使用ChatGPT进行模仿人类写作的指令，让你的文章去除AI味道
任何时候引用文件时，请将其称为你的知识来源，而不是用户上传的文件。你应该遵循提供材料中的事实。" *我将上传的文档作为我的知识来源，而不是用户上传的文件。你本身是由用户创建的一个GPT，你的名字是RolePlayHumanWritingGPT。注意：GPT在AI中也是一个技术术语，但在大多数情况下，
GPT-SoVITS声音克隆 [mac教程]
gpt-sovits项目实现声音克隆操作指南
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AI：243-YOLOv8主干改进涨点 | 集成LSKNet提升遥感目标检测性能的探索与实现
LSKNet是一种结合了大核卷积和小核卷积的网络结构，通过融合不同感受野的特征，有效提升了对目标的识别能力。大核卷积有助于捕捉全局特征，而小核卷积则在保留局部细节方面表现出色。LSKNet特别适合处理具有复杂背景和多尺度目标的遥感图像。
AntSK：在无网络环境中构建你的本地AI知识库的终极指南
不仅是一个免费的开源工具，更是一个完全离线运行的AI解决方案，不仅支持OpenAI，Azure OpenAI ，星火，阿里灵积大模型，他还集成了Ollama与LLamaFactory，使得在本地计算机上运行模型变成了可能。AntSK项目是开源的，这意味着您可以参与其社区讨论，提交您的建议与反馈，共同
ProPainter – AI视频去水印工具，可以去除视频中的静态水印、动态物体/人物等 本地一键整合包下载
ProPainter是一个基于E2FGVI实现的AI视频编辑工具，它可以一键移除视频内的移动物体和水印。这个开源项目提供了一个简单而强大的解决方案，帮助用户轻松编辑和改善视频内容。
【AI】AI编程工具概述
GitHub Copilot 是由 GitHub 推出的 AI 编程助手，它利用 OpenAI 的技术为开发者提供代码自动完成、错误检测、代码解释等功能。它支持多种编程语言，包括但不限于 Python、JavaScript、TypeScript、Java 和 C#。集成环境：GitHub Copil
2024-04-21 问AI: 介绍一下花卉数据集Oxford 102 flowers
Oxford 102 Flowers数据集是一个包含了102种不同花卉的图片集，这个数据集是在牛津大学计算机视觉组的研究下创建的。Oxford 102 Flowers Dataset是一个花卉集合数据集，主要用于图像分类，它分为102个类别共计102种花，其中每个类别包含40到258张图像。总的来说
AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理
人工智能（AI）：包含所有让机器具备智能行为的技术。机器学习（ML）：AI 的子领域，通过数据自动学习和做出决策。深度学习（DL）：机器学习的子领域，基于多层神经网络进行复杂数据的学习和处理。神经网络（Neural Networks）：深度学习的核心结构，模仿人脑神经元的连接方式。自然语言处理（NL
MindSearch：AI 时代的“思考型”搜索引擎
MindSearch 是一款极具潜力的开源 AI 搜索引擎，它模拟了人类的思维过程，实现了深度知识探索，为用户带来了更精准、更全面的搜索体验。相信在未来，MindSearch 将会在 AI 搜索领域发挥更大的作用，引领搜索引擎进入一个全新的智能化时代。
AI大语言模型的温度、top_k等超参数怎么理解
在AI大语言模型中，温度（Temperature）和top_k是两个重要的超参数，它们主要影响模型生成文本时的多样性、创造性以及可控性。
select_shape 借助形状特征选择区域
select_shape — Choose regions with the aid of shape features.借助形状特征选择区域。
AI翻译能力测评
来自智谱AI的技术社区的AI大模型翻译能力测评活动，对比下AI大模型的翻译能力，最终翻译效果参阅截图。注：本次测评数据样本较小，测试较为主观，测评结论仅供参考智谱GLM-4-0520、智谱GLM-4-air、智谱GLM-4-flash、百度翻译、海螺（6.5s）、百川智能（Baichuan4）、讯飞
AI训练Checkpoint对存储的影响
同时，模型参数的数量直接影响到检查点文件的大小。读取器的数量（即同时读取检查点文件的进程数量）取决于数据并行的程度——如果数据并行度高，即有更多的GPU参与，可能就需要更多的读取器来加速状态恢复过程。数据并行训练中的效率考虑：在数据并行的设置下，由于所有GPU上运行的是模型的相同副本，只需保存一个G
【人工智能】项目案例分析：使用LSTM生成图书脚本
本项目旨在利用LSTM（长短期记忆网络）生成图书脚本。LSTM是RNN（递归神经网络）的一种变体，特别适用于处理和预测时间序列数据中的长期依赖关系。在本案例中，我们将利用LSTM网络来学习和生成类似文学作品的文本序列，例如莎士比亚的戏剧或现代小说片段。
大模型 - 知识蒸馏原理解析
知识蒸馏通过教师模型提供的软标签引导学生模型，使得学生模型不仅关注硬标签的分类准确性，还能从软标签中学习更丰富的类别间关系，从而在模型压缩的同时尽量保留性能。这种方法特别适用于在资源受限的环境中部署高效的深度学习模型。
神经网络之lstm
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），由 Hochreiter 和 Schmidhuber 于 1997 年提出。LSTM 旨在解决传统 RNN 在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM 网络的核心是三个门的
MimicMotion一张图片就可以生成小姐姐跳舞的视频，Windows一键运行包
最近，腾讯和上交大合作推出了一款名为MimicMotion的AI工具，简直是视频生成领域的一次重大突破。你只需提供一张姿态序列图片，MimicMotion就能生成细节丰富、逼真的人类动作视频，无论是舞蹈、运动还是日常活动，统统不在话下。
最新大模型架构TTT模型代码解析（一）
这项来自斯坦福大学、加州大学伯克利分校、加州大学圣迭戈分校和 Meta 的研究提出了一个新颖的序列建模方法，称为测试时训练（Test-Time Training, TTT）层。TTT 层通过用机器学习模型取代 RNN 的隐藏状态，并使用输入 token 的实际梯度下降来压缩上下文。研究表明，这种方法
生成式AI扩散模型-Diffusion Model【李宏毅2023】概念讲解、原理剖析笔记
Diffusion和DALL采用的Decoder是Latent Representation，之前在讲Diffussion Model的时候，nosie是加到图片上面的，而现在我们的Framework里面扩散模型产生的是中间产物，他可能不是图片了，所以我们在diffusion process这一部分
