人工智能-跑模型

ChatGPT写作助手：论文写作必备提示词一览

随着人工智能技术的发展，ChatGPT在学术写作领域的应用越来越广泛。它不仅能够帮助撰写论文，还可以通过不同的提示词完成构思、文献综述、数据分析、润色等任务，极大提升写作效率。
学境思源AcademicIdeas·2025-01-22 21:23

题目：解码方法（来自leetcode）动态规划----斐波那契模型

解码方法题目动态规划（5步走）状态表示状态转移方程初始化填表顺序返回值代码题目链接题目动态规划（5步走）状态表示dp[i]表示为从下标i之前的的解码数。状态转移方程以i位置为终点，下标为i的位置有两种方式：第一种就是单独解码，第二种就是与前面的一位数合并解码。单独解码有分两种情况：第一种是：当s[i]在[1，9]时可以单独解码，就相当于在dp[i-1]种情况后接上一个单独解码，所以dp[i]=dp
清风逸梦·2025-01-22 21:23

【大模型】ChatGPT 提示词优化进阶操作实战详解

目录一、前言二、ChatGPT提示词几个基本的优化原则2.1明确的提示词2.1.1提示词具体而清晰2.1.1.1操作案例演示2.2确定焦点2.2.1操作案例演示2.3保持提示词的相关性2.3.1什么是相关性2.3.2提示词相关性操作案例一2.3.2提示词相关性操作案例二三、ChatGPT提示词进阶及常用优化策略3.1提示词常用优化策略总结3.2ChatGPT提示词优化操作实战3.2.1身份设定3.
小码农叔叔·2025-01-22 21:51

AI写代码工具：程序员的效率利器与职业发展新机遇

而随着人工智能技术的飞速发展，各种AI写代码工具应运而生，为程序员们提供了前所未有的效率提升和职业发展新机遇。本文将深入探讨AI代码生成工具如何帮助程序员提升效率，掌握新技术，并最终促进职业发展。
·2025-01-22 20:15

AI代码生成器赋能跨平台开发：效率提升与未来展望

然而，随着人工智能技术的快速发展，特别是AI代码生成器的出现，为解决这些难题带来了新的希望，为跨平台开发带来了革命性的变革。智能适
·2025-01-22 20:15

AI代码生成器赋能跨平台开发：效率提升与未来展望

然而，随着人工智能技术的快速发展，特别是AI代码生成器的出现，为解决这些难题带来了新的希望，为跨平台开发带来了革命性的变革。智能适
·2025-01-22 20:45

chat4.0国内版下载

chat4.0国内版下载-chatgpt模型以下是一些可能的步骤：访问手机应用商店（如AppStore、GooglePlayStore等），在搜索框中输入“chat4.0国内版”或相关关键词。
西里.中国 | CiiLii.Com·2025-01-22 20:20

在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条

在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】

在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

OpenCompass评测大模型

OpenCompass简介上海人工智能实验室科学家团队于2024.01.30正式发布了大模型开源开放评测体系“司南”(OpenCompass2.0)，用于为大语言模型、多模态模型等提供一站式评测服务。
辣条少年·2025-01-22 20:19

销售易CRM：引领数字化转型，助力企业智能增长

一、销售易CRM的核心优势领先的技术实力销售易CRM基于自主研发的新一代智能商业引擎，将人工智能、大数据分析等前沿
·2025-01-22 20:11

销售易与Salesforce：CRM市场的龙争虎斗

在中国，销售易在大中型企业市场占有率排名第一，它通过整合移动、社交、人工智能、大数据和物联网技术，提供了全面的业务管理解决方案，被多家5
·2025-01-22 20:10

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估
Ares代码行者·2025-01-22 20:47

AI 基础设施的儿童保护：智能化儿童安全监护系统

AI基础设施的儿童保护：智能化儿童安全监护系统随着人工智能技术的快速发展，AI基础设施在儿童保护方面发挥着越来越重要的作用。智能化儿童安全监护系统通过应用AI技术，为儿童的安全保驾护航。
AI天才研究院·2025-01-22 20:47

2024全球十大工程成就：文生视频大模型Sora引领AI时代

这十大成就涵盖了航天探索、生物医学、人工智能、新能源等多个领域，体现了当今科技前沿的最高水平。
·2025-01-22 20:08

【论文速读】| 评估并提高大语言模型生成的安全攻击探测器的鲁棒性

基本信息原文标题：EvaluatingandImprovingtheRobustnessofSecurityAttackDetectorsGeneratedbyLLMs原文作者：SamuelePasini,JinhanKim,TommasoAiello,RocíoCabreraLozoya,AntoninoSabetta,PaoloTonella作者单位：UniversitàdellaSvizze
·2025-01-22 20:38

CES Asia 2025优惠期倒计时5天，科技盛宴即将开启

作为亚洲顶级的消费电子盛会，CESAsia2025将汇聚众多国内外知名的科技企业，展示涵盖智能家居、智能出行、虚拟现实、人工智能等热门赛道的顶尖成果，是行业交流、商贸合作、趋势洞察的绝佳平台。
赛逸展张胜·2025-01-22 19:41

