LLaMA3技术报告解读
语言模型预训练。将一个大型多语言文本语料库转换为离散的标记，然后在由此产生的数据上预训练一个大型语言模型，以执行下一个标记的预测。在训练过程中使用了8K标记的上下文窗口，在15.6Ttoken上预训练了一个拥有405B参数的模型。在标准预训练之后，还会继续进行预训练，将支持的上下文窗口增加到128k
AI系统性学习—LangChain入门
LangChain是一个开源的Python库，它提供了构建基于大模型的AI应用所需的模块和工具。通过LangChain，开发者轻松地与大语言模型（LLM）集成，完成文本生成、问答、翻译、对话等任务。LangChain降低了AI应用开发的门槛，让任何人都可以基于LLM构建属于自己的创建应用。LLM和P
免费使用最近大热 Flux.1 AI 文生图工具的 5 种方法
Flux.1，由 Black Forest Labs 开发，是一款具有 120 亿参数的开放式 AI 图像生成器，自发布以来便吸引了广泛关注，其性能超过了商业模型 Midjourney V6 和 Dall-E 3。尽管用户可以直接下载并在本地运行 Flux.1，或者通过 API 生成图片，但这些方法
Java开发新趋势！MyEclipse v2024.1全新首发——支持AI编码协助
本文主要介绍MyEclipse全新发布的v2024.1新功能，支持AI编码协助、Java 22等，欢迎下载新版本体验！
《异形5：觉醒》（上）AI科幻恐怖电影
当人类的欲望与未知的力量交织在一起，究竟会引发怎样的灾难？面对异形生物的恐怖侵袭，人类又将如何保卫自己的家园？电影《异形5：觉醒》（上）故事发生在未来的地球，人类已经掌握了星际旅行的技术，并在遥远的星系中发现了新的殖民地。然而，这个看似繁荣的新世界却隐藏着致命的危机。影片的主角是一位勇敢的女性宇航员
AI Edge Torch - PyTorch 模型转换为 TensorFlow Lite 模型 (.tflite)
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从可解释人工智能到算法霸权
有的时候，模型是没有问题的，比如棒球运动员模型、NBA篮球运动员的模型，它们透明、科学、严谨、可解释，在它们各自的领域里，模型没有问题，问题出在模型应用的规模。比如美国多地使用大数据模型预测犯罪的地点，通过提前在这些地方部署警力，降低了当地的犯罪率，表面看起来是提高了警察的效率，但是因为人们选择让大
RWKV: 与Transformer和Mamba掰掰手腕的小家碧玉
开源项目RWKV是一个“具有 GPT 级别LLM性能的RNN，也可以像transformer并行训练。它主要是解决了Transformer的高成本。注意力机制是 Transformer 霸权背后的驱动力之一。
CLAM：病理AI发展里程碑，建议每一个研究病理AI的人都了解的文章｜24-08-16
这篇文章提出了一种名为CLAM（Clustering-constrained-attention multiple-instance learning）的高通量深度学习框架，用于解决全幅切片图像（WSIs）计算病理学中的关键挑战。一作&通讯作者单位Ming Y. Lu研究背景问题：数字病理学和人工智
入门Task1：《深度学习详解》（Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营）
机器学习任务类型 关键概念 梯度下降法 以及 实例分析：波士顿房价预测
家用消费级显卡玩转大模型超简单，一看就懂，一学就会
这篇文章主要介绍了如下内容：模型量化，包括转换为gguf格式如何通过Ollama部署运行模型通过这篇文章，你可以将一个很大的模型文件转换为一个相对很小的模型文件，并部署运行起来，运行速度可以大大提升，消费级显卡也可以无压力运行。
AI学习指南机器学习篇-t-SNE的参数与调优
t-SNE是由Geoffrey Hinton和Laurens van der Maaten在2008年提出的一种非线性降维算法，它在可视化高维数据方面具有出色的表现。t-SNE通过优化一个损失函数，将高维空间中的数据点映射到低维空间中，使得在高维空间中相似的数据点在低维空间中仍然保持相近的距离。困惑
【AI音频处理】：重塑声音世界的无限可能
AI在音频处理领域的应用正以前所未有的速度发展着，它不仅改变了我们与机器的交互方式，也为我们带来了更加丰富多彩的听觉体验。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI在音频处理领域的潜力将被进一步挖掘和释放，为我们的生活带来更多惊喜和便利。让我们共同期待这个充满无限可能的未来吧！
【无线感知】【P7】WIFI 感知实战2- 数据集处理
slide_size = 200 （滑动窗口，帧与帧之间存在overlap,less than window_size!1： 先通过 csv_import 提取训练input,label 到txt(只运行一次,大概18分钟）运行 cross_vali_data_convert_merg
CNN中的注意力机制综合指南：从理论到Pytorch代码实现
本文将全面介绍CNN中的注意力机制，从基本概念到实际实现，为读者提供深入的理解和实践指导。
部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)原理与代码实战案例讲解
POMDP是一个基于概率的决策过程，用于描述在部分可观测环境下决策的问题。状态空间SSS）：描述环境可能处于的所有状态。动作空间AAA）：描述可以采取的所有动作。观测空间OOO）：描述可能观测到的所有信息。奖励函数RsaoR(s,a,o)Rsao）：描述在状态SSS、执行动作AAA并在观测OOO之后
AI编码新时代：免费人工智能助手Blackbox AI
Blackbox AI不仅仅是一个工具，它是一个全新的编码助手，专为提高开发效率和创新能力而设计。它通过深度学习和自然语言处理技术，能够理解开发者的需求，提供智能的代码建议、错误检测和自动化测试等功能。这使得编程变得更加直观和高效，极大地缩短了开发周期，同时也降低了编程的门槛。我之所以特别推荐Bla
本地部署 AI 智能体，Dify 搭建保姆级教程（下）：知识库 RAG + API 调用，我捏了一个红楼解读大师
通过 `红楼解读大师` 的案例，带大家动手捏了一个基于知识检索增强（RAG）的智能体
2024 Google 开发者大会深度探秘与AI技术前瞻
在这篇文章中我们将一起亲眼见证 Google 在 AI 领域的最新突破与进展。
RPP/RPP+：多智能体强化学习 + 长期个性化推荐
（因为需要提供关键信息以指导智能体行动）
