【AI知识点】词嵌入（Word Embedding）
词嵌入（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一种技术，用于将词语或短语映射为具有固定维度的实数向量。这些向量（嵌入向量）能够捕捉词语之间的语义相似性，即将语义相近的词映射到向量空间中距离较近的位置，而语义相异的词会被映射到较远的位置。词嵌入是文本表示学习的核心，广泛应用于文本分
【AI大模型】大型语言模型LLM基础概览：技术原理、发展历程与未来展望
大语言模型 (英文：Large Language Model，缩写LLM) 是一种人工智能模型, 旨在理解和生成人类语言. 大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、翻译、对话等等.
天工AI：统一像素级视觉LLM发布
如何构建一个统一的像素级视觉大语言模型（LLM），以理解和执行多种视觉任务？论文提出了VITRON，一个统一的像素级视觉LLM，通过引入混合指令传递方法和跨任务协同模块，支持从视觉理解到视觉生成、从低层次到高层次的一系列视觉任务。
【LLM论文日更】LongReward：利用人工智能反馈改进长上下文大语言模型
未来的工作将致力于训练更小的长上下文奖励模型，探索更长序列和更大规模模型的长上下文对齐。总体而言，LongReward方法不仅显著提高了长上下文LLMs的性能，还增强了其遵循短指令的能力，并且可以与标准的短上下文DPO结合使用，不会影响各自方法的性能。：将LongReward与离线RL算法DPO结合
Nature新晋子刊！一年直升1区TOP，IF还在蹭蹭涨！赶紧抓住扩刊红利期
而言当然是低很多，但是预计明年IF值能破10分，现在有扩刊趋势，各位同领域的学者们可考虑一下这本潜力新刊！此刊作为Nature旗下的新晋期刊，在影响力和排名上表现良好，影响因子8.1分，属于地球科学1区Top期刊。《通讯地球与环境》创办于2020年，是Nature旗下的新晋期刊，位于中科院1区Top
2区TOP审稿“超亲民”！平均5天就上线！硕博友刊不是吹的~
的理论贡献，包括但不限于：架构、学习方法、网络动态分析、学习理论、计算学习理论、模糊逻辑、遗传算法、信息论、机器学习、神经生物学和模式识别的跨学科主题。期刊自2015年突破1000篇后，就“刹不住车”，曾一度直线上升到1800+后，本以为会持续扩刊，可是后续经过积极地调整，最近一年的发文量又回归了。
个性化大语言模型：PPlug——让AI更懂你
在当今数字化转型的时代，大型语言模型（LLMs）已经成为了不可或缺的工具，它们在自然语言理解、生成和推理方面展现了非凡的能力。然而，这些模型普遍采用的是“一刀切”的方式，即对于相同的输入给予所有用户相似的响应。这种方式虽然能够满足大多数情况下的需求，但在需要根据个人偏好定制内容的情境下就显得力不从心
AI大语言模型进阶应用及模型优化、本地化部署、从0-1搭建、智能体构建技术
在过去几年中，人工智能领域的发展迅猛，尤其是大语言模型的应用，为各行各业带来了前所未有的创新与突破。从ChatGPT-3.5的推出到GPT Store的上线，再到最新的多模态交互ChatGPT-4o，OpenAI不断引领科技潮流，推动AI生态系统的构建。深入理解和掌握大语言模型的前言技术，涵盖了提示
为什么说AI颠覆了用户场景？
AIGC时代，所有软件都有机会重塑一遍
ChatGPT-4o丨AI大语言模型优化、本地化部署、从0-1搭建、智能体构建、多模态、时间序列、目标检测及语义分割
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人工智能-大语言模型-微调技术-LoRA及背后原理简介
大语言模型的微调技术LoRA及成功背后原理分析文章。
AI智能聊天问答系统源码+AI绘画系统+图文搭建部署教程，文生图图生图，TTS语音识别输入，AI智能体，文档分析
SparkAi创作系统是一款基于ChatGPT和Midjourney开发的智能问答与绘画平台，旨在为B端和C端用户提供一站式AI解决方案。系统集成了AI大模型问答、AI绘画、专业级AI视频生成、文档分析、多模态图像理解、TTS语音合成与语音识别、AI换脸等功能。支持AI智能体应用（包括GPTs和Pr
AI大神 Sebastian Raschka 发布新书《从零开始构建大语言模型》
书的地址：https://livebook.manning.com/book/build-a-large-language-model-from-scratch/这本书用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段，从最初的设计和创建，到采用通用语料库进行预训练，一直到针对特定任务进行微调。配套的代码：htt
【AI大语言模型应用】使用Ollama搭建本地大语言模型
简单介绍什么是Ollama这玩意儿其实就是一个能够帮你快速启动并运行大语言模型的平台。你可以类比于Java中的Springboot+maven这个ollama是用go语言编写的，我对go语言了解不深，所以更细节的平台实现需要各位自行学习。目前这个ollama支持 windows、linux、maco
奇异值分解（SVD）关键概念以及物理意义
Q： 为什么需要低秩近似A：为了减少计算消耗，提高效率。Q：什么是“低秩近似”？A：低秩近似（low-rank approximation）是一种通过保留矩阵中最重要的特征分量，来减少矩阵维度和复杂度的方法。
新书推荐：《智人之上：AI时代的信息网络简史》——尤瓦尔·赫拉利的深刻哲学警示
随着人工智能（AI）的快速发展，越来越多的学者、科学家和哲学家开始反思AI带来的潜在威胁与机遇。以色列著名历史学家尤瓦尔·赫拉利（Yuval Noah Harari），以其广受欢迎的简史三部曲《人类简史》《未来简史》和《今日简史》闻名全球。他的新作《智人之上：从石器时代到AI时代的信息网络简史》在2
浅谈人工智能与大模型
随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。人工智能是指通过计算机程序或机器来模拟、扩展和增强人类的智能行为。而大模型通常是指那些规模庞大、参数众多的机器学习模型，它们能够处理复杂任务，并在学习过程中表现出卓越的性能。
AI工具FastGPT和RagFlow对比选型
FastGPT和RagFlow在AI工具领域各有千秋，在选择时应根据自身的需求和场景特点进行综合考虑。如果需要快速构建知识库和生成文本回答，FastGPT是一个不错的选择；而如果需要处理复杂格式的非结构化数据并追求更精准、更可信的问答结果，RagFlow则更具优势。
如何在本地电脑搭建一个GPT4free并实现远程与大语言模型进行AI交互
本篇文章介绍如何在本地部署开源GPT4free，并且结合Cpolar内网穿透工具实现公网远程访问本地AI聊天服务。54.8k Star，国外一位大神xtekky最近开源了一个名叫GPT4free的项目，可以让我们免费使用几十个主流大模型。GPT4Free是一个由开发者Xtekky在GitHub上发布
预训练（Pre-training），人工智能领域的预训练是什么——AI教程
预训练是指在一个大规模的通用数据集上对模型进行初步训练，使其能够学习到丰富的特征表示。这个过程通常在没有监督（即没有明确的标签）的情况下进行，称为无监督预训练。经过预训练的模型可以捕捉到数据中的模式和结构，从而在后续的特定任务（如分类、回归等）中更有效地进行微调（fine-tuning）。
