-
GPT-4o 17人Omni金牌团队首揭秘！清北上交中科大6位华人领衔
几天前的发布会上，OpenAI再次向全世界证明，它永远走在AI领域的最前沿。 眼看着《Her》中的Samantha在自己眼前成真，那一刻，全世界为之振奋。 就在刚刚，GPT-4o的关键团队信息，也被公布了出来。 就是这个名为「omni」的团队，发挥出了不可...
-
GPT-4o 17人Omni金牌团队首揭秘！清北上交中科大六位华人领衔
几天前的发布会上，OpenAI再次向全世界证明，它永远走在AI领域的最前沿。 眼看着《Her》中的Samantha在自己眼前成真，那一刻，全世界为之振奋。 就在刚刚，GPT-4o的关键团队信息，也被公布了出来。 就是这个名为「omni」的团队，发挥出了不...
-
AI日报：OpenAI全能模型GPT-4o发布；阿里推自动化视频剪辑神器；AI作品会侵权吗？调研结果...;零一万物开源Yi-1.5模型
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。 新鲜AI产品点击了解：https://top.aibase.com/ 1、干翻所有语音助手！OpenAI...
-
美国教授用2岁女儿训AI模型登Science！人类幼崽头戴相机训练全新AI
【新智元导读】为训练AI模型，纽约州立大学的一名教授Brenden Lake，竟让自己不到2岁女儿头戴相机收集数据!要知道，Meta训Llama3直接用了15万亿个token，如果Lake真能让AI模型学习人类幼崽，从有限的输入中学习，那LLM的全球数据荒...
-
扩散模型与文生视频
一、快速发展的文生视频 在当前的人工智能领域，文生视频技术有着引人注目的进展。该技术的核心任务非常明确，就是利用文本指令来控制视频内容的生成。具体而言，用户可以输入特定文本，系统则根据这段文本生成相应的视觉画面。这一过程并不局限于单一的输出，相同的文本可...
-
MindSpore强化学习：使用PPO配合环境HalfCheetah-v2进行训练
本文分享自华为云社区《MindSpore强化学习：使用PPO配合环境HalfCheetah-v2进行训练》，作者： irrational。 半猎豹（Half Cheetah）是一个基于MuJoCo的强化学习环境，由P. Wawrzyński在“A Cat...
-
还在YOLO-World？DetCLIPv3出手！性能大幅度超出一众SOTA！
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 现有的开词汇目标检测器通常需要用户预设一组类别，这大大限制了它们的应用场景。在本文中，作者介绍了DetCLIPv3，这是一种高性能检测器，不仅在开词汇目标检测方面表现出色，同时还能为检测到的目标生成...
-
深入理解并掌握 Spring AI 与 Open AI 的使用方法
Spring AI，作为行业领导者，通过其强大、灵活的API和先进的功能，为各种行业提供了颠覆性的解决方案。在本专题中，我们将深入探讨Spring AI在各领域的应用示例。每个案例都将展示Spring AI如何满足特定需求，实现目标，并将这些LESSON...
-
利用Spring Boot以及Spring AI构建生成式人工智能应用
Spring AI，作为行业领导者，通过其强大、灵活的API和先进的功能，为各种行业提供了颠覆性的解决方案。在本专题中，我们将深入探讨Spring AI在各领域的应用示例，每个案例都将展示Spring AI如何满足特定需求，实现目标，并将这些LESSON...
-
对接HiveMetaStore，拥抱开源大数据
用户在使用本特性前，将需要创建Server，创建Server过程与已有Server创建过程相同 对于创建OBS server有两种方式，一种是通过永久AK、SK的方式创建。（此种方式前提是可以获取永久AK、SK，但是此种方式不安全，AK/SK直接...
-
融汇14个AI工具构建完美应用
想了解更多AIGC的内容，请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 上篇：融汇11款AI工具构建完美应用 如您所见，人工智能（AI）应用在近年来得到了长足的发展。从语音助手到软件开发，人工智能已在我们...
-
五种搭建LLM服务的方法和代码示例
在不断发展的大型语言模型（LLMs）领域中，用于支持这些模型的工具和技术正以与模型本身一样快的速度进步。在这篇文章中，我们将总结5种搭建开源大语言模型服务的方法，每种都附带详细的操作步骤，以及各自的优缺点。 1、Anaconda + CPU 我们首先介...
