AI-线性回归模型
线性回归模型的预测公式可以表示为 y = θ0 + θ1x1 + θ2x2 +... + θnxn，其中 θj 是模型参数，包括偏置项 θ0 和特征权重 θ1, θ2,..., θn。在每一步迭代中，都沿着当前点的梯度（即损失函数在该点的导数）方向移动一定的步长，以此来减小损失函数的值。用来衡量机器
论文查重有AI辅写疑似度怎么改：七步策略助你优化学术写作
通过了解AI辅写工具的工作原理、审查论文内容和结构、合理引用和注明出处、调整句子结构和措辞、增加个人思考和见解、利用专业查重工具进行自查以及持续学习和提高，我们可以优化学术写作，降低AI辅写疑似度，确保论文的质量和原创性。通过自查和修改，你可以及时发现并纠正论文中存在的问题，降低AI辅写疑似度。通过
LoRA及其变体概述：LoRA, DoRA, AdaLoRA, Delta-LoRA
在本文中，我们将解释LoRA本身的基本概念，然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体，包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。
浅谈人工智能
随着2024年的到来，人工智能领域正迎来前所未有的变革和发展。随着计算能力的增强、大数据的积累以及机器学习算法的进步，人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的科学和工程学科。AI致力于开发能够模拟人类智能的计算机程序和系统，使其能
【AI大模型应用开发】3. RAG初探 - 动手实现一个最简单的RAG应用
大模型也不是万能的，也有局限性。RAG是提高大模型在垂直领域能力和减少幻觉的通用方法论，非常重要和有用。本文带你动手实现一个最简单的RAG应用，你将学会一个标准RAG的通用流程和原理。
LLM、GPT和人工智能之间的关系和区别，你知道多少？
首先，人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机具备智能的科学与工程领域。它涵盖了许多不同的技术和方法，旨在使计算机能够模拟和执行人类智能活动，如学习、推理、理解语言等。
【AI大模型应用开发】0.2 智谱AI API接入详细步骤和简单应用
来看下国内的大模型API怎么用。本文是智谱AI API的使用。
人工智能图像识别分析之——Yolov5模型训练
1) parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='dataset.yaml path')#配置文件,改成刚刚修改过的yolov5_test.yaml文件。2)parser.add_
2024年AI辅助研发：科技创新的引擎
2024的AI辅助研发的扩展相关信息
AI论文查重率怎么降低？七大策略助你突破困境
通过遵循这些策略，我们可以更好地应对AI论文查重率的问题，推动学术研究的发展和创新。如何有效降低AI论文的查重率，确保学术研究的原创性和创新性，成为了研究者和学者关注的焦点。通过正确引用他人的观点和数据，可以确保论文的权威性和可信度，同时避免被查重软件误判为重复内容。通过结合具体案例和实践经验，可以
一文了解OpenAi的发展历史
同时，OpenAI也将人工智能的安全性和可控性视为至关重要的问题，并通过自身的研究和倡导，推动全球人工智能的健康、安全和可持续发展。2019年，OpenAI推出了名为GPT-3的最新版本的语言模型，该模型的规模和能力远超以往，可以生成具有逻辑性和创造性的语言文本，被认为是人工智能领域的重大突破。20
人工智能专题：面向天地一体的卫星互联网创新应用场景白皮书
今天分享的是深度研究报告：《页。
【国内可用的ai工具分享】智谱清言 和 Kimi chat
智谱清言和Kimi Chat是目前较为实用的AI工具，它们各具特色，应用场景广泛。
探索人工智能的现状与未来：机遇与挑战
人工智能（AI）已经成为21世纪最引人瞩目的技术之一，它已经渗透到我们生活的各个方面，从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，再到医疗诊断和金融风险管理。随着技术的不断发展，人工智能带来了巨大的机遇，但同时也带来了一些挑战。本文将探讨人工智能的现状、应用领域、前景以及面临的挑战。
“下个月AI觉醒，杀死奥特曼...”好莱坞上线首部AI制作的电影，长达90分钟，取材终结者2
美国当地时间3月6号，全球的长篇电影《Our T2 Remake》在好莱坞举行首映礼，长达90分钟。好家伙，“AI制作”，“90分钟”几个关键词一下子就吸引住了小编，当小编还在生成图片或者一两分钟的短视频时，人家已经玩上了电影。更有意思的是，这部电影的主题是在即将到来的4月1号，OpenAI实现了通
AI入门之深度学习：基本概念篇
神经网络的每一个权重系数都是空间中的一个自由维度，为了对损失表面有更直观的认识，可以将沿着二维损失表面的梯度下降可视化，但你不可能将神经网络的真实训练过程可视化，因为无法用人类可以理解的方式来可视化1 000 000维空间。本例中的模型包含2个Dense层，每层都对输入数据做一些简单的张量运算（re
AI帮写会重复吗：从七个角度探讨其重复性问题
通过引入更先进的算法和模型，以及结合更多样化的训练数据，我们可以期待AI帮写工具生成的文本更加独特和多样化。在使用AI帮写工具时，我们需要保持谨慎和自律，确保我们的创作和研究成果符合学术诚信要求。作为创作者和学者，我们应该在使用AI帮写工具时保持谨慎和自律，确保我们的研究成果符合学术诚信要求。此外，
论文AI率怎么降：揭秘有效降低AI辅助写作比例的策略
综上所述，降低论文AI率需要我们从多个方面入手，包括明确写作目标与内容定位、提升作者的学术素养与写作能力、合理利用AI辅助工具、强化原创性意识与规范引用、建立论文审核机制与反馈循环、加强学术道德教育与监管以及利用技术手段降低AI辅助比例。只有这样，我们才能确保学术论文的质量和原创性，推动学术研究的健
人工智能|机器学习——DBSCAN聚类算法（密度聚类）
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法，簇集的划定完全由样本的聚集程度决定。聚集程度不足以构成簇落的那些样本视为噪声点，因此DBSCAN聚类的方式也可以用于异常点的检测。
深入了解神经网络：构建人工智能的基石
这篇博客将为您解释神经网络的构造，让您能够理解这个令人着迷的领域的基本工作原理。神经网络是人工智能领域的关键技术，它们的构造基于神经元的灵感，并结合了数学、统计和机器学习的原理。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。较好的方法就是预先设定几个可选值，通过切
