购物决策模型

FORCE 原动力大会｜火山引擎边缘云亮点干货先知晓！

在经历了早期的热闹之后，AI大模型的能力和价值维度已经不再浮于表面。
·2025-01-20 22:19

探索AI API版本管理与流式传输实现

这对于AI服务尤为重要，因为AI模型和算法的更新频率相对较高。本文将重点介绍AIAPI版本的管理原则，并
qwe54165a4wd·2025-01-20 22:47

OpenBayes 一周速览｜一键部署Qwen2.5-Coder，0编程经验实现代码生成自由！

化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark跨域小样本对象检测基准数据集3个教程：一键部署Qwen2.5-CoderInkSight将手写文字数字化DemoGLM-4-Voice端到端中英语音对话模型访问官网立即
·2025-01-20 22:17

云原生主键模型：高效、弹性，省钱又省心

主键模型是StarRocks全新
·2025-01-20 22:42

企业落地大模型的路径选择：微调、RAG、提示词工程

一、大模型的特点1）不确定性与传统应用不同，模型的输出是不确定的，即使多次问它一样的问题，给出的结果也可能不一样。
AGI-杠哥·2025-01-20 22:46

StarRocks on AWS Graviton3，实现 50% 以上性价比提升

数据分析凭借强大的分析能力，可从不同维度挖掘数据中蕴含的见解和规律，为企业战略决策提供依据。
·2025-01-20 22:42

ChatGPT 绘图的工作原理

ChatGPT的绘图功能结合了自然语言处理（NLP）和图像生成的技术，这种综合能力依赖于预训练模型（如GPT-4）和图像生成模型（如DALL-E）之间的紧密协作。
·2025-01-20 22:41

Unity文件路径访问总结：从基础到高级的资源加载方法

无论是加载纹理、模型、音频，还是读取配置文件，正确地处理路径和资源加载是确保项目顺利运行的关键。
Unity青子·2025-01-20 22:16

使用LangChain构建简单LLM翻译应用

技术背景介绍在本教程中，我们将学习如何使用LangChain构建一个简单的语言模型（LLM）应用程序，该应用程序用于将文本从英语翻译成其他语言。
fGVBSAbe·2025-01-20 22:13

021：为什么是卷积呢？

在进一步学习之前，先看一看神经网络(或者叫一个AI模型)是如何完成一张图片的推理的。
董董灿是个攻城狮·2025-01-20 22:13

AI Agent的技术选型：从个人项目到企业级应用

那时候，我的技术选型是这样的：模型选择：OpenAIGPT-3.5便宜，
·2025-01-20 22:40

OpenAI进军实体机器人：GPT赋能的智能未来

OpenAI的战略布局：从AI模型到实体机器人OpenAI在人工智能领域已取得了令人瞩
·2025-01-20 22:38

OpenBayes 一周速览｜微软 Phi-4 发布，降低更多成本实现高效推理；Terra 时空数据集上线

公共资源速递5个数据集：Terra多模态时空数据集ChineseCouplets中文对联数据集AqueousSolubility无机化合物数据集HumanLikeDPODataset大模型对话微调数据集
·2025-01-20 22:08

QtDelegate委托的使用

概念：不同于模型-视图-控制器模式，模型/视图设计不包括用于管理与用户交互的一个完全独立的组件。一般情况，视图负责将模型数据呈现给用户以及处理用户输入。为了输入更加具有灵活性，则由委托来执行交互。
Mr.攻城狮·2025-01-20 21:33

Stable Diffusion 3(SD 3)模型分享

整理了StableDiffusion3(SD3)模型，分享如下：sd3_medium.safetensors链接:https://pan.baidu.com/s/1aYq0MTmKj0U9fBNexV-
szboy2003·2025-01-20 21:01

MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议 进阶篇4 - 发展计划

ModelContextProtocol（MCP）正在快速发展。这一章概述了2025年上半年关键优先事项和未来方向的当前思考，尽管这些内容可能会随着项目的进展而发生显著变化。目前MCP的主要内容，除实战篇外（包括理论篇、番外篇和进阶篇）均已进入收尾阶段。在官方未发布重大更新前，预计短期不会新增其他篇章。远程MCP支持（RemoteMCPSupport）我们的首要任务是启用远程MCP连接，允许客户端
AIQL·2025-01-20 19:52

