大语言模型中常用的旋转位置编码RoPE详解：为什么它比绝对或相对位置编码更好?
旋转位置嵌入是最先进的 NLP 位置嵌入技术。大多数流行的大型语言模型（如 Llama、Llama2、PaLM 和 CodeGen）已经在使用它。在本文中，我们将深入探讨什么是旋转位置编码，以及它们如何巧妙地融合绝对位置嵌入和相对位置嵌入的优点。
首个AI程序员诞生！已通过公司面试，掌握全栈技能，可独自开发完整项目
在他看来，自动化软件工程的发展将类似于自动化驾驶，是一个人工智能做的越来越多，而人类的工作越来越少，但仍提供监督的过程。3 月 13 日，由华人团队创立的 Cognition Labs 推出了第一个 AI 软件工程师 Devin，从目前公布的信息来看，说它是目前最强的 AI 软件工程师似乎一点也不过
AI：155-基于深度学习的股票价格预测模型
AI：155-基于深度学习的股票价格预测模型股票价格预测一直是金融领域中备受关注的话题之一。随着人工智能技术的不断发展，特别是深度学习的兴起，利用神经网络进行股票价格预测成为了一种热门方法。本文将介绍如何利用深度学习构建股票价格预测模型，并提供一个简单的代码实例。
探索AI的无限可能，开启智能新纪元！
近年来，人工智能技术以其惊人的发展速度和广泛的应用领域，引领着各行各业的变革与创新。作为这场变革的重要推动者，AI技术为开发者们带来了前所未有的机遇，让不可思议的事情变得寻常。3月26日，“2024全新英特尔商用客户端AIPC产品发布会”在北京凤凰中心如期举行，为企业客户揭开了AI发展的新篇章。会议
推荐 10 个基于 Stable Diffusion 的 AI 绘画网站
于 Stable Diffusion 技术的 AI 绘画工具，以其强大的图像生成能力和丰富的创意潜力吸引了众多艺术家和设计师的目光。对于那些热爱艺术创作，但又缺乏专业绘画技巧的人来说，这些工具开启了一个全新的世界。接下来，我们将介绍 10 个基于 Stable Diffusion 的 AI 绘画网站
AI训练，为什么需要GPU？
将AI训练这种并行性自然地映射到GPU，与仅使用 CPU 的训练相比，速度明显提升，并使它们成为训练大型、复杂的基于神经网络的系统的首选平台。这样的CPU就是单核CPU。CPU的核数少，单个核心有足够多的缓存和足够强的运算能力，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件，适合处理复杂的任务。
程序员35岁会失业吗？【来自主流AI的回答】
保持良好的心态保持核心竞争力。
20240330 每日AI必读资讯
Jamba是基于SSM-Transformer架构的开创性模型，参数达52B，支持256K上下文长度。- 基于 JAX、Rust 和 Kubernetes 构建，为大型语言模型研究提供强大基础。- 模型融合SSM和Transformer，旨在高效处理长序列数据，保持性能和精度。- Grok-1.5在
一文解析AI社交网络 CharacterX，确定性空投不可错过
从 AI 诞生以来，人们一直的担忧就是 AI 会不会对人类社会造成一些危害，AGI 则表达了对 AI 合理利用的诉求，比简单的 AI 更加先进更具有可行性，包含了对 AI 应用的思辨和对未来的把控。在加密领域，进入2024年以来，AI 相关的应用和代币都有非常亮眼的表现，AI 版块多次领涨，WLD、
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】7. LangServe：轻松将你的LangChain程序部署成服务
通过一个例子带大家看了下LangServe的使用方法。它其实就是将LangChain程序制作成了一个 FastAPI 服务，方便部署和发布。重点在 `add_routes` 函数。
AI+云平台｜全闪云底座迎战
TaoCloud自研的FASS高性能全闪存储，凭借其高性能、高可靠和易扩展的能力，成为满足这一需求的理想选择。
全球首位AI程序员诞生，将会对程序员的影响有多大？
近期，全球首位AI程序员Devin的出场，不禁让我想到了一个有趣的问题：AI程序员会不会抢程序员的饭碗呢？虽然AI技术在编程领域越来越广泛，但它真的能完全替代我们程序员吗？
探索人工智能与行业应用实践沙龙参会心得
在当今数字化时代，尤其是最近一段时间，人工智能正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到医疗诊断，人工智能技术已经渗透到各个行业，并为其带来了巨大的变革和创新。
AI：152- 利用深度学习进行手势识别与控制
AI：152- 利用深度学习进行手势识别与控制随着人工智能技术的不断发展，深度学习在手势识别与控制领域的应用越来越广泛。本文将介绍深度学习在手势识别与控制中的原理和方法，并提供一个基于深度学习的手势识别与控制的简单代码示例。人工智能技术的快速发展为人们带来了许多新的应用场景，其中之一便是手势识别与控
AI：154-利用机器学习进行电力系统故障检测与预测
AI：154-利用机器学习进行电力系统故障检测与预测随着电力系统规模的不断扩大和复杂度的增加，电力系统的可靠性和稳定性成为了关注的焦点。传统的电力系统故障检测与预测方法往往依赖于经验模型和规则，面临着适应性差、效率低下等问题。而近年来，机器学习技术的发展为电力系统故障检测与预测提供了全新的解决思路。
AI - 决策树模型
基尼系数衡量的是数据集的不纯度，基尼系数越小，表示数据越纯，即分类越明确。CART剪枝算法从“完全生长”的决策树的底端剪去一些子树，使决策树变小，从而能够对未知数据有更准确的预测，也就是说CART使用的是后剪枝法。一般分为两步：先生成决策树，产生所有可能的剪枝后的CART树，然后使用交叉验证来检验各
2024全新英特尔商用客户端AI PC产品发布会
继续往里面走，是本次发布会的展区，我看到很多有趣的软件，他们的应用可以说是涵盖了教育、医疗、法律、生物、工业、艺术等领域。其中我印象深刻的是无问芯穹，通过对话的形式我们可以很轻松地实现电脑管理如文件管理，它还可以帮助我们总结日报，对于经常写日报的我们来说简直是太爽了！AIPC实现了模型本地部署，为模
【人工智能】英文学习材料03（每日一句）
🥇学习在于行动、总结和坚持，共勉！
经典文献阅读之--Swin Transformer
Transfomer最近几年已经霸榜了各个领域，之前我们在《》这篇博客中对DETR这个系列进行了梳理，但是想着既然写了图像处理领域的方法介绍，正好也按照这个顺序来对另一个非常著名的Swin Transformer框架。框架相较于传统Transformer精度和速度比CNN稍差，Swin Transf
SiMBA：基于Mamba的跨图像和多元时间序列的预测模型
这是3月26日新发的的论文，微软的研究人员简化的基于mamba的体系结构，并且将其同时应用在图像和时间序列中并且取得了良好的成绩。
