论文AI率多少正常：探究学术写作中的合理界限
同时，我们也需要持续关注论文AI率的发展趋势，并制定相应的规范和措施来维护学术诚信。随着AI技术的不断发展，论文AI率可能会继续上升。因此，未来的研究应致力于制定更合理的论文AI率标准，以促进学术写作的健康发展。在学术论文写作中，AI辅助工具的普及带来了便捷，但同时也引发了一个问题：论文AI率多少才
如何使用 CrewAI 构建协作型 AI Agents
语言模型在翻译、总结和推理方面表现出色。但它们的潜力远不止于此。让大语言模型 (LLM) 具备代理性是充分挖掘其推理潜力的一种方法。AI 智能体就是被赋予适当工具和指令的 LLM，能够自动完成网页浏览、网络抓取、执行 SQL 查询、文件操作等任务。利用 LLM 的推理能力，这些智能体能够根据当前需求
2024年 AI 辅助研发趋势
AI辅助是指人工智能（AI）技术被应用于辅助人们完成各种工作、任务或活动的过程。这种辅助可以包括提供智能建议、支持决策制定、自动化流程、增强人与机器之间的交互等。AI辅助通常旨在提高效率、减少人力成本、提升工作质量，并有助于拓展人类能力的边界。在不同领域包括医疗、金融、教育、生产制造等都可以看到AI
AI日报：人工智能使用和评估的关键任务
在不断发展的人工智能领域，“环中人”（HITL）范式已成为一股关键力量，突显了先进算法和人类专业知识之间的重要合作。
AI时代的到来，也是“大厂”们谢幕的开始
作为技术人，我们大都很淳朴，即使两个部门打架打的很厉害，但是彼此私下沟通交流发现大家都是一样的，因为大多做事的同学都很不错，没有那么多弯弯绕绕。感觉他们变的更加团结，应了那就“杀不死我的，使我更强大”，两个月内先后推出GPTs和Sora,奥特曼豪言七万亿plan。一方面，现在的时代，聚集几个志同道合
飞链云：让AI创造价值，让人类享受收益
让AI创造价值，让人类享受收益
【社区图书馆】人工智能新高度：生成式AI带来新的革命！
作者：通证一哥出版社：机械工业出版社人工智能（AI）时代已经来临，AIGC（人工智能生成内容）正在进一步激活人类的创造力。作为AIGC领域的标志性产品，ChatGPT问世即成为焦点，受到了市场广泛关注和赞誉。了解AI、AIGC，让我们从ChatGPT开始！《你好，ChatGPT》从基础概念、技术原理
人工智能与政务：解决政府挑战的力量
1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的快速发展，政府在各个领域都面临着挑战，需要借助人工智能技术来提高工作效率、优化政策制定、提高公众服务质量等。在这里，我们将探讨人工智能与政务的相互作用，以及如何利用人工智能技术来解决政府面临的挑战。1.1 人工智能与政务的关系人工智能与政务之间的关系可以从以下几
Labelme加载AI（Segment-Anything）模型进行图像标注
labelme是使用python写的基于QT的跨平台图像标注工具，可用来标注分类、检测、分割、关键点等常见的视觉任务，支持VOC格式和COCO等的导出，代码简单易读，是非常利用上手的良心工具。（2）在labelme/labelme/文件夹下自建一个文件夹model_file。（3）依次输入以下几个网
Sora - 探索AI视频模型的无限可能
OpenAI推出的首个AI视频模型Sora，以其卓越的性能和前瞻性的技术，引领着AI视频领域的创新发展。
视频无损放大修复工具Topaz Video AI 新手入门教程
想要自学Topaz Video AI？Topaz Video AI 如何使用？这里给大家带来了视频无损放大修复工具Topaz Video AI 新手入门教程，快来看看吧！
从 HPC 到 AI：探索文件系统的发展及性能评估
随着 AI 技术的迅速发展，模型规模和复杂度以及待处理数据量都在急剧上升，这些趋势使得高性能计算（HPC）变得越来越必要。HPC 通过集成强大的计算资源，比如 GPU 和 CPU 集群，提供了处理和分析大规模数据所需的算力。然而，这也带来了新的挑战，尤其是在存储系统方面，包括如何有效处理大量数据、确
从16-bit 到 1.58-bit ：大模型内存效率和准确性之间的最佳权衡
在本文中，我们将通过使用GPTQ对Mistral 7B、Llama 27b和Llama 13B进行8位、4位、3位和2位量化实验,还要介绍一个大模型的最新研究1.58 Bits，它只用 -1，0，1来保存权重
微调技术：AI模型的精细化调整
1. 背景介绍1.1 传统机器学习与深度学习的局限性传统机器学习方法在许多任务上取得了显著的成功，但它们通常需要大量的特征工程和领域知识。深度学习方法通过自动学习特征表示，显著降低了特征工程的复杂性。然而，深度学习模型通常需要大量的标注数据和计算资源进行训练，这在许多实际应用场景中
Elasticsearch：特定领域的生成式 AI - 预训练、微调和 RAG
基于大型语言模型 (LLM) 的生成式人工智能技术极大地提高了我们开发处理、理解和生成文本工具的能力。此外，这些技术引入了创新的信息检索机制，其中生成式人工智能技术使用模型存储的（参数）知识直接响应用户查询。然而，值得注意的是，模型的参数知识是整个训练数据集的浓缩表示。生成人工智能的响应可能缺乏上下
从智能计算到新质生产力：门头沟的AI之路
一年之计在于春，每到此时此刻，各行各业都在迫切地找寻一些新的增长力量。在今天的中国，这种力量的答案不言而喻，那就是新质生产力。经济的高质量发展，需要源源不断地出现新质生产力，已经成为共识。从去年以来，大模型作为新质生产力得到快速发展，并且已经在多个行业的落地实践中，展示出了对经济高质量发展的强劲助推
浅谈2024 年 AI 辅助研发趋势！
悟已往之不谏，知来者犹可追随着人工智能技术的持续发展与突破，2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计，从软件开发到材料科学，AI正逐渐渗透到研发的各个环节，变革着传统的研发模式。在这一背景下，AI辅助研发不仅提升了研发效率，降低了成本，更在某种程度上解决了复杂问题，
航空航天中的人工智能：从数据处理到决策支持
1.背景介绍航空航天领域是人工智能(AI)技术的一个重要应用领域，其中包括航空公司、航空工业、航天工业和相关的科研机构。在这些领域中，人工智能技术被广泛应用于各个环节，包括数据处理、信息处理、决策支持、自动化控制等。本文将从数据处理到决策支持的角度，探讨航空航天中的人工智能技术的核心概念、算法原理、
050通过人工智能技术识别鸟类品种pyqt界面
117nlp自然语言处理-文本情感分类-joy-sadness-anger-fear-love-surprise'089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DL。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet。
2024年AI辅助研发趋势：科技革新的引擎
2024年，AI辅助研发已成为科技界和工业界的焦点，其应用正在逐渐渗透到各个领域，包括医药、汽车、软件、材料等。广泛应用于各个行业：AI辅助研发已在医药、汽车、软件、材料等多个领域展现出其巨大的潜力，加速了研发进程，降低了成本，推动了科技进步。提升研发效率和质量：AI技术的应用使得研发过程更加高效和
