Transformer模型
Transformer模型是一种在自然语言处理（NLP）及其他序列到序列（Seq2Seq）任务中广泛使用的深度学习模型框架。其基本原理和核心组件，尤其是自注意力机制（Self-Attention Mechanism），对于理解该模型的工作方式至关重要。以下是对Transformer模型基本原理和自注
Datawhale X 魔搭 AI夏令营第四期（AIGC学习笔记）
扩散过程是一个给图片逐渐添加噪声直至完全淹没的过程，在这个过程中，训练一个网络预测噪声。如果噪声预测得非常准确，那么从一个含有噪声的图片中减去预测的噪声，就能恢复原图。扩散模型（diffusion probabilistic model）本质上是一种马尔可夫链（Markov chain），使用变分推
AI人工智能分析王楚钦球拍被踩事件的真相
在2024年巴黎奥运会乒乓球混双决赛的热烈氛围中，中国队王楚钦与孙颖莎以出色的表现夺得金牌，然而，赛后发生的一起意外事件——王楚钦的球拍被踩坏，引起了广泛关注和热议。为了探寻这一事件的真相，我们可以借助AI人工智能技术进行详细分析。
【科技前沿】数据科学与机器学习和人工智能：差异解析 (2024)
所以，如果你热衷于走这条路，你的努力将得到丰厚的回报，包括令人满意的职业、丰厚的薪水和大量的工作保障。商业智能专家会接替数据科学家的工作——使用数据科学报告来了解任何特定业务领域的数据趋势，并根据这些推论提出业务预测和行动方案。因此，人工智能是帮助数据科学获得特定问题的结果和解决方案的工具。理解和获
如何通过AI进行智能日志异常检测
智能日志异常检测是一种利用人工智能（AI）技术来自动识别日志数据中异常模式或行为的方法。传统日志监控依赖于预定义规则，而智能日志异常检测可以适应不同的日志模式和异常类型，提高检测准确性和效率。下面是一个完整的步骤指南，如何通过AI进行智能日志异常检测。
除了ChatTTS，又一款国产TTS模型出现了——Fish Speech
Fish Speech V1.2 是一款领先的文本到语音 (TTS) 模型，使用 30 万小时的英语、中文和日语音频数据进行训练。我尝试用1066运行，但是质量不尽如人意，建议使用RTX系列的显卡进行推理。
多元时间序列分析统计学基础：基本概念、VMA、VAR和VARMA
顾名思义，多元时间序列是与时间相关的多维数据。我们可以用以下数学公式定义多元时间序列数据：其中Zᵢ,ₜ是时间t下第i个分量变量，注意它对每个i和t都是一个随机变量。Zₜ具有(m, t)维度。当我们分析多元时间序列时，不能应用标准的统计理论。这意味着什么？请记住多元线性回归。当计算多元线性回归(1)的
NLP之transformer：transformer-explainer的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
NLP之transformer：transformer-explainer的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录相关论文transformer-explainer的简介transformer-explainer的安装和使用方法transformer-explainer的案例应用相关论文《T
多模态大模型应用中的Q-Former是什么？
在这篇博客中，我们将详细探讨Q-Former的工作原理、应用场景，并在必要时通过公式进行解释，帮助你全面理解这一前沿技术。通过本文的介绍，希望你对Q-Former的工作原理、应用场景以及在BLIP2中的具体应用有了更清晰的理解，并能够在实际项目中灵活应用这一前沿技术。结合BLIP2的应用，Q-For
AI：232-YOLOv8性能涨点跃升 | 融合Deformable-LKA可变形大核注意力机制的深度优化与应用
本文探讨了通过引入Deformable-LKA注意力机制来改进YOLOv8模型的方法，并通过实验验证了这一改进在多个数据集上的优异表现。尽管取得了显著的进展，但目标检测领域依然充满挑战，未来的研究可以围绕更高效的注意力机制、跨模态学习、自适应模型压缩、以及无监督与自监督学习等方向展开。相信随着技术的
AI：236-基于RCS-OSA的YOLOv8改进 | 增强空间对象注意力实现小物体检测精度提升
通过将 RCS-OSA（减少通道的空间对象注意力机制）引入到 YOLOv8 中，并替换原有的 C2f 模块，我们显著提升了模型在多项指标上的性能，尤其是在小物体检测和复杂场景中的表现。实验结果显示，改进后的模型在 COCO 和 PASCAL VOC 数据集上的 mAP、Precision 和 Rec
RPA+AI有什么应用？6大技术融合方向分析 | 实在RPA研究
随着数字化转型的加速，企业正寻求更高效、智能的方法来优化业务流程。机器人流程自动化（RPA）作为一种快速兴起的技术，已经证明了其在自动化重复性任务方面的能力。然而，当RPA与各种人工智能（AI）技术相结合时，其潜力将得到更全面的释放。本文将探讨不同的AI技术如何与RPA结合，以及这种结合为企业带来的
基于Transformer实现中英翻译任务的微调
本文旨在说明如何通过Transfoemers库和pytorch来微调一个中英翻译模型。这里选择开源的opus-mt-zh-en模型来实现微调，提升该模型在特定语料上的性能。入门小白，如果有误还请指导。
调用百度的大模型API接口实现AI对话！手把手教程！
本文介绍如何使用百度的大模型API接口实现一个AI对话项目。
AI: DeepSeek-Coder-V2 中国代码生成领域的重大突破
DeepSeek-Coder-V2 是由 DeepSeek AI 发布的最新代码生成模型，它在 DeepSeek-Coder-V1 的基础上进行了重大改进，在性能和功能方面都取得了显著提升。根据 DeepSeek AI 的官方说法，DeepSeek-Coder-V2 的性能与 GPT-4 相当，这意
个人和ai的对话（比如kimi ）会不会被上传到服务器，被其他用户检索到？
个人和ai的对话（比如kimi ）会不会被上传到服务器，被其他用户检索到？
ModelGPT——释放大型语言模型的潜力，实现定制化AI模型生成
大模型在满足用户多样化和特定需求方面还有很多有待探索的空间，浙江大学计算机科学与技术学院的研究团队提出了ModelGPT，这是一个新颖的框架，能够根据用户提供的数据或任务描述生成特别定制的AI模型。相较于传统LLMs，ModelGPT大幅减少了训练和部署所需的资源，提供高达270倍的速度提升。
使用谷歌浏览器拓展删除百度搜索引擎的AI自动生成（AI结果）
自从AI成为新风口之后，干什么都得带点AI，百度搜索也不例外，搜索什么东西都会自动生成AI回答。回答既不准确就罢了，点击停止还反应慢半拍的卡一下。因此，专门写了一个浏览器拓展程序，来删除AI回答。
大语言模型的Scaling Law：如何随着模型大小、训练数据和计算资源的增加而扩展
语言模型的规模化法则为这些强大的人工智能系统的发展和优化提供了关键洞察。正如我们所探讨的，模型大小、训练数据和计算资源之间的关系遵循可预测的幂律模式。平衡规模化：Chinchilla 的发现强调了同时对模型大小和训练数据进行等比例规模化以达到最佳性能的重要性。这挑战了之前仅增加模型大小的重点。资源分
TLM求解器使用方法【CST软件零基础教程】
由于TLM求解器支持一些特殊的材料和结构，比如压缩模型，二维材料，而在EMC仿真中常用这些特殊材料和结构将系统简化，TLM便派上用场。TLM在这里我们用CST宏自带喇叭天线为例，默认为时域T-solver，也就是FIT算法，单击Mesh View查看网格，网格数约7.7万左右。这里我们使用默认设置
