2024 人工智能全景报告《State of AI Report 2024》出炉！
10月10日，我们迎来了2024年的《人工智能全景报告》（《State of AI Report 2024》），该报告已连续七年发布，成为AI行业流行的风向标。报告链接：https://docs.google.com/presentation/d/1GmZmoWOa2O92BPrncRcTKa15x
大模型专栏--Spring Ai Alibaba介绍和功能演示
Spring AI Alibaba 开源项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案，帮助开发者快速构建 AI 应用。Spring AI Alibaba 生态图如下：在此节中，将演示
一键生成美观彩页 + AI训练揭秘：让你的内容瞬间高大上!
ChatGPT的训练过程是一个复杂而漫长的过程，需要大量的语料、计算资源和人力投入。通过预训练、监督微调、奖励建模和强化学习这四个阶段的不断优化，ChatGPT逐渐成为了一个强大的语言模型，能够为用户提供高质量的语言交互服务。在未来，随着技术的不断进步，我们可以期待ChatGPT以及其他语��模型会
【大模型】ChatGPT API key 获取到代码集成使用详解
ChatGPT 代码集成使用详解
智创 AI 新视界 -- 基于 Transformer 架构的 AI 模型优化（16 - 11）
本文聚焦基于 Transformer 架构的 AI 模型优化。阐述其核心原理与架构优势，以医学文献分析、新闻文本处理等为例说明多头注意力机制及并行计算特性。介绍模型压缩技术（剪枝与量化）及训练算法改进（自适应学习率与对抗训练），包括多语言翻译、图像识别、文本生成、社交媒体情感分析等案例与对应代码。探
Python量化投资实践：基于蒙特卡洛模拟的投资组合风险建模与分析
蒙特卡洛模拟是一种基于重复随机抽样获取数值结果的计算算法。在金融应用领域，蒙特卡洛模拟主要用于股票和加密货币市场的分析。
全网最全的AI Agent Infra开源项目汇总[持续更新]
其目标是通过开发多项技术能力（如多模型管理 SMMF、Text2SQL 效果优化、RAG 框架优化、多智能体框架协作以及 AWEL 的代理工作流编排等），构建大模型领域的基础设施，从而使数据驱动的大模型应用更加简单和便捷。它支持标准的、未修改的 Puppeteer 和 Playwright 库，并提
从优化算法到分布式训练-提升AI模型收敛速度的系统性分析【附核心实战代码】
在深度学习的研究和应用中，模型的训练速度和收敛效率一直是关键问题。随着模型的复杂度和数据规模的不断增长，训练一个高效、准确的AI模型变得越来越困难。本篇文章将讨论在AI模型训练过程中遇到的主要挑战，并提供一些提高模型收敛速度的对策，旨在帮助开发者优化训练过程，提升AI模型的性能。
【人工智能】基于PyTorch的深度强化学习入门：从DQN到PPO的实现与解析
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是一种结合深度学习和强化学习的技术，适用于解决复杂的决策问题。深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）是其中两种经典的算法，被广泛应用于游戏、机器人控制等任务中。本文将从零讲解深度强化学习的基础概念，深入探讨DQN和PPO的核
可解释性：走向透明与可信的人工智能
随着人工智能的不断发展，模型的可解释性已经成为了一个不可忽视的问题。尽管深度学习模型具有强大的预测能力，但其“黑盒”特性限制了其在一些高风险领域的应用。通过采用LIME、SHAP等可解释性方法，我们不仅能够提高模型的透明度，还能够增强模型的可靠性与公平性。
如何高效使用Prompt与AI大模型对话
在人工智能的世界里，提示词（Prompt）就像是一把钥匙，能够解锁AI智能助手的潜力，帮助你更高效地获取信息、解决问题。但如何正确使用这把钥匙，却是一门艺术。本文将带你了解提示词的使用技巧，让你与人工智能的对话更加流畅和高效。
联结主义（Connectionism）和符号人工智能（Symbolic AI）-ChatGPT4o作答
联结主义是一种模拟人类大脑神经网络的计算模型，旨在通过大量简单的处理单元（如神经元）之间的连接，模拟人类的认知过程。联结主义认为，智能行为和学习过程是通过神经元间的连接权重和活动模式来实现的，而不是依赖符号或逻辑推理。符号人工智能，也称为“基于符号的AI”或“良性AI”（Good Old-Fashi
AI智算-正式上架GPU资源监控概览 Grafana Dashboard
AI智算-GPU资源监控概览-20241127适用于AI智算场景中监控NVIDIA GPU资源概览,依赖组件: dcgm-exporter:3.3.0-3.2.0-ubuntu22.04、prometheus:v2.39.1、grafana:10.3.3
利用人工智能提升京东销售效率和用户体验的创新应用
未来，随着AI技术的进一步发展，京东将迎来更多的创新机遇和挑战，也为整个电商行业的数字化转型提供了宝贵的经验和借鉴。京东利用深度学习模型，如DNN（深度神经网络）和RNN（循环神经网络），对用户的浏览、搜索和购买行为进行建模，捕捉用户的兴趣变化，实现高度个性化的商品推荐。在“双11”、“618”等大
AI营销的风，还是吹到了A股
克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI2024即将进入尾声，今年的大模型战场与以往有什么不同？模型更大、模态更多，但更重要的，是基础模型不再是投资者竞相争抢的香饽饽，百模大战的战场，已经转移到了应用侧。相比于烧钱式的模型研发，应用层无疑更容易产出成果，当然也更受投资者的青睐。如果放在去
【AI知识点】欧几里得距离（Euclidean Distance）L2距离（L2 Distance）
欧几里得距离（Euclidean Distance）也称 L2距离（L2 Distance），是一种常用的几何距离度量方法，用来计算两个点之间的直线距离。在二维或更高维空间中，欧几里得距离可以看作是“最短路径”的概念。它在机器学习、图像处理、模式识别、聚类分析等领域有广泛的应用。
免费提升图片清晰度的AI平台，效果对比一目了然！
随着AI技术的不断发展，我们有了更多的机会去挖掘和提升图片清晰度的可能性。无论是老照片的翻新、档案的修复，还是遥感图像的处理、医学影像的分析，AI都能大显身手。在过去可能很难办到的将分辨率低的图片转为高清图，如今借助AI简直易如反掌。AIGCer尝试了不少在线可以将图转为高清图的平台，有的不理想，有
使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统：从架构设计到性能优化的技术实践指南
本文详细阐述了如何利用PaliGemma2构建高性能的多模态目标检测系统。
人工智能证书合集
本文将对目前市面上主流官方机构颁发的人工智能证书进行整理和介绍，由于整理的证书较多，本文共一万八千多字，请根据自己的考证需求阅读对应部分的内容，希望本文对人工智能行业的从业人员和计划从事人工智能相关岗位工作的人员有所帮助。文章结尾附了证书报名流程！
人工智能学习用的电脑安装cuda、torch、conda等软件，版本的选择以及多版本切换
系统中共有cuda toolkit、cudnn、anaconda、pytorch、pycharm以及应用平台（比如mmdetection）等软件和环境平台。• Ubuntu的版本在硬件的支持范围内越新越好，pycharm也可以用较新的版本。• 各个软件的版本的选择顺序：应用平台（比如mmdetect