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

个人主页：chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构：深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展，传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。
chian-ocean·2025-01-20 19:51

深度解析智能问答系统：如何打造精准、高效的AI对话架构？

今天，我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构，详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。
和老莫一起学AI·2025-01-20 19:50

SOA 术语概述，第 2 部分: 开发流程、模型和资产

本文是本系列的第2部分，BertrandPortier将在其中定义一些术语（包括开发流程、模型和资产）并说明为
rochening·2025-01-20 19:13

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

大型语言模型（LLM）的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成，引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。
东临碣石82·2025-01-20 19:09

2024年AI浪潮：基础设施重构、模型演进与挑战并存

本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势：AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战，并重点关注企业如何从AI投资中获得回报，以及AI智能体技术的巨大潜力。
·2025-01-20 18:03

DeepSeek新模型霸榜，代码能力与OpenAI o1相当且确认开源，网友：今年编程只剩Tab键

而是摘掉了轻量版的帽子，称为DeepSeek-R1-Preview（预览版），意味着替换了规模更大的基础模型。Live
·2025-01-20 18:32

如何通过可视化管理工具提升团队效率？4 个实用技巧

一、可视化管理工具的概念与来源可视化管理工具是指通过图形化、图表化、仪表盘等形式，将复杂的数据、流程、任务等信息以直观的方式呈现出来，帮助管理者更高效地进行决策和管理的工具。
·2025-01-20 18:01

淘宝商品详情获取api接口秘籍

无论是电商从业者渴望优化店铺运营、精准营销，还是市场分析师致力于洞悉行业趋势、挖掘消费热点，亦或是普通消费者期望在购物时做出明智决策，获取淘宝商品详情都显得尤为关键。
·2025-01-20 18:00

数据驱动销售预测的未来：ScriptEcho赋能高效决策

然而，随着大数据的兴起和人工智能技术的飞速发展，数据驱动决策正成为现代企业提升竞争力的关键。
·2025-01-20 18:27

AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命

近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。
·2025-01-20 18:56

告别代码堆砌！AI生成前端页面，让开发效率飞升

本文将深入探讨谷歌Gemini的强大功能，并结合ScriptEcho——一款基于大模型AI技术的前端代码生成工具，展现如何将AI技术应用于前端开发，从而实现效率的显著提升。
·2025-01-20 18:55

为AI聊天工具添加一个知识系统 之54 为事务处理 设计 基于DDD的一个 AI操作系统 来处理维度

一个Architecture模型（表面模型接口类）一个Architecture模型采用“本”“迹”二分法，对应一个html模板。该模板中提供三个动态区划>>>代表html占位
一水鉴天·2025-01-20 18:00

AscendC从入门到精通系列（四）使用Pybind调用AscendC算子

1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。
·2025-01-20 17:21

ATB是什么？

1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。
·2025-01-20 17:50

浙江大学团队提出GeoAI新模型，解释青藏高原地表热流分布

在地球科学研究中，地表热流(SurfaceHeatFlow,SHF)作为地球深层热能释放的重要表征，一直备受关注。地表热流不仅是地球内部能量驱动的一面「窗口」，更是揭示地壳热结构、地幔热动力学及地质构造演化的关键参数。通过对地表热流的研究，我们能够深入了解地球内部的热力机制，揭示板块俯冲、地幔上升及裂谷扩张等地质现象背后的动力学过程。尽管地表热流研究在过去几十年中取得了诸多进展，但在全球范围内，某
·2025-01-20 17:50

Web三维CAD绘制一个窗户模型

前言本文使用mxcad3d在网页中创建一个简单的三维窗户模型，mxcad3d提供了丰富的三维建模功能和便捷的API，使得创建各种三维模型变得简单方便，最终效果如下图：环境搭建和入门首先学习mxcad的基本使用方法
·2025-01-20 17:18

[Prometheus最佳实践]指标和标签命名

指标名称指标名称应该符合以下特征：必须符合数据模型中有效字符的要求。应该使用与指标所属领域相关的（单词）应用程序前缀。前缀有时被客户端库称为命名空间。
·2025-01-20 17:16

Go 语言的函数调用

理解Go语言中的函数调用机制不仅有助于编写更高效的代码，也能帮助开发者深入了解Go的并发模型和内存管理。
写代码写到不能自控·2025-01-20 17:26

怎么使用langchain和ollama自己简单开发搭建一个本地有记忆的大模型?

