
基于深度学习的图像生成与风格迁移随着人工智能技术的不断进步，深度学习在图像生成与风格迁移领域取得了显著的成就。本文将深入探讨基于深度学习的图像生成和风格迁移技术的原理、应用以及提供一些实际的代码示例。
AI辅写疑似度风险：Perplexity与Burstiness的临界值
为了更具体地说明如何应用Perplexity和Burstiness的临界值来降低AI辅写的高疑似度风险，我们将以一个实际案例进行分析。要确定AI辅写疑似度的临界值，我们需要深入研究Perplexity和Burstiness的变化规律。根据实际应用场景和需求，我们可以设定适当的临界值，以区分AI辅写与
AI：137-基于深度学习的实时交通违法行为检测与记录
基于深度学习的实时交通违法行为检测与记录随着城市交通的不断发展和车辆数量的增加，交通违法行为的监测与记录变得尤为重要。传统的交通监控方法往往依赖于人工巡逻或固定摄像头，效率有限且容易出现漏洞。而基于深度学习的实时交通违法行为检测系统则为解决这一问题提供了一种创新的方法。
2024年2月深度学习的论文推荐
我们这篇文章将推荐2月份发布的10篇深度学习的论文
AI：139-基于深度学习的语音指令识别与执行
AI：139-基于深度学习的语音指令识别与执行人工智能（AI）领域近年来取得了巨大的进展，其中深度学习成为推动技术发展的关键引擎之一。在语音处理领域，深度学习为语音指令的识别与执行提供了强大的工具。本文将重点探讨基于深度学习的语音指令识别与执行技术，并提供一个简单的代码实例来演示该技术的应用。语音交
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人工智能顶会ICLR 2024热门研究方向大揭秘
本文可视化分析了人工智能顶会ICLR 2024的研究热点，归纳和总结了十大热门研究方向，可以为读者追踪人工智能的研究热点提供一些有价值的参考。
人工智能|深度学习——使用多层级注意力机制和keras实现问题分类
词向量”（词嵌入）是将一类将词的语义映射到向量空间中去的自然语言处理技术。即将一个词用特定的向量来表示，向量之间的距离（例如，任意两个向量之间的L2范式距离或更常用的余弦距离）一定程度上表征了的词之间的语义关系。由这些向量形成的几何空间被称为一个嵌入空间。传统的独热表示（ one-hot repre
