【AI模型：追求全能还是专精？】
近年来，AI技术的发展日新月异，从最初的专用型AI到如今的全能型AI，技术进步的速度令人惊叹。OpenAI计划推出的“草莓”模型就是一个典型的例子，它不仅擅长解决数学问题，还能处理主观的营销策略，展现了其惊人的多样性和适应性。然而，全能型AI是否代表了未来的趋势？相较于专注于某一领域的专业型AI，全
【AI】：探索在图像领域的无限可能
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是图像生成领域中最具影响力的技术之一。GANs由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成尽可能真实的图像，以欺骗判别器；而判别器的目标则是区分输入的图像
20240828 每日AI必读资讯
提供一个无限的协作画布，用户可以在上面通过手绘草图或使用文本提示生成草图来开始设计，这就像是 Figma 和 ComfyUI 的结合体。- 提供了多个AI模型，包括GPT-4、GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等，可以通过跟大模型聊天来生成代码。- 华为AI百校计划为高校提供昇腾云AI
AI编程，人工智能的第一个“杀手级应用”正在浮现
GitHub的CEODohmke 表示，当他们开始使用GPT-3（OpenAI的第一个重要模型）时，很快就发现它编写代码的能力非常强，所以决定围绕这个功能开发一个产品。Partovi进一步说，编程越简单，对它的需求就越大，因为这样就能开发出更多的技术。但GitHub的CEO Dohmke表示，AI生
蓝牙 | 调测：高通QCC3084单FF和FB ANC调试参数保存详细方法
高通的QCC3084芯片集成了先进的主动降噪技术，能够适应前馈（FF）、反馈（FB）以及混合（Hybrid）三种不同的降噪模式。这些模式分别针对不同频率范围的噪声进行有效抑制：FB ANC主要针对200Hz以下的低频噪声，FF ANC则专注于处理200Hz以上的噪声，而Hybrid ANC模式则融合
【智能时代】的崛起：【人工智能】、【机器学习】与【计算机视觉】的革命
人工智能、机器学习、深度学习及计算机视觉的核心概念与应用，通过理论分析与代码示例展示了这些技术的实际操作和发展趋势。文章探讨了它们在医疗、金融、制造等领域的应用，及未来面临的挑战，为读者提供了全面的技术指南和未来展望。
20240819 每日AI必读资讯
推出三款远征系列机器人产品：交互服务机器人「远征 A2」、柔性智造机器人「远征 A2-W」、重载特种机器人「远征 A2-Max」。最后的 One more thing 环节，智元 X-Lab 孵化的模块化机器人系列产品「灵犀 X1」和「灵犀 X1-W」也作为「彩蛋」正式亮相。- 五款机器人采用家族化
Flux生成网红博主因太逼真爆火，背后的模型是什么？
Flux模型基于生成对抗网络（GAN）的原理，通过训练两个相互竞争的网络——生成器和判别器来生成逼真的图像。生成器的目标是创建逼真的图像，而判别器则尝试区分真实图像与生成图像。随着训练的进行，生成器逐渐学会产生越来越难以区分的图像。
为什么要放弃LangChain：从生产力工具到阻碍
在AI开发工具的生态系统里，LangChain一直是一个备受争议的产品。一些开发者欣赏其丰富的工具、组件和易于集成的特点，另一些开发者则认为其复杂的抽象和嵌套抽象反而成为了开发的障碍。本文将结合Fabian Both的实际经验，详细探讨为什么他的团队最终决定放弃LangChain，以及如何开发大模型
20240801 每日AI必读资讯
员工和高管的期望差距：高管普遍认为AI工具可以提高生产力，39%的公司已强制要求使用AI工具，46%鼓励使用。- 员工倦怠：随着AI工具的引入，许多员工感到倦怠。- 组织管理和工作模式：研究建议企业应重新思考和组织工作模式，利用非传统人才（如自由职业者），共同创建生产力评估标准，并建立技能语言流利度
工作中经常听到的云、边、端到底是什么意思？
云”通常指的是云计算（Cloud Computing）。它是一种通过互联网提供计算资源（如服务器、存储、数据库、网络、软件等）的模式。用户无需自行购买和维护硬件设备，只需通过互联网即可访问和使用这些资源。“边”指的是边缘计算（Edge Computing）。它是在靠近数据源的地方进行计算和数据处理，
MATLAB神经网络拟合工具的使用
使用MATLAB神经网络拟合工具箱的流程。
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本地部署 AI 智能体，Dify 搭建保姆级教程（上）：工作流 + Agent，把 AI 接入个人微信
Dify 本地部署：搭建工作流和智能体
AI视频生成本地搭建图文详细过程
在自己的电脑上搭建一个AI，主要用于通过自己输入的关键字来自动生成视频文案，把视频文案自动生成视频，再自动给视频配音配字幕。
第五周周报：深度学习经典网络模型（三）
本周跟着李宏毅老师的课程，主要学习了生成式对抗网络中的无限制生成、去噪扩散概率模型、自监督学习中常用的预训练模型BERT和GPT，以及在目标领域中无标记数据时需要用到的迁移学习。本文将结合课程以及自身理解，介绍以上经典的神经网络模型。本周的学习到此结束，同时也完成了深度学习经典神经网络的基础理论学习
Llama 3.1：Meta 的开源 AI 巨兽，智能新高度
在人工智能的世界里，大型语言模型（LLMs）就像是会魔法的巨人，它们能读懂我们的心思，帮我们解决问题。最近，Meta 公司（就是 Facebook 的母公司）发布了一个叫做 Llama 3.1 的超级智能模型，它就像是 AI 世界里的新宠儿。开源的魔法：Meta 决定把 Llama 3.1 的模型开
使用 lmdeploy 部署 internlm/internlm2_5-7b-chat
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跟着李沐动手学深度学习（一）
本篇文章为李沐老师线性神经网络的学习笔记。使用Python编程语言及其强大的科学计算库（PyTorch）来实现线性回归模型。通过编写代码、运行实验和观察结果，我们将更加直观地理解线性回归模型的工作原理。
AI产品活跃用户排名出炉！文心一言APP国内第一，Kimi疯狂掉队
作为百度全新一代知识增强大语言模型，依托百度所具有的在全球范围内都少有的、层层领先的“芯片层、框架层、模型层、应用层”——四层技术栈构建体系，融入数万亿数据，引入大规模知识图谱并进行深度理解和整合，使得无论是学术领域还是生活领域，都能迅速定位用户需求，并给出相应的知识解答。进行了反驳，同时客观分析了