环境：langchainollama问题描述：怎么使用langchain和ollama开发搭建一个本地有记忆的大模型?
玩人工智能的辣条哥·2025-01-20 17:24

大模型-LangChain4j 学习总结

通过网盘分享的文件：langchain4j-study-test大模型学习后整理.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1HpHzVaGotD6cfeaszEwEQg?
小哇666·2025-01-20 17:19

线性回归：从基础到进阶的全面解析

我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型，并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归？线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。
tester Jeffky·2025-01-20 16:18

多模态视觉语言模型

文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1
funNLPer·2025-01-20 16:48

AI大模型学习路线

阶段1Python编程基础主要内容掌握的核心能力·Python基础语法·Python数据处理·函数·文件读写·异常处理·模块和包1、掌握Python开发环境基本配置；2、掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用；3、掌握字符串的基本操作；4、初步建立面向对象的编程思维；5、熟悉异常捕获的基本流程及使用方式；6、掌握类和对象的基本使用方式。可解决的现实问题：熟练掌握人工智能Python语言，建
liuhenghui5201·2025-01-20 16:15

【架构】软件架构决策验证标准

分层视图：IT企业视图：架构决策验证方式：1）完整性：如果把某个组件放入架构中，那么该组件应该要能够维持总体架构的完整性，而不应去破坏或损害架构中的某些方面；2）
fox20210812·2025-01-20 16:44

Anthropic运维工程师的IT基础设施总结清单（上）

从一开始，我们就做出了一些核心决策，这些决策在过去四
CloudPilotAI·2025-01-20 16:12

Flex.1-Alpha - 可进行适当微调的新修改通量模型。

最初的目标是训练一个可以在训练过程中激活的LoRA，以便对步长压缩模型进行微调。
吴脑的键客·2025-01-20 15:05

yoloV8训练标注数据生成模型

1、标注工具：vott2、yoloV82.1仓库地址https://github.com/ultralytics/ultralytics2.2参考教程文档文档地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/wiki3、数据集|标注数据格式3.1数据集格式【coco128】3.1.1下载地址：https://cocodataset.org/#downloa
安陆米香·2025-01-20 15:05

使用MoA(Mixture of Agents)混合智能体技术,结合多个开源大语言模型如Llama3、phi-3和Mistral,实现一个强大的AI智能体

1.简介论文简介:论文提出了一种称为混合智能体(Mixture-of-Agents,MoA)的方法,利用多个大语言模型(LLM)的集体智慧来提高自然语言理解和生成任务的性能。
fc&&fl·2025-01-20 14:56

Python BI 数据清洗和整合：提升数据质量的关键步骤

一、数据清洗和整合的重要性在BI项目中，不准确或不一致的数据可能导致错误的分析结果和决策。数据清洗可以去除数据中的噪声和错误，而整合则能将
菜狗小测试·2025-01-20 14:25

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。
丶2136·2025-01-20 14:54

LLama3.2-Vision + Gradio + 流式输出

这里写自定义目录标题LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct模型下载环境代码效果LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct使用Gradio+流式输出+LLama3.2
未来之星扣寄艾斯·2025-01-20 12:34

基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-20 12:25

知识蒸馏和剪枝

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型剪枝（ModelPruning）是两种常用的模型压缩和加速技术，它们被广泛用于提高模型的推理效率，尤其是在边缘设备和资源受限的环境中。
我叫罗泽南·2025-01-20 12:02

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。
我叫罗泽南·2025-01-20 12:01
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