FastGPT+ollama 搭建私有AI大模型智能体工作流-Mac

1. 降低任务门槛:工作流可以将复杂任务分解成多个小任务,降低每个任务的复杂度,从而减少对提示词和大模型推理能力的依赖。这样可以提升大模型处理复杂任务的性能和容错能力。2. 提升任务效率:工作流可以实现自动化处理,减少重复劳动和纠正。只需提供必要元素,工作流就可以直接输出结果,提高效率和稳定性。3.

UE5+ChatGPT实现3D AI虚拟人综合实战

通过结合Unreal Engine 5(UE5)的强大渲染能力和ChatGPT的自然语言处理能力,我们可以实现一个高度交互性的AI虚拟人。本文将详细介绍如何在UE5中安装必要的插件,配置OpenAI API调用,以及实现文字转语音和语音识别功能,最终整合成一个能够进行智能对话的3D AI虚拟人。

医学图像分割,Transformer+UNet的14种融合方法

在此框架内,Cross Transformer 模块采用可扩展采样来计算两种模态之间的结构关系,从而重塑一种模态的结构信息,以与 Swin Transformer 同一局部窗口内两种模态的相应结构保持一致。在编码器中,输入的MRI扫描X∈RC×H×W×D,具有C个通道(模态),H×W的空间分辨率和D

简单线性插值去马赛克算法的Python实现

马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列(CFA)生成的单通道图像。最常见的CFA模式是Bayer模式,其中包括红(R)、绿(G)和蓝(B)三种滤光片,以特定模式排列。去马赛克过程就是从这种单通道图像中恢复出三通道(RGB)的彩色图像。本文实现的去马赛克算法是基于简单线性插值的。它利用邻近像

【一步步开发AI运动小程序】二十、AI运动小程序如何适配相机全屏模式?

受小程序camera组件预览和抽帧图像不一致的特性影响,一直未全功能支持全屏模式,详见本系列文件第四节小程序如何抽帧;随着插件在云上赛事、健身锻炼、AI体测、AR互动场景的深入应用,各开发者迫切的希望能在全屏模式下应用,以便获得更合理的UI布局和更佳的用户体验,经过我们的努力摸索小程序camera组

【AI小项目4】用Pytorch从头实现Transformer(详细注解)

阅读Transformer论文并用Pytorch从头实现了简单的Transformer模型

数据准备指南:10种基础特征工程方法的实战教程

特征工程是将原始数据转化为更具信息量的特征的过程。本文将详细介绍十种基础特征工程技术,包括其基本原理和实现示例。

AI-Ollama安装部署总结

Ollama 是一个基于 Go 语言开发的可以本地运行大模型的开源框架。Ollama 提供了简单的命令行界面,使得用户能够轻松地下载、运行和管理大型语言模型,无需复杂的配置和环境设置。Ollama 支持多种流行的语言模型,用户可以根据需求选择合适的模型进行使用,灵活性高。Ollama 可以与现有的应

自动驾驶技术:人工智能驾驶的未来

自动驾驶技术作为人工智能(AI)和汽车工业结合的关键领域,正在全球范围内迅速发展。本文将详细介绍自动驾驶技术的国内外现状、未来发展前景、技术优势,以及与之相关的政策支持,并提供部分代码示例。

经典CNN模型(七):MobileNetV1(PyTorch详细注释版)

在传统卷积神经网络因内存和运算量庞大而难以适配移动及嵌入式设备的背景下,2017 年,Google 团队应运推出了 MobileNetV1,这是一种专为资源受限环境设计的轻量级深度学习模型。相较于传统网络如 VGG16,MobileNetV1 在仅牺牲 0.9%的准确率的前提下,实现了模型参数精简至

SenseCraft 部署模型到Grove Vision AI V2图像处理模块

今天教大家快速上手Grove Vision AI V2 图像处理模块,我们将一起探讨如何利用 SenseCraft 部署 AI 模型,和如何通过XIAO ESP32C3调用这些模型,轻松实现智能视觉功能!

NCCL拓扑管理 - Search模块

NCCL Search模块从节点连接和节点路径构造完毕的系统拓扑中搜索出各类逻辑拓扑(如环拓扑,树拓扑等)的通道(每个拓扑可能有多个通道,通道间可以并行运行集合通信算法)和节点(GPU节点和NET节点)。后续的connect模块将这些搜索出来的通道和节点根据拓扑的类型构建起来。

使用 Higress AI 插件对接通义千问大语言模型

AI Gateway 的定义是 AI Native 的 API Gateway,是基于 API Gateway 的能⼒来满⾜ AI Native 的需求。将传统的 QPS 限流扩展到 token 限流。将传统的负载均衡/重试/fallback 能力延伸,支持对接多个大模型厂商 API,提高整体稳定性

AI大神 Sebastian Raschka 发布新书《从零开始构建大语言模型》

书的地址:https://livebook.manning.com/book/build-a-large-language-model-from-scratch/这本书用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段,从最初的设计和创建,到采用通用语料库进行预训练,一直到针对特定任务进行微调。配套的代码:htt

打造全场景、跨领域、多模态的AI工作流 | 开源图像标注工具 X-AnyLabeling v2.4.0 正式发布!

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深度测评:文心快码的使用体验,AI代码助手,多快好省

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【AI驱动TDSQL-C Serverless数据库技术实战营】结合AI进行电商数据分析

TDSQL-C(Cloud Native Database TDSQL-C)是腾讯云自研的新一代高性能、高可用的企业级分布式云数据库。它融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势,100% 兼容 MySQL 和 PostgreSQL,旨在为用户提供极致弹性、高性能和海量存储的数据库服务。本次实验是基

人工智能发展简史 | 梦开始的地方:M-P模型

追溯人工神经网络的源头,是由神经生理学家麦卡洛克(Warren S. McCulloch)与自学成才的数学家皮茨(Walter Pitts)提出的神经网络逻辑演算模型。1943年,McCulloch 和 Pitts 一同发表论文《神经活动内在思想的逻辑演算》(A logical calculus o

2024最新AI软件AI绘画系统源码,支持GPT-4、o1推理大模型使用/AI换脸/自定义AI智能体

人工智能技术的迅猛发展引起了广泛关注,众多AI应用如语言模型、绘图和视频制作已经在各个行业中得到了广泛应用。SparkAi创作系统是一款基于ChatGPT和Midjourney开发的智能问答和绘画系统,提供一站式 AI B/C 端解决方案,AI大模型提问、AI绘画、专业版AI视频生成、文档分析、多模

如何运用AI工具优化写作过程,提升语言润色、排版及格式调整的效率,掌握SCI期刊的投稿流程及策略,提高投稿成功率

旨在帮助学员系统掌握从选题到投稿的全过程,提高论文撰写效率与质量,尤其是在当今AI技术迅速发展的背景下,如何利用现代AI工具辅助科研写作与投稿。将结合理论讲解与实际操作,深入探讨论文写作的核心技巧与技术要点,内容涵盖选题、文献调研、实验设计、数据分析、论文结构及语言规范等重要环节。将学会通过AI工具