绿色智能：AI机器学习在环境保护中的深度应用与实践案例
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【智能助手体验】分享一款超好用的AI工具：Kimi
Kimi是由月之暗面科技有限公司开发的人工智能助手，擅长中文和英文对话。它能够处理用户上传的多种格式文件，结合搜索结果提供信息，同时遵循中华人民共和国的法律和道德标准。使用Kimi几周以来，我深刻体会到了AI技术在信息处理方面的巨大潜力。无论是工作中的数据分析，还是生活中的信息咨询，Kimi总能给出
AI大模型探索之路-训练篇13：大语言模型Transformer库-Evaluate组件实践
在自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展过程中，基于深度学习的模型逐渐成为了研究和工业界解决语言问题的主流工具。特别是Transformer模型，以其独特的自注意力机制和对长距离依赖的有效捕捉能力，在多个NLP任务中取得了革命性的突破。然而，随着模型变得越来越复杂，如何准确评估模型的性能，理解模型的优
20240523 每日AI必读资讯
Baichuan 4 还具备多模态能力，在各大评测基准上表现优异，领先 Gemini Pro、Claude3-sonnet 等多模态模型。- 使用 YOLOv8 模型在该数据集上进行训练，模型在该数据集上的平均精度（mAP）为 0.926，显示出较高的检测准确率。- Baichuan 4在各项能力上
（二十一）springboot实战——Spring AI劲爆来袭
Spring AI 是一个面向人工智能工程的应用框架。其目标是将 Spring 生态系统的设计原则，如可移植性和模块化设计，应用到人工智能领域，并推广使用普通的Java对象（POJOs）作为构建应用程序的基础。
文心智能体平台：想象即现实（快来开发你的第一个专属AI 智能体助手吧）
零代码也可以创建出智能体AI,还不快来尝试尝试？
【仪酷LabVIEW AI工具包案例】使用LabVIEW AI工具包+YOLOv5结合Dobot机械臂实现智能垃圾分类
本文将为大家分享Dobot机械臂和LabVIEW工具包结合YOLOv5实现垃圾分类，并将各种垃圾区分放入对应垃圾桶的整个过程。
“AI 教父”Hinton 对话“神童创业家”：只要增长规模，人工智能的推理和创造力就能超越人类...
文| 王启隆出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100）近日，27 岁天才创始人 Joel Hellermark 分享了自己和“AI 教父”Geoffery Hinton 的最新采访。Hinton 在对话中回忆自己的人工智能生涯，谈论神经网络、Scaling Law、多模态学习、模拟计算和人工
AI大模型探索之路-训练篇11：大语言模型Transformer库-Model组件实践
本文将介绍transformers库中的Model组件，包括不同类型的预训练模型、Model Head以及如何调用这些模型进行推理。通过本文的介绍，读者可以更好地理解和应用transformers库中的Model组件。
如何利用AI提高内容生产效率与AIGC典型案例分析
本文探讨了AI在内容创作中的应用，包括具体案例分析与示例
【AIGC】揭秘驱动AI创新的关键力量：领军者的角色
作为人工智能领域的领军者，AIGC以其创新的技术和应用场景，为推动人工智能的发展和社会进步做出了重要贡献。在未来，AIGC将继续引领人工智能的创新浪潮，为我们带来更加智能、高效和可持续的世界。让我们期待AIGC带来的人工智能的未来，让我们共同迎接人工智能的新篇章！
【Ollama】AI大模型本地部署
Ollama轻量级、可扩展的框架，用于在本地机器上构建和运行大型语言模型（LLM）。提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型，以及一个预构建模型库，可以轻松用于各种应用程序。明显优势：易于使用、轻量级、可扩展、预构建模块库。应用场景：文本生成、翻译、问答、代码生成。人群价值：研究人员、开发人员、
探索AI世界：向AI提问的艺术与技巧 — 解锁AI大语言模型的潜力
它详细介绍了提示工程技巧，涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧，以及提示的优化与迭代。《探索AI世界：向AI提问的艺术与技巧》一书深入剖析了这门艺术，为您揭开了AI世界的神秘面纱。这些案例不仅让您更直观地理解了AI的应用，还为您提供了实践中的参考和启发。这本书是一本通俗
AI大模型探索之路-训练篇18：大语言模型预训练-微调技术之Prompt Tuning
随着深度学习和人工智能技术的飞速发展，大语言模型的预训练与微调技术已成为自然语言处理领域的重要研究方向。预训练模型如GPT、BERT等在多种语言任务上取得了显著成效，而微调技术则进一步推动了这些模型在特定任务上的适用性和性能。Prompt Tuning作为一种新兴的微调技术，通过引入虚拟标记（Vir
【2024亚马逊云科技峰会】Amazon Bedrock + Llama3 生成式AI实践
通过使用更高质量的训练数据和指令微调，Llama 3接受了超过 15 万亿个标记数据的训练——比 Llama 2 模型使用的训练数据集大七倍，其中包含四倍于 Llama 2 的代码数据，支持 8K 的上下文长度，是 Llama 2 的两倍。
Baidu Comate——基于AI的智能代码生成让你的编码更快、更好、更简单！
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20240514 每日AI必读资讯
高准确率： 在约 30 项数据标注任务的基准测试中，RefuelLLM-2（83.82%）的表现优于所有最先进的LLMs ，包括 GPT-4-Turbo（80.88%）、Claude-3-Opus（79.19%）和 Gemini-1.5-Pro（74.59%）。- 通过提供更深入的图像分析，帮助医生
为什么 ChatGPT 不火了？
其实整个 GPT 使用的核心心法，用一句话就可以概括了：GPT 生成的答案质量，完全取决于你『问它』，以及『引导它』的方式，如果你能问得好，引导的好，那么它就会帮你生成让你惊喜的答案，反之则无价值，也就是说：如果你给 GPT 的提示词质量不好，或者不到位，那么它给到你的，往往就是那种 “像是一堆正确
生成式AI核心技术详解与实战：从GANs到Transformers
本文深入探讨生成式AI的核心技术，包括GANs、VAEs、自回归模型和Transformers，详细描述其原理、实现方法及实际应用，结合代码示例和现实案例，展示最新技术进展和应用场景。
AI大模型探索之路-基础篇5：GLM-4解锁国产大模型的全能智慧与创新应用
随着人工智能技术的飞速发展，大型预训练语言模型已成为推动行业进步的重要力量。它们在理解自然语言、生成文本、执行复杂任务等方面展现出惊人的能力。在此背景下，国产大模型GLM-4的问世，不仅展现了中国在AI领域的实力，也为国内外研究者和开发者提供了新的研究与应用平台。
