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使用Streamlit和OpenAI API构建视频摘要
本文提供了使用Streamlit和OpenAI创建的视频摘要应用程序的概述。该程序为视频的每个片段创建简洁的摘要，并总结视频的完整内容。
矢量数据库对比和选择指南
矢量数据库是为实现高维矢量数据的高效存储、检索和相似性搜索而设计的。使用一种称为嵌入的过程，将向量数据表示为一个连续的、有意义的高维向量。
WideNet:让网络更宽而不是更深
这是新加坡国立大学在2022 aaai发布的一篇论文。WideNet是一种参数有效的框架，它的方向是更宽而不是更深。通过混合专家(MoE)代替前馈网络(FFN)，使模型沿宽度缩放。使用单独LN用于转换各种语义表示，而不是共享权重。
LeViT-UNet：transformer 编码器和CNN解码器的有效整合
levi - unet[2]是一种新的医学图像分割架构，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi - unet[2]比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。
基于声音信号的工业设备异常检测
本文将介绍基于声音信号的工业机械异常检测，使用的数据集是MIMII声音数据集，该数据集很容易在网上获得。
玩转Matplotlib的10个高级技巧
Matplotlib是Python中流行的数据可视化库，仅使用简单的几行代码就可以生成图表。但是默认的方法是生成的图表很简单，如果想增强数据演示的影响和清晰度，可以试试本文总结的10个高级技巧，这些技巧可以将可视化提升到一个新的水平
将ChatGPT变成Midjourney提示生成器
已经有人总结过可以让ChatGPT作为Midjourney图像生成的模板。在本文中，我们将展示如何根据个人用例创建这些提示，这可以让ChatGPT生成的提示可控性更高。
MidJourney v5.2 、Stable Diffusion XL 0.9 出图对比
最近两个最流行的AI图像生成器，Midjourney和Stable Diffusion，都发布了重大更新。Midjourney v5.2引入了许多新功能，包括“缩小”功能、“/缩短”命令、改进的图像质量等。
LLM-Client一个轻量级的LLM集成工具
我这里又发现了一个刚刚发布不久的集成工具LLM-Client就出现了，本文将深入研究LLM -client和LangChain的特性、优势和注意事项。
用于语义图像分割的弱监督和半监督学习：弱监督期望最大化方法
这篇论文只有图像级标签或边界框标签作为弱/半监督学习的输入。使用期望最大化(EM)方法，用于弱/半监督下的语义分割模型训练。
10个图像处理的Python库
在这篇文章中，我们将整理计算机视觉项目中常用的Python库，如果你想进入计算机视觉领域，可以先了解下本文介绍的库，这会对你的工作很有帮助。
本地部署开源大模型的完整教程：LangChain + Streamlit+ Llama
在本文中，我将演示如何利用LLaMA 7b和Langchain从头开始创建自己的Document Assistant。
MaskFormer：将语义分割和实例分割作为同一任务进行训练
本文中将介绍Facebook AI Research在21年发布的一种超越这些限制的实例分割方法MaskFormer。
轻量级的深度学习框架Tinygrad
Tinygrad是一个轻量级的深度学习库，它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中，我们将探讨Tinygrad及其主要功能，以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。
PromptBench:大型语言模型的对抗性基准测试
PromptBench是微软研究人员设计的一个用于测量大型语言模型(llm)对对抗性提示鲁棒性的基准测试。这个的工具是理解LLM的重要一步，随着这些模型在各种应用中越来越普遍，这个主题也变得越来越重要。
Video-LLaMa:利用多模态增强对视频内容理解
本文将重点介绍称为video - llama的多模态框架。Video-LLaMA旨在使LLM能够理解视频中的视觉和听觉内容。
图解transformer中的自注意力机制
本文将将介绍注意力的概念从何而来，它是如何工作的以及它的简单的实现。
使用PyMC进行时间序列分层建模
在统计建模领域，理解总体趋势的同时解释群体差异的一个强大方法是分层(或多层)建模。这种方法允许参数随组而变化，并捕获组内和组间的变化。在时间序列数据中，这些特定于组的参数可以表示不同组随时间的不同模式。
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开源大型语言模型(llm)总结
大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。