Llama3.1技术报告简要解读--附PDF
Llama3.1的简要解读。总结几点，大而好：405B参数直接对标GPT4 (Scaling law)中杯(8B)和大杯(70B)的上下文直接干到128K了，超过目前同类参数模型一个等级。15T的Token，强调数据的重要性！！！包括数据准备、数据处理、数据清洗、数据构造，数据配比等等，数据是基石，
图像检索在ImageNet分类任务中的优势：超越扩散模型生成图像
今天要聊到的这篇论文更全面地探究了扩散模型在下游任务如分类的贡献程度，作者在imageNet数据集上应用了4种不同的数据增强方法，一种为从Laion-5b数据集中直接图像检索得到同类别的图片，其余三种为基于扩散模型的数据增强方法，分别在这些增强后的训练集上训练ResNet50，并比较这四种数据增强方
人工智能大模型发展的新形势及其省思
随着相关技术的不断进步，大模型发展呈现出与数据要素深度融合、其日益沉淀为基础设施、发展焦点从底座模型转移至应用生态等新的趋势。针对大模型产业发展呈现出的新态势、新动向，我们要树立大模型发展的全局观和整体观，积极采取加快建设人工智能教育体系、建立以智能科学为核心的跨学科研究体系、推动大模型与数据要素协
2024年最新ComfyUI汉化及manager插件安装详解！
在ComfyUI文生图详解中，学习过如果想要安装相应的模型，需要到模型资源网站（抱抱脸C站魔塔哩布等）下载想要的模型，手动安装到ComfyUI安装目录下对应的目录中。为了简化这个流程，我们需要安装ComfyUI-manager插件，通过这个插件就可以方便快捷安装想要的其他插件或者模型。
玄姐：阿里基于 Spring AI 发布新版本
Spring Cloud Alibaba AI 目前已经顺利融合了 Spring AI 框架的 0.8.1版本接口，并实现了与“通义”高级模型系列的顺畅连接。这种整合是通过阿里云的灵积模型服务实现的，该服务基于“模型即服务”（MaaS）的理念，专注于 AI 领域的多样化模型应用，并通过标准化API，
【工具】Excel竟然也能搞AI，快来玩转chatexcel
ChatExcel 是一款由北京大学团队开发的人工智能办公辅助工具，允许用户通过自然语言与Excel表格进行交互，执行常见的数据处理任务，如排序、求和等，无需手动编写公式或函数。用户只需访问官方网站https://chatexcel.com/，上传Excel文件，并输入自然语言命令即可完成数据处理。
IsaacLab 从入门到精通（一） 环境配置和依赖安装
本系列文章将针对机器人操作任务中的强化学习平台IsaacLab提供较为全面的教程
Maxkb——无需代码，快速构建自己的AI助手
无需代码，快速构建一个属于自己的AI助手！
CosyVoice 语音合成TTS、声音克隆自定义api服务搭建；requests请求使用
参考：https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/140213547。
深入 Dify 源码，洞察 Dify RAG 核心机制
之前深入源码对 Dify 的完整流程进行了解读，基本上梳理了 Dify 的实现流程与主要组件。但是在实际部署之后，发现 Dify 现有的 RAG 检索效果没有那么理想。因此个人结合前端页面，配置信息与实现流程，深入查看了私有化部署的 Dify 的技术细节。将核心内容整理在这边，方便大家根据实际的业务
数据缺失补全方法综述
数据缺失是数据分析和机器学习中的一个普遍问题，可能由于多种原因（如传感器故障、数据录入错误、系统故障等）导致。缺失数据不仅会影响模型的性能，还可能导致错误的推断和决策。为了应对这一挑战，研究者们提出了多种数据缺失补全方法。本文综述了几种常见的缺失数据补全技术，包括简单插补、基于模型的插补、机器学习方
Skeleton Recall Loss 分割领域的新突破：极大的减少了资源消耗，还能提高性能
精确分割在当今众多领域都是一项关键需求比如说自动驾驶汽车的训练、医学图像识别系统，以及通过卫星图像进行监测。在许多其他领域，当感兴趣的对象微小但至关重要时，例如研究血管流动、手术规划、检测建筑结构中的裂缝或优化路线规划，需要更高的精度。此前已经做了大量工作来解决这种具有挑战性的分割问题。此前已经做了
什么是端到端（End-to-End）？
端到端方法在人工智能领域的应用前景广阔，其优势在于简化流程和全局优化。然而，在实际应用中，我们需要根据具体场景权衡其优劣势，选择合适的方法。在数据稀缺、高可解释性需求和多任务复杂系统中，传统方法可能仍然具有不可替代的价值。通过结合端到端方法与传统方法的优势，我们可以更好地应对现实中的各种挑战，推动人
openai api key获取的两种方案（有一种可以白嫖到api key）
在使用 OpenAI 的强大自然语言处理模型之前，你需要获取一个 API 密钥。本文将介绍获取 OpenAI API 密钥的几种方式，并提供具体的操作步骤和测试代码。
面壁的智能开源 MiniCPM-V 2.6 边缘人工智能多模态功能与 GPT-4V 不相上下
机型特点： MiniCPM-V2.6 在边缘单图像、多图像、视频理解等核心能力上实现了全面超越，并首次将实时视频理解和多图像联合理解功能引入边缘，更加贴近复杂的真实场景。效率和性能： 该模型占地面积小，却拥有极高的像素密度（令牌密度），是 GPT-4o 单令牌编码像素密度的两倍，在边缘设备上实现了极
2024年华数杯全国大学生数学建模竞赛C题老外游中国思路代码分析
2024华数杯数学建模竞赛问题1主要考察数据处理和基本统计分析能力。这个问题要求从大量数据中提取特定信息并进行简单的统计分析。首要任务是对352个城市的35200个景点数据进行处理和整理，可能需要使用Python等编程语言进行数据读取和清洗。在数据处理过程中，需要注意处理可能存在的异常值、缺失值等数
用扣子(Coze)搭建Bot智能体详解
本文对扣子（Coze）智能体平台进行了简单介绍，包括扣子的基本概况、Bot的应用场景、扣子平台的基本能力、在扣子上搭建智能体的方法和步骤，后续会逐步分享扣子的其它玩法。，
这3种人适合学习人工智能，看看你在不在其中？
人工智能（AI）的浪潮正席卷全球，它不仅是科技领域的一场革命，更是社会进步的重要推手。随着AI技术的不断成熟和应用领域的不断拓展，越来越多的人开始关注并渴望掌握这一前沿技术。那么，究竟哪些人适合学习人工智能呢？理工科专业，包括计算机/电子/软件/通信类，数学/统计学类，大数据/人工智能等等专业的学生
从Overleaf 提交论文到 arXiv (汇总--干货避坑--详细指南)
总结一下就是：1.latex文件目录结构（tex等主文件放根目录下，提交编译后的latex压缩包，因为arxiv无法编译bib文件）2.arxiv注册使用校园邮箱
Linux服务器Mamba2安装及example运行问题
Mamba 从发表到现在已经有段时间了，先前的Mamba代码有些地方不完善或者需要对源码做些修改后编译，最近可能需要用到Mamba，发现之前实现的Vision Mamba块，注释掉了一些源码可能会导致训练速度下降，然后官方实现了Mamba2，这里尝试安装，做一些记录，防止服务器重置🫤。
