国外有哪些好用的AI工具？
2022年，ChatGPT闪亮登场，瞬间成为备受瞩目的潮流话题！尤其是当OpenAI推出基于GPT-3.5模型的ChatGPT版本后，这款产品凭借其惊人的对话能力和广泛的应用潜力，立即在大众中掀起了一股狂潮。从那一刻起，ChatGPT以其强大的自然语言处理技能，如一颗流星般划破夜空，瞬间吸引了全球大
AI项目落地实战：SpringBoot3+SpringAI+Uniapp
AI不仅仅是风口，也是今后的时代潮流。本人花心血开发了一套AI实战项目，可商用。支持h5，小程序，app三端。可拿来二开，也可直接上架。不用担心版权问题，但是如果是倒卖源码，本人会追究其责任。如果你是大学生，也可以抓住这个机会学习AI，源码并不难，都是java那一套。本人也会提供免费学习指导。
AIAC: 人工智能基础设施即代码生成器
AIAC(Artificial Intelligence Infrastructure-as-Code Generator)是一个强大的开源工具,旨在利用人工智能技术简化基础设施即代码(IaC)的创建过程。它通过集成多种大型语言模型(LLM)提供商,如OpenAI、Amazon Bedrock和Ol
20240903 每日AI必读资讯
AutoGen Studio 是微软研究院开发的一款低代码工具，旨在帮助开发者快速原型设计、调试和评估由多个人工智能代理（Multi-Agent Systems）组成的复杂系统，类似dify、coze…- AutoGen Studio 通过提供用户友好的拖放界面，让开发者能够快速构建和原型设计多代理
AI：252-通过HAttention模块改进YOLOv8 | 超分辨率重建助力小目标检测
YOLOv8继承了YOLO系列的核心思想，即通过单次前向传播同时完成分类和定位任务。它的模型架构进一步优化了CSPDarknet作为骨干网络，并在此基础上引入了多尺度特征融合和改进的损失函数。然而，这些改进仍未能完全解决小目标检测的问题。在本文中，我们深入探讨了HAttention（HAT）在YOL
2024国产AI工具大合集
本文呈现了2024年免费且实用的国产AI工具大合集，涵盖文本生成、图像处理与生成、视频处理与生成、音频处理与生成、搜索与对话等五大类别，助力读者提升工作效率。
【从零到一，如何搭建本地AI大模型】
本文主要记录这一段时间对本地大模型搭建的心得。作为一个资深程序员，在AI席卷全球的时候，深深感觉到了一丝危机感，不禁有一个想法不断在脑海闪现：我会不会真的哪一天被AI给取代了？在主页，你可以选择你要下载的大模型，然后下载。下载半天你会发现，下载不了，爆红了：此时不要着急，找到它下载的配置文件，一般在
点云3D检测篇三：SECOND
点云数据与传统的图像数据不同，具有较强的稀疏性，无法使用标准的卷积神经网络进行特征提取，如图2所示。同理，考虑到2D任务中如果只处理一部分像素，标准卷积的效果也不好，需要使用2D的稀松卷积，因此本小节就从2D稀疏卷积出发，介绍一下稀疏卷积的原理，大家可以自行将其拓展到3D稀疏卷积中去，其实就多了一个
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营task1笔记
本章主要介绍深度学习常见的一些概念，方便我们从不同的角度来更好地优化神经网络。
支持一键换脸的3个免费AI工具来了！
今天分享三个免费AI换脸工具。 「ModeScope AI 换脸 | 人脸修复」 魔搭社区完全免费的AI换脸人脸修复工具。 可以修改参数，切换换脸模型和人脸修复模型。
情侣专属的AI宝宝长相预测
这是一个创新的在线平台，它利用尖端的AI技术，为情侣们提供了一种前所未有的体验——预测你们未来孩子的模样，在2分钟之内获得结果
一文掌握YOLOv1-v10
YOLO目标检测算法，不过多介绍，是基于深度学习的目标检测算法中最出名、发展最好的检测器，没有之一。本文简要的介绍一下从YOLOv1-YOLOv10的演化过程，详细技术细节不过多介绍，只提及改进点，适合初学者当综述阅读，也适合有基础的同学用于复习回顾。
虹猫ai工具官方
深度学习框架支持：虹猫AI工具支持常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，开发者可以根据自己的需求选择合适的框架进行开发。模型训练和部署：虹猫AI工具提供了模型训练和部署的功能，开发者可以通过虹猫AI工具进行模型训练，并将训练好的模型部署到相应的应用程序中。模型评估和调优：虹猫
GLM-4 (5) - API & Function Calling
我们之前解析了GLM-4模型相关的部分，这有助于我们对理解和使用开源大模型。然后，有一些场景对于大模型的性能（比如某个任务的推理准确率）有较高的要求，10B以下参数的模型很可能无法胜任。那么就有两条路可以选择：1）收集与任务相关的数据，微调该模型；2）直接使用商业化的API服务。由于第一条路收集数据
AI：254-YOLOv8改进 | 基于MobileNetV2的轻量化Backbone替换与性能评估
深度可分离卷积：将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，大幅降低计算复杂度。线性瓶颈：使用线性激活函数而非ReLU，在瓶颈层的输入和输出之间避免了非线性变换。反向残差块：在网络中引入反向残差模块，改善了特征的流动和信息传递。首先，我们需要定义MobileNetV2模型。这可以通过库中的预训练模型来实现。
Datawhale AI 夏令营 第四期 AIGC Task1
Datawhale AI 夏令营（第四期）Task 1 从零入门AI生图原理&实践链接里的教程非常详细，很适合小白上手，从使用服务器平台到配置环境再到跑模型，手把手教！具体细节我就不赘述了，参看教程即可，下面我主要就此次Task1任务学到了哪些内容作一个总结。我开始接触图像生成呢，就是在进入2020
深入理解变分图自编码器（VGAE）：原理、特点、作用及实现
图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）在处理图结构数据方面展现出强大的能力。其中，变分图自编码器（Variational Graph Auto-Encoder, VGAE）是一种无监督学习模型，广泛用于图嵌入和图聚类任务。本文将深入探讨VGAE的原理、特点、作用及其具体
Ilya新公司获10亿美元融资；支付宝将发布AI独立App支小宝 | AI头条
前 OpenAI 联合创始人新公司获 10 亿美元融资支付宝将发布 AI 独立 App 支小宝Transformer 作者创业公司 Sakana.AI 获 1 亿美元 A 轮融资2024 外滩大会开幕，凯文・凯利谈 AI 时代三大趋势零一万物发布 Yi-Coder 系列模型微软 Win11 中发现国
AI学习指南深度学习篇-门控循环单元(GRU)简介
门控循环单元（GRU）作为一种灵活而高效的RNN变体，已经成为深度学习领域的重要组成部分。通过引入门控机制，GRU能够在长序列数据的学习中有效地缓解梯度消失和梯度爆炸的问题，并在多个应用场景中展现出了良好的性能。在实际应用中，GRU相对于传统的RNN和LSTM，具有更少的参数和更快的收敛速度，因此在
ViT论文详解
ViT是谷歌团队在2021年3月发表的一篇论文，论文全称是《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS:TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》一张图片分成16x16大小的区域：使用Transformer进行按比例的图像识别。ViT是V