AI Agent 原理解析及应用场景深度洞察

在当今科技飞速发展的时代，AIAgent作为人工智能领域的重要分支，正以其独特的智能特性和广泛的应用潜力，逐渐渗透到各个行业和我们生活的方方面面。
power-辰南·2025-01-22 19:11

Redis 7.0 新特性助力：小红书利用 I/O 多线程模型应对高并发挑战

在当今的互联网环境中，高并发问题一直是众多平台开发者和技术运维人员面临的重大挑战。特别是在像小红书这样的社交电商平台上，用户访问量巨大，数据交互频繁，如何在高并发场景下保持系统的稳定性和高效性，成为了一项至关重要的任务。Redis作为一款轻量级、高性能的键值对存储系统，凭借其独特的特性和不断优化的新版本，成为了小红书应对高并发挑战的得力助手。本文将深入探讨Redis7.0的新特性——I/O多线程模
真想骂*·2025-01-22 19:06

在亚马逊云科技上用AI提示词优化功能写出漂亮提示词（下）

提示工程（PromptEngineering）对各位小伙伴们来说是再熟悉不过了，提示词工程技术是通过编写指令词，指导开发者们调用AI基础模型（FMs）获得期望的响应。
佛州小李哥·2025-01-22 18:05

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。
wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战

本文将详细介绍如何使用C++结合ONNXRuntime推理引擎来部署YOLOv5模型，实现高效的目标检测。
浪浪山小白兔·2025-01-22 18:01

【论文笔记】AutoML: A survey of the state-of-the-art（下篇）

目录4.ModelGeneration模型生成4.1SearchSpace搜索空间4.1.1Entire-structuredsearchspace基于整个架构的4.1.2Cell-basedsearchspace
pip install USART·2025-01-22 18:31

C++ 条件变量-生产消费者模型

条件变量是一种线程同步机制,当条件不满足时，相关线程被一直阻塞，直到某种条件出现，这些线程才会被唤醒.C++11的条件变量提供了两个类：condition_variable：只支持与普通mutex搭配，效率更高。condition_variable_any：是一种通用的条件变量，可以与任意mutex搭配（包括用户自定义的锁类型）包含头文件：1.condition_variable类主要成员函数：1
__雨夜星辰__·2025-01-22 18:58

《论文阅读》 用于产生移情反应的迭代联想记忆模型 ACL2024

《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型ACL2024前言简介任务定义模型架构EncodingDialogueInformationCapturingAssociatedInformationPredictingEmotionandGeneratingResponse
365JHWZGo·2025-01-22 17:28

基于大模型能力，如何提炼出优质prompt（入门版）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-01-22 17:56

conv2former模型详解及代码复现

模型背景在Conv2Former模型提出之前，视觉识别领域的研究主要集中在两个方向：传统卷积神经网络（ConvNets）新兴的视觉Transformer（ViTs）ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展
清风AI·2025-01-22 17:26

(2025)修改Unity插件GLTFUtility以解决HDRP项目导入GLB模型法线贴图没有凹凸感问题

原生GLTFUtility插件不支持HDRP渲染管线，导入的GLB模型改为使用HDRP/LitShader时，原本的法线贴图不再显示凹凸感。通过修改插件代码解决此问题。
mYoCaRdiA·2025-01-22 17:55

论文阅读--Qwen2&2.5技术报告

Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken（7万亿）的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen（Bai等人，2023a）的做法
__如果·2025-01-22 17:55

大模型GUI系列论文阅读 DAY3续4：《TREE SEARCH FOR LANGUAGE MODEL AGENTS》

摘要自主代理由语言模型（LMs）驱动，已在执行诸如网页自动化等决策任务方面展示出良好前景。
feifeikon·2025-01-22 17:23

几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因

可能有几个原因导致DeepFaceLab训练速度较慢：复杂度：DeepFaceLab的算法和模型较为复杂，需要处理大量数据和计算复杂的数学运算，这可能导致训练速度较慢。
AlphaFinance·2025-01-22 17:23

一文带你了解QT Model/View框架的设计思想和实现机制

1.2、QTModel/View框架核心思想1.3、Model/View框架工作机制1.4、Model/View框架的类2、Model2.1模型简介2.2、模型索引2.3、数据角色2.4、QStringListModel2.5
dvlinker·2025-01-22 17:53

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型
生信学习者1·2025-01-22 17:21

构建企业私有RAG大模型: (可商用)Qwen2.5开源模型vLLM部署及示例

本章将继续探讨开源大模型的部署。在RAG系统的架构中，大模型扮演着至关重要的角色，是整个流程的“最后一环”。知识库的构建、检索，以及知识的排序与整合，都是为了为大模型提供准确、完整的上下文知识。
小敢摘葡萄·2025-01-22 16:17

昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类

PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。
·2025-01-22 16:34

AI系统架构原理与代码实战案例讲解

AI系统架构原理与代码实战案例讲解1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1人工智能的起源与早期发展人工智能的概念可以追溯到上世纪50年代，图灵测试的提出标志着人工智能作为一门学科的诞生。
AI天才研究院·2025-01-22 16:15

极客说｜Phi-4 模型的 4 位量化与 vLLM 高速推理

Phi-4的模型参数量是14B，这使它在推理的时候比较耗费内存。因此如果我们想要在边缘端运行，需要对它进行量化。量化的手段很多，此前也介绍过，
·2025-01-22 16:00

Cursor 收费太贵？3分钟教你接入超低价 DeepSeek-V3，代码质量逼近 Claude 3.5

DeepSeek-V3实在是太便宜了，就跟不要钱似的：每百万输入tokens0.1元(缓存命中)/1元(缓存未命中)，每百万输出tokens2元跟其他模型相比，DeepSeek-V3的性价比非常高，只能用
·2025-01-22 16:59

内附源码｜头部基模企业信赖之选——DMS+Lindorm智能搜索方案

1、智能搜索成为信息消费的趋势近两年，AI大模型的迅速崛起为搜索产品注
·2025-01-22 16:58

【多模态 AI】从跨模态学习到生成革命：文本、图像与音频的深度交融

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java
网罗开发·2025-01-22 16:09

美国采取行动扩大人工智能出口限制

大幅拓展限制：美国政府（拜登执政末期提出）出台新规，显著扩大人工智能技术出口限制，构建针对先进芯片与模型获取的国际分级体系。出口限制范围：对多数国家限制出口人工智能芯片与模型，仅少数亲密盟友除外。
数据分析能量站·2025-01-22 16:08

MySQL-事务隔离级别与MVCC

系统研发我希望将自己工作和学习中的经验以最朴实，最严谨的方式分享给大家，共同进步写作不易，期待大家的关注和点赞关注微信公众号【技术探界】前言本篇文章首先会对数据库事务的几个基础概念进行说明，主要是事务ACID模型
·2025-01-22 15:24

Python 调用 Ollama 库：本地大语言模型使用详解

ollama是一个用于调用本地大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）的Python库，旨在提供简单、高效的API接口，以便开发者能够方便地与本地的大语言模型进行交互。
kdayjj966·2025-01-22 15:05

AI大模型行业发展五大趋势

趋势一：大收敛与大分流，基础大模型向科技巨头收拢，而专业垂类模型“百花齐放”如果说2023年的大模型行业还主要是初创企业的天下，那么2024年最显著的特征之一即是互联网大厂加速入局，行业的水已被搅浑。
大模型.·2025-01-22 15:30

通用人工智能的多层次提示词架构

通用人工智能的多层次提示词架构关键词通用人工智能（AGI），多层提示词架构，人工智能设计原则，算法原理，系统架构设计，应用案例摘要本文将深入探讨通用人工智能（AGI）的多层次提示词架构，阐述其背景、核心概念
AI天才研究院·2025-01-22 14:29

半导体、芯片、人工智能、智能驾驶汽车的趋势

1.市场增长与需求汽车半导体市场：预计到2025年，中国汽车半导体市场仍将保持稳健增长态势，AI和能源将成为未来最重要的两大变革因素。2023年中国汽车电子芯片行业市场规模约为820.8亿元，预计2024年有望增至905.4亿元左右。随着新能源汽车和智能化的快速发展，一些新的半导体技术在中国汽车领域迅速应用，如集中式架构和高性能处理器需求正日益增加。AI芯片市场：随着AI技术的不断普及和应用场景的
不爱原创的Yoga·2025-01-22 14:26

Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency

ContentsIntroductionMethodLow-RankKey-ValueJointCompressionDecoupledRotaryPositionEmbeddingReferencesIntroduction作者提出Multi-headLatentAttention(MLA)，通过将KV压缩为CompressedLatentKV，在减小KVcache的同时保持模型精度
连理o·2025-01-22 14:56

Runway 推出全新 AI 图像生成器 Frames

Runway全新图像生成器Frames简介著名的文生视频模型平台Runway发布了全新的AI图像生成器——Frames。这一模型于2024-11-27被发布出来，为图像生成领域带来了新的活力与可能。
百态老人·2025-01-22 14:26

Minimax 开源的 4 百万超长上下文模型

MiniMax开源4百万超长上下文模型MiniMax开源模型概述2025年1月15日，MiniMax发布并开源了MiniMax-01全新系列模型，这一举措在人工智能领域引发了广泛关注。
百态老人·2025-01-22 14:26

多头潜在注意力（MLA）是怎么来的，什么原理，能用简单的示例解释么

多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention，简称MLA）是一种改进的注意力机制，旨在提高自然语言处理（NLP）模型的推理效率和性能。
百态老人·2025-01-22 14:55
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