ChatGPT 4.0:AI 聊天机器人

自它推出以来的几周内,用户发布了他们用它所做的一些令人惊奇的事情,包括发明新语言,详细说明如何逃入现实世界,以及从头开始为应用程序制作复杂的动画。这个开源项目是由一些博士生完成的,虽然处理图像有点慢,但它展示了一旦它在 ChatGPT Plus 中正式推广到 GPT-4,你将能够用视觉输入完成的各种

北京交通大学2022-2023学年第一学期研究生《随机过程I》试题

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七个研究生必备高效科研网站

Papers With Code+Connected papers+Semantic Scholar+Researcher+Academic Phrasebank+EndNote+DeepL翻译

AI图像生成原理与应用

最近替换视频中的人脸比较火,涉及的技术主要是图像生成,主要采用生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )深度学习模型。GAN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

《花雕学AI》Poe:一个让你和 AI 成为朋友的平台,带你探索 ChatGPT4 和其他 八种AI 模型的奥秘

同时,也可以组织一些小组活动和讨论,让孩子们互相交流和分享自己的学习成果和经验,这样可以增强他们的学习动力和社交能力。1、提供合适的教具和材料:为了培养孩子的动手能力,可以提供一些适合儿童的机器人玩具和编程工具,比如LEGO机器人和Scratch编程语言等。在教授编程的基础知识时,可以使用一些简单易

【生成人工智能】Ray如何解决生成人工智能基础设施的常见生产挑战

做一个简单介绍,酒研年近48 ,有20多年IT工作经历,目前在一家500强做企业架构.因为工作需要,另外也因为兴趣涉猎比较广,为了自己学习建立了三个博客,分别是【全球IT瞭望】,【架构师研究会】和【开发者开聊企业架构师需要比较广泛的知识面,了解一个企业的整体的业务,应用,技术,数据,治理和合规。之前

【人工智能】深入了解人工智能的核心算法与应用实践

人工智能知识对于当今的互联网技术人来说已经是刚需。但人工智能的概念、流派、技术纷繁复杂,选择哪本书入门最适合呢?这部被誉为人工智能“百科全书”的《人工智能(第3版)》,可以作为每个技术人进入 AI 世界的第一本书。

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型

在本文中,我将使用Pytorch来实现一个MoE模型。在具体代码之前,我们先简单介绍混合专家的体系结构。

AI加持,openEuler打造数字基础设施全场景操作系统

通过在openEuler中引入的异构内核管理,可以在CPU和NPU通过共享页表的方式实现统一编址,使得双方可以互用内存,达成内存“透明”扩容、超分,这样可以提升推理场景吞吐量提升50%,并极大的简化内存管理的需求成本,以往多套内存接口简化为一套,异构驱动代码也能从万行下降到百行。通用的配置语言,也可

驾驭AI绘画:《AI魔法绘画》带你秒变顶级画手!

同学们,抖音买家秀中的那些极具设计感的作品是怎么来的?你还在羡慕别人的绘画天赋,对着空白的画纸发呆吗?有没有想过将生硬的代码和灵动的艺术完美融合?有没有感到现代技术带来了戏剧性改变,从替代马车的汽车,到取代传统影像的数字摄影,再到今天的AI美术创作?是的,“AI绘画”,它来了。AI绘画,如雷贯耳,无

【人工智能】— 深度优先搜索、代价一致搜索、深度有限搜索、迭代深度优先搜索、图搜索

搜索问题是指既不能通过数学建模解决,又没有其他算法可以套用或者非遍历所有情况才能得出正确结果。这时就需要采用搜索算法来解决问题。搜索就是一种通过穷举所有解的状态,来求得题目所要求的解或者最优解的方法。搜索的基本概念:状态:对某一系统在某一时刻的数学描述。动作:从当前时刻状态转移到下一时刻所处状态的操

AI大模型引领未来智慧科研暨ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等领域中的高级应用

以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮,可以。4)国内外经典大模型(ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stab

ChatGPT的工作原理(纯干货,万字长文)

ChatGPT 能够自动生成一些读起来表面上甚至像人写的文字的东西,这非常了不起,而且出乎意料。但它是如何做到的?为什么它能发挥作用?我在这里的目的是大致介绍一下 ChatGPT 内部的情况,然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为是有意义的文本。我首先要说明一下,我将把重点放在正在发生的事情的大的

世界各国当日数据探索性分析

在上一部分中,我们已经通过网络爬虫获取了国内外疫情数据,接下来我们将对世界各国当日数据进行探索性分析。在当日(2020年11月16日),全球疫情发展势头强劲,且在不同国家和不同地区中,疫情发展情况和爆发时间截然不同。为了对这种复杂多变的全球疫情形势做出直观的展示,在本部分的分析过程中,我们对各国现存

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经典神经网络论文超详细解读(八)——ResNeXt学习笔记(翻译+精读+代码复现)

ResNeXt论文(《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》)超详细解读。翻译+总结。文末有代码复现

个人版 AI 辅助系统的尝试

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MobileOne(CVPR 2023)原理与代码解析

针对移动设备的高效深度学习架构的设计和部署已经取得了很大进展,很多轻量模型在减少浮点操作(floating-point operations, FLOPS)和参数量(parameter count)的同时不断提高精度。但是就延迟latency而言,这些指标没有很好的与模型的效率关联起来,像FLOPs

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