【赠书第27期】向AI提问的艺术：提示工程入门与应用
借助AI，实现高效学习和工作，提高生产力！
精通80+编程语言，Mistral发布首个代码生成AI模型Codestral；谷歌确认泄密文件真实性 | AI头条...
整理 | 王轶群出品 | AI 科技大本营（ID：rgznai100）一分钟速览新闻点！谷歌确认泄露的搜索文件是真实的 苹果计划在数据中心的虚拟黑匣子中处理来自人工智能应用程序的数据Mistral 发布首个代码生成 AI 模型 Codestral《大西洋月刊》和 Vox Media 与 OpenAI
使用Spring AI让你的Spring Boot应用快速拥有生成式AI能力
之前分享了关于Spring新项目Spring AI。视频里演示了关于使用Spring AI将Open AI的能力整合到Spring应用中的操作，但有不少读者提到是否有博客形式的学习内容。所以，本文就将具体介绍如何使用 Spring AI 快速让您的Spring应用拥有生成式AI的强大能力。
Phidata：快速构建一个智能 AI 助手【附代码示例】
Phidata是一个尖端的框架，专为开发具有超越传统语言模型能力的自治助手（或称为代理）而设计。这些 AI 助手拥有长期记忆、深入的情境理解能力以及通过函数调用执行操作的能力，使它们在各种应用中非常有效。项目近期在Github上非常火爆：https://github.com/phidatahq/ph
AI大模型探索之路-实战篇12： 构建互动式Agent智能数据分析平台：实现多轮对话控制
在Agent智能数据分析平台的实战开发中，继我们之前关于Function Calling技术整合的讨论之后，本文将专注于实现一个核心功能——多轮对话控制系统。这一机制能够让用户通过自然语言与系统进行连续的交流，从而更准确、更高效地完成数据分析任务。
AI大模型探索之路-实战篇10：数据预处理的艺术：构建Agent智能数据分析平台的基础
在当今数据驱动的商业环境中，一个高效且智能的数据分析平台对于企业的成功至关重要。本系列文章已经介绍了Agent智能数据分析平台的基础架构和核心功能，本文将深入探讨平台的数据预处理步骤，这一步骤是实现高质量数据分析的关键。我们将重点讨论如何获取、处理并存储数据，以提升分析的效率和准确性。通过本文的介绍
通过f-string编写简洁高效的Python格式化输出代码
Python 3.6中引入的f-string是Python中最常用的特征之一，它可以让我们编写更干净、更高效和更易于维护的代码，我们今天就由浅入深来详细介绍使用它的一些技巧。
【机器学习】与【人工智能】的无限创意——【六一儿童节】的科技奇幻旅程
六一儿童节是孩子们期盼已久的节日，而随着科技的飞速发展，我们有机会利用前沿技术为孩子们带来更多的乐趣和知识。进入一个奇幻的科技世界，结合机器学习和人工智能技术，通过具体的项目实例，展示如何在六一儿童节为孩子们打造一个智能互动的学习和娱乐体验。
人员抽烟AI检测算法原理介绍及实际场景应用
抽烟检测AI算法通过深度学习技术，构建人体动作模型和吸烟行为模型，通过对比实时监测到的姿势和动作数据与模型预设的吸烟行为特征，分析人体姿势和手部动作等特征，实现吸烟行为的识别。
【机器学习】基于YOLOv10实现你的第一个视觉AI大模型
本文首先介绍视觉模型在人工智能领域的位置，其次对原理概念初步进行说明，之后对推理与训练过程进行详细阐述，最后通过一个实战例子，用极少的代码行数将笔记本电脑的摄像头改装为实时视频监控，目标是让读者通过读完此文，快速上手YOLOv10技术进行物体目标检测，
在CPU上进行完整版yolov5项目跟练记录
接下来选择模型，由于数据集样本较少，所以选择精度更高的yolov5l，将yolov5-master\models路径下的yolov5l也复制进yolov5-master\catndog目录下，并重命名为yolov5l_cat.yaml。将yolov5-master\data路径下找到128.yaml
Google使用AI改进了 Sheets；开源视觉语言模型llama3v；开源情绪语音模型ChatTTS；
ChatTTS 是一款专为对话场景设计的文本转语音（Text-to-Speech, TTS）模型，特别适用于大语言模型（LLM）助手。AnyNode 是一个集成在 ComfyUI 中的节点插件，利用大语言模型（LLM）的强大功能，根据你的输入生成任何类型的输出。AnyNode 的最大特点是它能够自动
基于深度学习神经网络的AI图像PSD去雾系统源码
基于深度学习神经网络的AI图像PSD去雾系统源码
基于微信小程序实现百度AI【EasyDL】的图像识别详细教程
利用微信小程序调用百度AI接口来实现图像识别
【GAN】基础原理讲解及代码实践
生成式对抗网络（GAN ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。
【赠书第26期】AI绘画教程：Midjourney使用方法与技巧从入门到精通
一本书读懂Midjourney绘画，开启AI时代的创意之旅！
大模型智慧之路：探索让AI更聪明的方法
在未来，大模型与我们将会息息相关，那么我们将如何似的大模型更加聪明呢？
AI智能编程新纪元：AI驱动的代码生成技术融入现代IDE，协同代码托管平台与Git的高效仓库管理实践
本文详细介绍了AI智能代码生产、代码生产工具（IDE）、代码托管平台、git本地仓库与远程仓库关联、交互通信等内容。在当今快速迭代的软件开发领域，AI智能代码生产正引领一场编程革命。它与先进的代码生产工具（IDE）融合，不仅重塑了程序员的工作方式，还极大地提升了编码效率。
使用数字人SadTalker创建免费AI主播
虽然这个项目目前的主要研究方向还是基于cuda的脸部训练，生成动态的视频，但如果能够接入语音服务，利用ChatGPT实时生成对话prompt，配合这个项目实时渲染动态视频，那么一个灵动的对话机器人就产生了。它利用封装在预训练脸部GAN中的丰富多样的先验信息进行人脸盲修复。点击 GFPGANv1.4
【AI大模型应用开发】【RAG优化 / 前沿】0. 综述：盘点当前传统RAG流程中存在的问题及优化方法、研究前沿
10个痛点问题，20+优化方法，8个前沿RAG研究。本文我们从RAG的流水线开始，全面梳理了当前传统RAG存在的问题，同时针对每个问题，总结了优化方法。并且，整理了当前前沿的RAG研究。
