【人工智能】从零实现朴素贝叶斯算法并应用于垃圾邮件分类
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的简单高效的分类算法，在文本分类任务中表现尤为优异。垃圾邮件分类是朴素贝叶斯算法的一个经典应用，通过分析电子邮件的词频分布来判断其是否为垃圾邮件。本文将从朴素贝叶斯算法的基本原理出发，逐步介绍其数学推导和实现过程，并使用Python手动实现该算法应用于垃圾邮件分类。
字节大力出奇迹：豆包坐稳国产AI智能助手No.1｜量子位智库月报
第三梯队中，历史下载量超过2000万的产品包含文小言和天工AI。在产品的APP端，量子位智库继续从用户规模、用户增长、用户活跃和用户粘性四大角度出发，对产品的四项关键数据——豆包重回第一，DAU超750万，增长率超过30%。以2024年10月为节点，更新了对国内现有的68款AI智能助手产品用户数据的
【人工智能数学应用篇】向量在人工智能中的多元应用
【人工智能数学应用篇】向量在人工智能中的多元应用
AI生成图像模型的原理与优化技术-从对抗学习到高质量图像生成【附核心实战代码】
在本文中，我们探讨了AI生成图像模型（AIGC）的前沿技术，从生成原理到高质量图像生成的优化策略进行了深入分析。生成原理介绍了生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和扩散模型的基本概念和工作原理。这些模型通过学习数据分布，能够生成具有真实感的图像。模型训练讨论了模型训练中的关键步骤，包括数据
sliding window attention
同时，这种方式并不是意味着当前token只能获取到前window_size个token的信息，因为当前token前面的window_size个token也都是能够获取到前面的信息的，因此只要网络达到一定的深度，这样的sliding window attention是可行的，并不会损失太多信息。sli
【AI知识点】词袋模型（Bag-of-Words，BOW）
词袋模型（Bag-of-Words，简称BOW）是一种用于文本表示的简单且常用的方法，尤其在自然语言处理（NLP）和信息检索领域中广泛应用。词袋模型的核心思想是将文本表示为一个词频统计的集合，而不考虑词的顺序和语法结构。每个词在文本中出现的频率被用来表示文本的特征。
聚云科技×亚马逊云科技：打通生成式AI落地最后一公里
生成式AI浪潮，也为MSP带来全新的发展空间。
使用自定义大模型来部署Wren AI（开源的文本生成SQL方案）
Wren AI目前是支持自定义LLM和Embedding模型的，其官方文档 https://docs.getwren.ai/installation/custom_llm 中有提及，需要创建自己的provider类。其中Wren AI本身已经支持和OPEN AI兼容的大模型了；但是自定义的Embed
【大模型量化】AWQ 量化和 INT8 量化的区别是什么？
量化将浮点数（通常为32位浮点数）转换为较低位数（如8位整数），以减少模型的存储空间和计算量。在 INT8 量化中，浮点数被映射到0到255之间的8位整数。
MoneyPrinterTurbo – 开源的AI短视频生成工具
MoneyPrinterTurbo是开源的AI短视频生成工具，能自动化地根据用户提供的视频主题或关键词生成视频文案、素材、字幕和背景音乐，合成高清短视频。工具支持API和Web界面操作，具备自定义文案、多种视频尺寸、批量视频生成、多语言支持、多种语音合成技术、字幕定制和背景音乐选择等功能。Money
人工智能（AI）领域各方向顶会和顶刊
在人工智能（AI）这个快速发展的领域，研究人员和从业者需要紧跟最新的研究动态和技术进展。顶级的会议和期刊是获取最新科研成果和交流思想的重要平台。以下是人工智能领域内不同方向的顶级会议和期刊概览。
AI与人类注意力流：未来的工作技能与注意力经济的未来展望
1. 什么是注意力经济？它如何影响未来工作？题目： 请解释注意力经济的概念，并讨论它对未来工作模式的影响。答案： 注意力经济是指一种以人类注意力资源作为交换媒介的经济体系。在这种经济中，个体的注意力被视为一种稀缺资源，能够被买卖、交换和
AI重塑软件开发流程
既然谈到传统软件开发与AI参与的软件开发的对比，我们就来看一下这两者之前的区别。
Chatbox AI + grok-beta大模型秒杀GPT4.0（部署属于您自己的本地AI大语言模型聊天系统）
马斯克X-AI发布Grok 2大模型，效果秒杀GPT4.0！Grok支持超长文本上下文，普通人也能轻松上手，免费使用！部署属于您自己的本地AI大语言模型聊天系统.
AI类CCF会议截稿时间统计（持续更新中）
CCF-A截稿时间网址CVPR 20252024-11-14 23:59:00 UTC-8https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2025/CallForPapersIJCAI 20252025-01-23 23:59:59 UTC-12website: https:
人工智能-时间趋势线
从早期的逻辑推理到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段。未来，随着技术的进一步发展，AI的应用场景将更加广泛，可能在各行各业中发挥更大的作用。人工智能的发展不仅依赖技术进步，还受到社会、经济和伦理方面的挑战推动。这些阶段不仅展示了人工智能的发展历程，还反映了它如何从一个理论概念演变成我们日常生
开启智能 BI 新纪元：生成式 AI 工具的探索与实践
在数据驱动的商业决策时代，商业智能（BI）工具已成为企业获取洞察力、优化运营和制定战略的关键。随着人工智能技术的不断进步，生成式 AI 正在革新 BI 领域的传统做法。本文将探讨如何使用生成式 AI 工具来探索智能 BI 的新境界，帮助企业从数据中获得更深入的洞察力。随着生成式人工智能的兴起，传统的
生成式AI的三种人机协同模式
生成式AI、人机协同、文本生成、图像生成、代码生成、协作模式、AI助手、创意工具1. 背景介绍近年来，生成式人工智能（Generative AI）技术取得了飞速发展，其强大的文本、图像、音频、视频等多模态生成能力，正在深刻地改变着人们的生活和工作方式。从ChatGPT的文本创作能
智创 AI 新视界 -- AI 与量子计算的未来融合前景（16 - 5）
本文深度剖析 AI 与量子计算融合前景，详析量子计算原理、与 AI 契合点，展示量子机器学习、优化算法在 AI 算法优化的应用，阐述量子数据加密、存储对 AI 数据处理的变革，探讨融合面临技术、人才、成本挑战，为科技从业者与爱好者开启深度洞察融合领域的窗口，助力探索创新应用。
