人工智能|集成学习——混合专家模型 (MoE)
与稠密模型相比，预训练速度更快与具有相同参数数量的模型相比，具有更快的推理速度需要大量显存，因为所有专家系统都需要加载到内存中在微调方面存在诸多挑战，但 近期的研究 表明，对混合专家模型进行指令调优具有很大的潜力。为了实现大模型的高效训练和推理，有的是从模型底层下手，比如直接改变底层模型架构，将原来
AI学习指南机器学习篇-自组织映射（Self-Organizing Maps，SOM）简介
自组织映射（Self-Organizing Maps，SOM）是由芬兰科学家Teuvo Kohonen在1982年提出的一种人工神经网络。它是一种基于竞争学习的神经网络模型，可以将高维的输入数据映射到一个二维的网格结构上，从而实现对数据的降维、聚类和可视化。SOM算法的核心思想是通过竞争机制和权重更
十大步骤分析GraphRAG的工作原理
第七步，社群检查，通过前面的步骤，可以从所有文本单元中抽取出所有的实体信息、关系信息、事件信息，社群检查就是利用这些信息将实体进行分类，比如周瑜和孙策属于吴国，曹操和司马懿属于魏国，刘备和关羽属于蜀国，而吴国、魏国、蜀国都属于东汉，其中东汉是一个大社群，魏蜀吴是三个小社群，当执行查询时，可以指定社区
【人工智能学习笔记】7_智能语音技术基础
声道：录制声音时，在不同的空间位置采集的相互独立的音频信号。声道数也就是声音录制时的音源数量。常见的音频数据为单声道或双声道（立体声）比特率：数据传输单位时间内传输的数据位数，也就是每秒的传输速率。比特率越高，传送数据速度越快。音频采样率：音频采样率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频
扩散引导语言建模(DGLM):一种可控且高效的AI对齐方法
扩散引导语言建模(Diffusion Guided Language Modeling, DGLM)。DGLM旨在结合自回归生成的流畅性和连续扩散的灵活性,为可控文本生成提供一种更有效的方法。
2024年利用AI提升视频质量的十大方法
然后，AI在保留原始内容完整性的情况下移除噪声，从而得到更清晰、更专业的视频，且保持其原有的质量。AI在色彩校正中起着至关重要的作用，它可以自动调整视频画面的色彩平衡、对比度和饱和度，从而实现更加鲜艳和真实的效果。这一过程被VideoProc Converter AI和Topaz Video AI等
AiAutoPrediction足球网与泊松分布足球预测比赛模型介绍
AiAutoPrediction足球软件上线于2020年9月，是国内首家将泊松分布概率公式应用于足球比赛比分预测的软件。泊松分布是一种在数学中广泛应用的概率分布，它在预测足球比赛比分中发挥了重要作用。泊松分布的基本思想是，。在足球比赛中，每个球队都有赢球和输球的可能性，不管影响比赛的因素有多少或者多
交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节
在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）和二元交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍这两种损失函数的区别和联系，并通过具体的代码示例来说明它们的实现细节。
MarsCode 用AI助力编码活动参与教程
通过专有链接进入官网，并完成注册：https://www.marscode.cn/login?双击红框部分会出现黄框内的提示，表示已经复制user_id，直接粘贴即可。访问官网首页（marscode.cn），点击“立即获取编程助手”MarsCode在IDE上面进行AI对话。MarsCode在IDE上
盘点ACL 2024 角色扮演方向都发了啥
研究者们设计了一个完整的训练流程，包括叙事链、自动戏剧生成和稀疏指令调整技术，以提高模型对复杂指令的跟随能力，并提出了一种基于五个维度的细致评估原则来全面评估戏剧LLM的性能。通过手工制作的三个剧本——《名侦探柯南》、《哈利波特》和《罗密欧与朱丽叶》——以及对这些剧本的实验，论文展示了戏剧LLM在沉
揭秘！用泊松分布打造精准AI足球预测神器
泊松分布（Poisson Distribution）是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon Denis Poisson）在1838年时发表。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。泊松分布的概率质量函数（PMF）用于计算在固定时间或空间内，某一
使用 MongoDB 构建 AI：Devnagri 通过机器翻译帮助 13 亿人口享受网络生活
Devnagri选择MongoDB作为机器翻译模型的数据库平台，凭借其极具灵活性的文档数据模型和可扩展型的分布式架构，加快产品推向市场的速度，优化产品的性能和质量。
【AIGC】内容创作——AI文字、图像、音频和视频的创作流程
AIGC技术在视频和虚拟角色生成领域的应用不断拓展。AI自动化视频编辑工具如Runway ML，帮助创作者快速生成短视频、电影后期等内容。虚拟角色和数字人逐渐在娱乐和社交媒体中流行，虚拟主播、虚拟偶像通过AI与用户实时互动，提供个性化体验。随着深度伪造技术和语音生成的进步，虚拟角色不仅在娱乐领域，还
【AIGC】AI时代的数据安全：使用ChatGPT时的自查要点
通过本文的探讨，可以清楚地看到，在生成式AI工具迅速普及的今天，数据安全与隐私保护已成为每个用户和组织必须面对的重要课题。无论是个人使用还是企业应用，合理应对数据泄露风险、遵循法律法规、以及定期进行安全审查都是确保信息安全的关键步骤。通过掌握相关的安全实践和最佳使用策略，用户不仅能够在保护隐私的前提
初识大模型—大模型与通用人工智能
大模型（Large Model），也被称为基础模型（Foundation Model），是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型. 这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有从数百万到数十亿甚至数千亿个参数. 其设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，使它们能够处理更加复杂的任务和数据.1.
深入探讨Hailuo AI：基于MoE、Dense和Diffusion模型的AI视频生成技术解析
了解Hailuo AI如何通过Mixture of Experts (MoE)模型快速生成高质量视频，与其他主流AI视频生成工具对比，并分析其核心技术原理，包括Dense模型与Diffusion模型的优缺点。探索Hailuo AI在视频制作中的优势和独特功能。
产品经理的AI秘籍：从AIGC到大模型，让你笑傲智能时代
随着人工智能技术的飞速发展，AI理论已经成为科技领域的重要组成部分。本文将以AI理论科普为主题，向大家介绍AIGC、大模型、预训练模型的训练过程，以及幻觉和涌现等概念。通过本文的介绍，希望对AI感兴趣的小伙伴能够对AI理论有更深入的了解，并认识到人工智能技术在我们生活中的重要作用。
大语言模型应用指南：从人工智能的起源到大语言模型
人工智能（Artificial Intelligence，AI）自诞生以来，一直是计算机科学领域的重要研究方向。早期的AI系统主要依赖于专家知识和规则库，通过逻辑推理和符号计算来解决问题。然而，这种基于规则的系统在处理复杂和多变的现实世界时，表现出了明显的局限性。随着数据量的爆炸式增长和计算能力的提
部署AI语音助手，实现本地Siri
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ESP32-S3百度文心一言大模型AI语音聊天助手（支持自定义唤醒词训练）【手把手非常详细】【万字教程】
此项目主要使用ESP32-S3实现一个AI语音聊天助手，可以通过该项目熟悉ESP32-S3 arduino的开发，百度语音识别，语音合成API调用，百度文心一言大模型API的调用方法，音频的录制及播放，SD卡的读写，Wifi的配置（smartconfig方式）等基本开发方法。本项目的所有软硬件工程开
