lua 游戏架构 之 游戏 AI （七）ai_dead
`ai_dead`类的目的是在AI实体死亡时，提供一套标准的行为和逻辑处理，确保游戏内死亡状态的表现和交互符合预期。
[嵌入式AI从0开始到入土]16_ffmpeg_ascend编译安装及性能测试
ffmpeg启用ascend硬件编解码器的步骤，实测4.4.1版本h265提升幅度高达2470%
Datawhale AI夏令营第二期机器学习Task2学习笔记
其中id为房屋id，dt为日标识，训练数据dt最小为11，不同id对应序列长度不同；type为房屋类型，通常而言不同类型的房屋整体消耗存在比较大的差异；target为实际电力消耗，也是我们的本次比赛的预测目标。
OrangePi Aipro Ai计算测试
Orange AIPro编解码测试
人工智能在数字病理切片虚拟染色以及染色标准化领域的研究进展｜顶刊速递·24-06-23
这篇文章介绍了一种用于数字病理学的端到端平台，该平台利用高光谱自荧光显微镜和基于深度学习的虚拟组织学染色技术。研究团队开发了一种定制的高光谱显微镜，用于无损成像未染色组织切片的自荧光。然后，他们训练了一个深度学习模型，使用自荧光生成虚拟的组织学染色，避免了化学染色过程的成本和变异性，并保留了组织样本
VSCODE离线使用AI大模型生成、纠错代码
我本地安装的是lamma3模型，所以我选择的llama3，如果本地有其他模型也可以选择其他的模型。打开VSCODE->点击左侧导航栏的”CODE GPT“->选择相应的模型。
【AI大模型】程序员AI的未来——Copilot还是Claude3.5 Sonnet？
从 7 大方面对比编码能力，这个工具比Copilot还强，90%的人都没用过！
AI 编程助手哪家强，国产AI有GitHub Copilot 的替代品吗？
距离 GitHub Copilot 首次发布，已经过去近三年的时间。如今，国产各家的编程助手也打得火热。在国际市场上，GitHub Copilot 可以说是一枝独秀，JetBrains AI、Codium 等国际AI紧追不放，但这些工具在国内，依旧是不方便使用。然而在国内市场，各大厂商也纷纷投入资源
AI大模型低成本快速定制秘诀：RAG和向量数据库
RAG和向量数据库技术在低成本快速定制大模型方面具有巨大潜力。更高效的算法和模型：通过不断优化算法和模型，提高RAG和向量数据库的性能。更广泛的应用场景：随着技术的成熟，RAG和向量数据库将在更多领域得到应用。更好的用户体验：通过个性化推荐和智能搜索，提高用户体验。数据隐私和安全：在处理大规模数据时
《Ai企业知识库》-模型实践-rasa开源学习框架-搭建简易机器人-环境准备(针对windows)-02
其实现在可以使用的ai的开发框架有很多很多，就需要根据各个模型的能力边界等来讨论和设计。这个步骤主要是，拿到上一步传过来的有用的记忆知识、数据。来让机器人明白要做什么。这里的dst主要是用来管理多轮对话中的时候，来处理多轮对话。Current Interpretation:现行解释。对话中的庞杂信息
开启数字新纪元：全球首款开源AI女友，你的私人数字伴侣
DUIX，由硅基智能精心打造，不仅是全球首个开源的2D真人级AI数字人模型，更以其开放性和灵活性，为开发者和用户打开了一扇通往未来的大门。想象一下，一个可以轻松部署在手机端的AI伴侣，她不仅拥有逼真的面容和流畅的动作，还能够与你进行深入的对话交流。今天，我们要介绍的，不仅仅是一项技术革新，更是一场关
安防主控芯片厂家发展趋势思考之-低价向左，AI向右
二是市面上大部分主控芯片在标准规格参数上大同小异，从指标上难以体现差异（可能在效果上会有比较大的不同），而价格是最容易让客户有直观体会和得到心理安慰的卖点，所以从销售的角度也是最容易切入客户的武器，这个武器用的人多，那自然价格就会往下走。而在消费类市场，消费者缺少为AI智能应用买单的意识，更主要的是
AI 情感聊天机器人之旅 —— 多轮对话存在的问题与数据积累
在 QA、逻辑推理等领域，多跳问答比单跳问答难得多。同理可得，多轮对话比单轮对话也难得多，模型需要结合历史对话和用户当前内容生成合适的响应。现有的指令数据大都是单轮或者两轮的对话，模型在对话轮数较少时，还能很好地遵循指令、记住历史信息以及输出合适的内容。但对话轮数多了后，模型的输出往往会变得不可控，
【建站技巧】利用Websim AI 快速实现上站
Websim AI 是一个创新工具，旨在以最小的努力创建各种东西。这个工具非常适合从初学者到经验丰富的开发人员，快速生成应用程序、网站原型或试验网页设计创意。
应对AI模型中的“Outlier Detection Failure”错误：数据清洗与预处理
异常值检测失败（Outlier Detection Failure）通常指在数据预处理阶段未能正确识别或处理数据集中异常值，导致模型在训练或预测时表现不佳。💥 这类错误通常会引发一系列问题，例如模型过拟合、训练时间过长、预测结果不稳定等。应对“Outlier Detection Failure”错
开始认识人工智能（一）
1、什么是张量张量，英文为Tensor，是机器学习的基本构建模块，是以数字方式表示数据的形式。PyTorch就是将数据封装成张量（Tensor）来进行运算的。PyTorch中的张量就是元素为同一种数据类型的多维数组。在PyTorch中，张量以"类"的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在
每个人都能使用的人工智能
下面介绍几种大家日常生活中能用到的，并且操作简便的AI 应用。以后你也不需要满网去寻求这个高手，那个大佬的帮助了。
算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介
每个节点不仅接收当前输入，还接收前一个节点的输出，从而形成记忆能力。Transformer 摒弃了传统 RNN 的循环结构，通过自注意力机制和并行处理，实现了更快的训练速度和更好的效果。BERT 的创新在于其双向性和预训练方法，使得模型在各种 NLP 任务中都表现优异，尤其是在需要上下文理解的任务中
Elastic 及阿里云 AI 搜索 Tech Day 将于 7 月 27 日在上海举办
参加 Elastic 原厂与阿里云联合举办的 Generative AI 技术交流分享日。借助 The Elastic Search AI Platform， 使用开放且灵活的企业解决方案，以前所未有的速度获得搜索最相关的结果。借助强大搜索功能和生成式 AI 的合力，加速商业转化和业务成果。
智能时代的伦理困境：如何应对AI引发的社会问题
随着人工智能技术的不断进步，AI已经渗透到我们生活的方方面面，从医疗诊断到就业筛选，从个性化推荐到深度伪造技术，AI的应用范围日益扩大。然而，这些技术进步的同时也带来了一系列伦理问题，如数据隐私的侵犯、算法的不公平性、以及信息茧房的形成等，这些问题不仅威胁到个人的权益，也对社会的公平和正义提出了挑战
