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知识图谱，是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并能实现知识的快速响应和推理。当下...
本文深入探讨生成式AI的核心技术，包括GANs、VAEs、自回归模型和Transformers，详细描述其原理、实现方法及实际应用，结合代码示例和现实案例，展示最新技术进展和应用场景。_gantransform...
本文提出了一种双层路由注意力模块，以动态、查询感知的方式实现计算的有效分配。其中，BRA模块的核心思想是在粗区域级别过滤掉最不相关的键值对。它是通过首先构建和修剪区域级有向图，然后在路由区域的联合中应用细粒度的...
AI大模型的战场正在分化，通用与垂直的较量才刚刚开始。无论是通用大模型的广泛适用性，还是垂直大模型的专业优势，它们都在推动着人工智能技术的发展和应用。作为观察者和参与者，我们更应关注这场竞争背后的技术创新和市场动态，...
在这里，我就简单写一下两个激活函数的概念以及区别，详细的过程可以看看其他优秀的博主，他们写的已经非常好了，我就不必再啰嗦了_silu...
大语言模型的浪潮推动了AIAgent相关研究快速发展，AIAgent是当前通往AGI的主要探索路线。大模型庞大的训练数据集中包含了大量人类行为数据，为模拟类人的交互打下了坚实基础；另一方面，随着模...
Qwen2模型涵盖多种尺寸，包括0.5B、1.5B、7B、57B-A14B和72B5种大小版本。-X平台疯狂给壁纸博主推流的原因在于Grok即将支持图像生成，提供更多创作可能性。-Adobe回应称...
在深度学习的不断进步中，大型语言模型（LLMs）的预训练和微调技术成为了研究的热点。其中，量化技术以其在模型压缩和加速方面的潜力备受关注。本文将深入探讨QLoRA（QuantizedLow-RankAdap...
本文介绍了LLM在落地应用中的不足，并引入了RAG框架和原理，以及RAG在私有知识库建设中的重要作用。并以Ollama和AnythingLLM为实现手段，构建了并测试了本地知识库，测试结果表明，有了RAG的加持，...
Tabnine仅将开源代码与宽松的许可证用于我们的公共代码训练的AI模型（MIT、MIT-0、Apache-2.0、BSD-2-Clause、BSD-3-Clause、Unlicense、CC0-1.0、C...
在电池管理系统(BMS)中，等效电路模型(ECM)是模拟电池动力学的常用方法。然而，模型的简单性和准确性之间总是存在着矛盾。简单的模型通常无法反映电池的所有动态效应，这可能会给参数识别带来误差。然而，一个复杂的...
随着大语言模型的快速发展，语言AI已经进入了新的阶段。这种新型的语言AI模型具有强大的自然语言处理能力，能够理解和生成人类语言，从而在许多领域中都有广泛的应用前景。大语言模型的出现将深刻影响人类的生产和生活方...
本文介绍了机器学习的基本概念和术语，包括ArthurSamuel和TomMitshell对机器学习的定义，以及监督学习和无监督学习的分类。...
AIAgents的开发是当前软件创新领域的热点。随着大语言模型(LLM)的不断进步，预计AI智能体与现有软件系统的融合将出现爆发式增长。借助AI智能体，我们可以通过一些简单的语音或手势命令，就能完...
ComicAI是一款网络应用程序，您可以在人工智能的帮助下将您的故事变成漫画。你输入你的故事（或者让人工智能为你生成它），平台就会勾画出角色和面板。这是一个让您的想象力成为现实的空间，一旦您的漫画准备好，您...
AIGC（AI内容生成）技术的快速发展确实为创作者提供了高效生产力工具，但同时也引发了一些问题和挑战。这些技术可以生成以假乱真的图像、视频换脸等，给不法分子提供了滥用的机会。其中，一些不法分子可能利用AIGC技术制...
我用python自制了一个聊天问答机器人，附完整流程和代码_c++中文聊天机器人...
幻方量化，作为知名的量化投资机构，其关联机构拥有超过1.1万张高性能GPU，这在业界是众所周知的。幻方量化的AI产品，虽然与量化投资并无直接联系，但其背后的人工智能语言模型，却拥有国际一线水准的竞争力，支持中文和英文...
机器学习的定义是计算机程序通过从经验中学习来解决特定任务，并且在该任务上的性能会随着经验的积累而提高。监督学习是一种顺序的学习方式，其中数据集的均值和方差会被考虑在内，同时还需要解释、复制和转置数据。...
本文首先对量化和微调的原理进行剖析，接着以Qwen2-7B为例，基于QLoRA、PEFT一步一步带着大家微调自己的大模型，本文参考全网peft+qlora微调教程，一步一排坑，让大家在网络环境不允许的情况下，也...