LocalAI离线安装部署
LocalAI是免费的开源 OpenAI 替代品。LocalAI 可作为替代 REST API，与 OpenAI（Elevenlabs、Anthropic……）API 规范兼容，用于本地 AI 推理。它允许您在本地或使用消费级硬件运行 LLM、生成图像、音频（不止于此），支持多种模型系列。不需要 G
基于LLM Graph Transformer的知识图谱构建技术研究：LangChain框架下转换机制实践
本文是LangChain的一个代码贡献者编写的文章，将对这些内容进行详细介绍，文章最后还包含了作者提供的源代码
TDS传感器 - 从零开始认识各种传感器【二十五期】
TDS传感器是用来检测水中的总溶解固体的含量的传感器。TDS（Total Dissolved Solids），中文名总溶解固体，又称溶解性固体总量，表明1升水中溶有多少毫克溶解性固体。一般来说，TDS值越高，表示水中含有的溶解物越多，水就越不纯净。因此，TDS值的大小，可作为反映水的洁净程度的依据之
AI多模态大模型+机械臂打造具身实验平台
这样做的好处是，如果你的指令涉及到一些列的复杂动作（好几个机械臂基本动作函数，需要用多模态信息数据），这样更能确保函数参数提取的正确率，还有如果某一个机械臂基本动作单元函数是要处理多次类似的动作，即你的参数可能是一个数组之类的，比如你让机器人进行搬运任务，就需要给它很多个目标点参数，这是因为可以明确
惊艳！即梦AI用这个提示词出的图太梦幻了！
AI绘画工具有很多种，可灵、即梦、奇域、Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E、GPT4等等。
一键生成单页PPT的AI！这4个人工智能工具一定要知道！
现在大家对AI生成PPT软件应该并不陌生了，这类AI软件非常强大和智能，只需要输入一个PPT主题，AI生成PPT软件就会快速生成一份包含10+页面的PPT。基于AI生成一份PPT后，如果想在此基础上添加一个或多个页面，是否可以快速生成新的PPT页面，而无需手动操作呢？这就需要用到，但需要注意的是，并
最近AI产品开发的热点在什么领域？
更贴合人类的思考方式：去年，不管是ChatGPT还是通义千问、KIMI等，经常会遇到问着问着他就“傻”了，开始答非所问，就我个人使用而言，从今年下半年开始，模型越来越聪明，他会给我提供一些新奇的想法，而且还会先我一步思考。AI产品开发中，搜索领域已成为炙手可热的焦点，背后的原因还是很值得说一说的。《
AI人工智能深度学习算法：在医学影像识别中的应用
AI人工智能深度学习算法：在医学影像识别中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.1 问题的由来医学影像识别是
Emu3：北京智源推出AI多模态世界模型，超越DeepMind和微软，刷新了8项性能指标
Emu3是由北京智源人工智能研究院推出的革命性多模态AI模型，它采用自回归技术路径，能够统一处理图像、视频和文本数据。Emu3通过将内容转换为离散符号，并使用单一的Transformer模型预测下一个符号，简化了模型架构。它在图像生成、视频生成、视频预测和图文理解等多个方面展现出色性能，超越了多个领
LibreChat: 开源的全能AI对话平台
LibreChat是一个免费、开源的AI对话平台，旨在为用户提供一站式的AI对话解决方案。它集成了多种AI模型和服务，支持本地部署和云端使用，并提供了丰富的功能和可定制选项。LibreChat的目标是让每个人都能轻松访问和使用各种AI对话能力，无论是个人用户还是企业用户。LibreChat作为一个开
【YOLOv5/v7改进系列】引入YOLOv9的RepNCSPELAN4
YOLOv9的几个主要创新点：Programmable Gradient Information (PGI):PGI是一种机制，用于应对深度网络中实现多目标所需要的多种变化。PGI提供完整的输入信息来计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。PGI可以自由选择适合目标任务的损失函数，克服了
天工AI：统一像素级视觉LLM发布
如何构建一个统一的像素级视觉大语言模型（LLM），以理解和执行多种视觉任务？论文提出了VITRON，一个统一的像素级视觉LLM，通过引入混合指令传递方法和跨任务协同模块，支持从视觉理解到视觉生成、从低层次到高层次的一系列视觉任务。
【大模型 AI 学习】大模型 AI 部署硬件配置方案（本地硬件配置 | 在线GPU）
最近想部署一个开源深度学习项目，但是小编的笔记本电脑是8G的集成显存，且没有GPU，性能肯定是不够的。于是小编在小po站上粗浅了解了一下当前: 1. 大模型 AI本地硬件配置和 2. 云上申请GPU算力的两种方式。
RD-Agent：一个基于AI的自动化研究与开发工具
是一个开源的R&D（研究与开发）自动化工具，通过人工智能技术推动数据驱动的AI研发过程。该项目专注于数据和模型这两个R&D的核心方面，以自动化高价值的通用R&D流程。
【LLM论文日更】LongReward：利用人工智能反馈改进长上下文大语言模型
未来的工作将致力于训练更小的长上下文奖励模型，探索更长序列和更大规模模型的长上下文对齐。总体而言，LongReward方法不仅显著提高了长上下文LLMs的性能，还增强了其遵循短指令的能力，并且可以与标准的短上下文DPO结合使用，不会影响各自方法的性能。：将LongReward与离线RL算法DPO结合
14.8k Star！CrewAI：部署一支由你指挥的人工智能代理大军，股票分析、发布帖子、支持Ollama！
等，进一步支撑你的行动，以提升本文的帮助力。
生产力神器Xmind AI：一键生成思维导图
总的来说，Xmind AI凭借其强大的在线思维导图功能和AI助手，彻底改变了传统的思维导图制作方式。它不仅提供了云端存储和实时协作的便利，还通过AI一键生成功能帮助用户快速生成高效的思维导图，节省了大量时间和精力。无论是个人创作者还是团队合作，Xmind AI都是一款不可或缺的工具。比起之前的app
AI学习指南深度学习篇-变分自编码器（VAE）简介
变分自编码器（VAE）在深度学习领域展现了其强大的生成能力，以其灵活性和高效性成功解决了许多复杂任务。与传统自编码器相比，VAE能够更好地建模潜在变量的分布，使得生成的样本更具多样性和真实性。随着研究的深入，VAE及其变体在许多领域中被广泛应用，并且继续吸引大量研究者的关注。
Java可以做人工智能吗-回答是当然可以
Java最适合做的就是第二个方面，即基于大模型构建业务应用。由于过去大量的企业级应用都是使用Java开发的，采用Java来构建这些基于大语言模型的应用可以非常方便地在现有的架构上叠加新的AI功能，而无需彻底重构整个系统。这意味着开发者可以在保持原有系统稳定性的前提下，快速引入最新的AI技术，从而显著
fastMNN|手把手教你理解和实现单细胞批次效应校正方法
fastMNN是MNN的升级版，主要改动是fastMNN采用PCA降维之后的低维空间计算细胞之间的距离，而MNN直接使用原始表达矩阵计算细胞之间的距离，因此分析速度会更快。MNN使用假设:（i）至少有一个细胞群同时存在于两个批次中,（ii）批次效应几乎与生物子空间正交,（iii）批次效应变化远小于不
