AI工具的热门与卓越：揭示AI技术的实际应用和影响
随着人工智能（AI）技术的快速发展和普及，越来越多的人们开始使用AI工具来帮助解决各种问题和提升工作效率。在这个快节奏的数字化时代，AI工具为我们提供了许多极具吸引力和实用性的解决方案。本文将探讨人们在使用AI工具时最喜欢和认为最好用的工具，并展示AI技术在实际应用中产生的影响。通过这些讨论，我们将
无处不在的AI：被科技巨头盯上的Agent智能体的崭新时代
在科技飞速发展的时代，Agent AI 智能体如同一颗冉冉升起的明星，吸引着无数人的目光。它是人类智慧与科技的结晶，正以惊人的速度改变着我们的世界。Agent AI 展现出了强大的能力和无限的潜力。它能够快速处理海量的数据，从中挖掘出有价值的信息，为决策提供有力的支持。它可以在各种复杂的环境中自主行
AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知
在人工智能的广阔研究领域内，大型预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为推动技术革新的关键因素。这些模型通过在大规模数据集上的预训练过程获得了强大的语言理解和生成能力，使其能够在多种自然语言处理任务中表现出色。然而，由于预训练过程所产生的模型通常具有泛化特性，
AI机器学习实战|假设对NBA比赛结果进行预测，如何使用机器学习库（如scikit-learn）来构建一个基本的预测模型
AI预测NBA比赛结果的优势在于能够处理和分析大量数据，发现人类难以察觉的模式和趋势，从而提供更加准确的预测。然而，需要注意的是，体育比赛结果受多种因素影响，包括偶然性和不可预测性，因此AI预测并非总是百分之百准确。此外，你可能还需要考虑使用更复杂的模型，如深度学习模型，以及进行模型的交叉验证和超参
AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优
随着人工智能技术的快速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。然而，在高并发场景下，深度学习代理的性能往往会受到巨大的挑战。例如，在电商平台的推荐系统中，每秒钟可能需要处理数百万个用户请求，这就要求深度学习代理能够快速地进行预测和响应。随着深度学习技术的不断发展，高并发场景下深度学习代理的性能优
文本转图表的AI工具-Chart-GPT
Chart-GPT一款基于 GPT 实现的开源工具，可在几秒内，将文本快速转换为各种图表。用户只需在输入字段中输入数据说明和所需的图表类型，Chart-GPT的后台生成器即可建出多种类型的图表，包括条形图、折线图、组合图、散点图、饼形图、雷达图、径向条形图、树形图、漏斗图等。项目遵守Apache2.
大模型的不足与解决方案
在前面三个章节呢，为大家从技术的角度介绍了大模型的历程与发展，也为大家介绍了目前主流的大模型的一些特点。在平时的使用中呢，我们也能够感受得到 “大模型” 非常的强大，但不可否认的是 大模型也存在着一些不足的部分，具体表现在以下几方面。
最好用的AI工具：TipDM人工智能AI计算平台
平台内置11大类共159种算法，其中数据清洗47种、文本分析18种、统计分析10种、分类算法20种、聚类算法15种、回归算法20种、时间序列算法10种、关联规则5种、归一化4种、深度学习5种、画图5种，满足用户数据分析过程中从数据接入、数据预处理、分析建模、模型评估、模型应用到管理监控等全流程的需求
【自媒体创作利器】AI白日梦+ChatGPT 三分钟生成爆款短视频
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AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读
大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。
小白也能听懂的人工智能原理
今天，就让我们一起揭开人工智能的神秘面纱，即使你是零基础的小白，也能轻松理解AI的基本原理，并探讨学习AI的适合人群。我们可以给计算机提供大量的猫和狗的图片，并标记出哪些是猫，哪些是狗。通过机器学习算法，计算机会逐渐学习到猫和狗的特征，最终能够自动识别出新的图片中的动物是猫还是狗。：对于计算机科学、
AI辅助自动驾驶技术在2024年的发展与趋势
本文将从AI技术在自动驾驶中的应用、2024年自动驾驶技术的现状、AI辅助研发在自动驾驶中的应用、未来发展趋势与展望等几个方面对AI辅助自动驾驶技术在2024年的发展进行探讨和分析。随着自动驾驶技术的发展，安全性能成为了关注的焦点之一。未来，需要政府、企业和社会各界共同努力，建立完善的法律法规和安全
人工智能|深度学习——多模态条件机制 Cross Attention 原理及实现
虽然之前写过 Attention 的文章，但现在回头看之前写的一些文章，感觉都好啰嗦，正好下一篇要写的 Stable Diffusion 中有 cross-attention，索性就再单拎出来简单说一下 Attention 吧，那么这篇文章的作用有两个：第一是为 Stable Diffusion 做
AI：162-如何使用Python进行图像识别与处理深度学习与卷积神经网络的应用
AI：162-如何使用Python进行图像识别与处理深度学习与卷积神经网络的应用在当今数字化时代，图像处理和识别技术已经成为许多领域的重要组成部分，从自动驾驶到医学影像识别。Python作为一种灵活而强大的编程语言，为开发人员提供了丰富的工具和库，可以轻松地进行图像识别与处理。本文将介绍如何使用Py
AI大模型探索之路-训练篇20：大语言模型预训练-常见微调技术对比
随着人工智能的迅猛发展，自然语言处理（NLP）在近年来取得了显著的进展。大型语言模型（LLMs）在多种NLP任务中展现了卓越的性能，这得益于它们在大规模文本数据集上进行的预训练和随后的微调过程。这些模型不仅能够理解和生成自然语言，还能在特定任务上通过微调达到令人印象深刻的精度和鲁棒性。本文将深入探讨
Agent AI智能体的未来
随着Agent AI智能体的不断发展和智能化水平的提高，我们正逐渐进入一个被智能体主导的未来社会。这些智能体具备了无与伦比的计算能力、学习能力和决策能力，能够在各个领域发挥关键作用。然而，随之而来的是对智能体在未来社会中角色、发展路径以及可能带来的挑战的广泛讨论和关注。本文将探讨智能体在未来社会中所
制造业的智慧进化：机器学习与人工智能的全方位渗透
制造业的智慧进化：机器学习与人工智能的全方位渗透
AI大模型探索之路-训练篇12：语言模型Transformer库-Datasets组件实践
在AI语言模型学习任务中，数据是至关重要的部分。一个高质量的数据集不仅决定了模型的上限，还影响着模型训练的效率和效果。然而，获取、处理和组织数据往往耗时耗力。为了简化这一过程，Hugging Face推出了Datasets组件，它集成了多种公开数据集，支持在线加载、筛选和预处理等功能。通过本文的介绍
人工智能中两个较为常见的评估模型性能指标（EVS、MAE）
具体来说，解释方差分数表示模型预测值中有多少方差可以通过实际数据的方差来解释。平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）是所有数据点的绝对误差之和除以数据点的总数。由于它是绝对误差的平均，所以对异常值（outliers）的影响比均方误差（MSE）小。mean_absolute_
