985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。

本文：介绍授予大型语言模型(LLM)对Web浏览器的控制权的安全风险，重点关注提示注入漏洞。

英伟达如何通过剪枝和蒸馏技术让Llama3.1模型"瘦身"?大家好，我是蒜鸭。今天我们来聊聊英伟达最近在大语言模型优化方面的一项有趣研究。

此次更新中最值得关注的功能可能是使用FluxAI模型在Grok2中的图像生成功能。通过这项功能，用户还可以获得图像生成提示建议，从而避免面对一个空白框时不知所措。

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

引言：近年来，人工智能领域的突破性进展与大模型的崛起密不可分。从GPT-3到BERT，这些大型预训练模型在各种任务上展现出了惊人的能力。那么，这些大模型是如何训练出来的呢？

笔者关注大模型有一段时间了，可以参考我之前的文章，做了非常多的体验，也经常去调戏大模型，这些文章有的还是很精彩，比如：——对比大模型特色的文章：群模乱舞，AI大模型盛开，国内大模型盘点_哈工大本草-CSDN

对于大模型（如大型神经网络模型）的训练和推理，苹果笔记本电脑（尤其是搭载AppleSilicon芯片的MacBook）确实存在一些限制，这些问题可能让开发者在处理大规模AI项目时感到不适合。

与PDF互动是很酷的。你可以与你的笔记、书籍和文档等进行聊天。本文将帮助你构建一个基于MultiRAGStreamlit的Web应用程序，通过对话AI聊天机器人来读取、处理和互动PDF数据。以下是该应用程序的工作步骤，用简单的语言进行说明。配置必要的工具该应用程序首先导入了各种强大的库：Streamlit：用于创建Web界面。PyPDF2：用于读取PDF文件的工具。Langchain：用于自然语言

网络安全体系概述■网络安全体系是网络安全保证系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成，共同实现网络安全的目标。网络安全体系包括法律法规政策文件、安全策略、组织管理、技术措施、标准规范、安全建设与运营、人员队伍、教育培训、产业生态、安全投入等多种要素。■网络安全体系特征：整体性、协同性、过程性、全面性、适应性。特征内容整体性网络安全体系从全局、长远的角度实现安全保障，网络安全单元

  Redis使用的是客户端-服务器（C-S）模型和请求/响应协议的TCP服务器。

LangChain是一个面向构建基于大语言模型（LLM）的应用程序的框架，它简化了与语言模型的交互，并将其功能扩展至更复杂的任务，如搜索、问答、推理和自动化工作流。

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支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

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在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。

YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，不仅继承了前代版本在速度和精度上的优势，还通过改进的网络结构和优化策略，进一步提升了模型性能。

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Linux系统的默认存储路径是/usr/share/ollama/.ollama/models我想在Ubuntu下修改到/mnt/ollama-models做法如下：创建ollama服务的配置的覆盖文件sudomkdir-p/etc/systemd/system/ollama.service.dsudovim/etc/systemd/system/ollama.service.d/override

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xGen-MM（BLIP-3）：一组开放的大型多模态模型摘要1引言2相关工作3模型架构4训练5数据6实验7消融研究8结论摘要本报告介绍了xGen-MM（也称为BLIP-3），这是一个用于开发大型多模态模型

自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。目录没有参数的自定义层带参数的层没有参数的自定义层下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。

基于HDF（HardwareDriverFoundation）驱动框架构建的Display驱动模型作用如下：为LCD器件驱动开发提供了基础驱动框架，提升驱动开发效率。

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。

在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意

系列文章：《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一，它可以将数据调整到特定的范围或分布，有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。

格式：VOC和YOLO格式，适用于训练目标检测模型。规模：共包含6300张图像。

在Swift中使用MVVM(模型-视图-视图模型)设计模式模型（Model）：这是代表你的数据的类或结构。

如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制

从专注于数学问题到处理主观营销策略，"草莓"模型展现出惊人的多样性。而这种全能型AI是否代表了未来趋势？

Docker网络模型是Docker容器化技术的重要组成部分，它通过不同的网络驱动来实现容器间及容器与外部环境的通信。深入理解Docker网络模型有助于更好地管理和优化容器化应用。

论文精读：FromLocaltoGlobal:AGraphRAGApproachtoQuery-FocusedSummarization1.研究背景与问题在大语言模型（LLMs）的应用中，检索增强生成（

例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。

把在NPU上训练的pt模型保存为CPU#Npu模型路径model=torch.load(opt.pth_path,map_location='cpu')#保存模型torch.save(model,opt.output_pth_path

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

DBMS按照一定的数据模型科学地组织和存储数据，能够高效地获取数据，提供安全性和完整性等统一控制机制

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。

它不直接与数据库模型相关联，而是允许你定义表单字段、验证规则和清理数据的方法。这使得Form非常灵活，可以用于处理非模型数据，如

这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据

完整代码：PyQt5+YoloV5实现积水检测系统目录积水检测的挑战使用YOLOv5的解决方案代码实现：从加载模型到检

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PyG是基于PyTorch的一个扩展库，专为图数据和图网络模型设计。图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。

HTTPSDK对图片中的文字进行多场景、高精度的手写文字识别服务，支持中、英、日、韩、法等20+语言类型，识别准确率可达90%以上；支持涂改痕迹识别与候选字输出，可适用于手写作文、签名等多种场景，使用AI扩散模型推理识图

基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。

写在前面在训练模型尤其是大模型的时候，如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。

虽然说，如何更好地表征稀疏特征对于模型的泛化能力至关重要，但是，关于这块

加入思考过程我们在写prompt的时候，有时候会让大模型回答一个比较难的问题，有时候大模型面对这个问题，会回答出一些匪夷所思的答案，因此我们在提示词里加上”思考过程“有助于大模型纠正自己的回答。

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消息面上，电环保：在国内核电水处理市场占有率居于前列；欧菲光：非手机镜头要开辟新领域微电子领域要分出家居事业部；易尚展示：一季度预盈1500万-2000万元；报喜鸟：一季度净利预增150%-200%

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