-
4000万蛋白结构训练，西湖大学开发基于结构词表的蛋白质通用大模型，已开源
蛋白质结构相比于序列往往被认为更加具有信息量，因为其直接决定了蛋白质的功能。而随着AlphaFold2带来的巨大突破，大量的预测结构被发布出来供人研究使用。如何利用这些蛋白质结构来训练强大且通用的表征模型是一个值得研究的方向。 西湖大学的研究人员利用Fo...
-
EMNLP 2023｜利用LLM合成数据训练模型有哪些坑？
大家好，我是HxShine 今天我们将介绍EMNLP2023的一篇大模型（LLMs）生成文本分类任务合成数据的文章，标题是《Synthetic Data Generation with Large Language Models for Text Cla...
-
这款Linux发行版发起AI禁令！生成代码质量堪忧！阿里也被大模型幻觉愚弄了！网友：人比生产力更重要！
撰稿 | 言征 出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto） Gentoo Linux是一套通用的、快捷的、完全免费的Linux发行版，因出色的包管理系统Portage而被开发人员广为喜爱。最近，GentooLinux社区宣布：发行版将不再允...
-
部署本地的大语言模型，只需几分钟！
2023 年是 AI 高速发展的一年，除了功能强大的商用大语言模型之外，也出现了很多不错的开源大语言模型。比如，Llama2、Codellama、Mistral 和 Vicuna 等。虽然商用的大语言模型 ChatGPT、Bard 和 Claude 功...
-
新加坡国立大学 | 通过语言分割任何3D目标
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 本文研究了具有自由形式语言指令的开放词汇3D实例分割（OV-3DIS）。先前的作品只依赖于注释的基本类别进行训练，对看不见的长尾类别的泛化能力有限。最近的工作通过生成类...
-
等等我还没上车！LLM赋能端到端全新范式LeGo-Drive，车速拉满
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者个人理解 这篇论文介绍了一种名为LeGo-Drive的基于视觉语言模型的闭环端到端自动驾驶方法。该方法通过预测目标位置和可微分优化器规划轨迹，实现了从导航指令到目标位置的端到端闭...
-
VQAScore官网体验入口 AI文本到视觉生成评估工具使用地址
VQAScore是一种新的评估指标，旨在更好地评估复杂的文本到视觉生成效果。这一指标结合了CLIP-FlanT5 模型，能够在文本到图像/视频/3D生成评估中实现最佳性能，是评估和优化文本到视觉生成模型的强大工具。同时，VQAScore引入了GenAI-B...
-
多个SOTA ！OV-Uni3DETR：提高3D检测在类别、场景和模态之间的普遍性（清华&港大）
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 这篇论文聚焦于3D目标检测的领域，特别是Open-Vocabulary的3D目标检测。在传统的3D目标检测任务中，系统旨在预测真实场景中物体的定向3D边界框和语义类别标签，这通常依赖于点云或RGB图像...
-
陈巍：LLaMA-2的多模态版本架构与训练详解（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析）
陈巍：2023年9月，Meta的研究人员推出了AnyMAL（任意模态增强语言模型，Any-Modality Augmented Language Model）。该模型能够理解多种模态信号并生成文本回应，即多模态输入，单模态输出。输入的模态可包括图像、视频、...
-
ELLA官网体验入口 腾讯AI文本到图像语义对齐工具使用介绍
ELLA是一种轻量级方法，可将现有的基于CLIP的扩散模型配备强大的LLM。ELLA提高了模型的提示跟随能力，使文本到图像模型能够理解长文本。我们设计了一个时间感知语义连接器，从预训练的LLM中提取各种去噪阶段的时间步骤相关条件。我们的TSC动态地适应了不...
-
AIGC-Stable Diffusion发展及原理总结
目录 一. AIGC介绍 1. 介绍 2. AIGC商业化方向 3. AIGC是技术集合 4. AIGC发展三要素 4.1 数据 4.2 算力 4.3 算法 4.3.1 多模态模型CLIP 4.3.2 图像生成模型 二. Stable...
-
JAVA项目接入百度文心一言文本对话功能
依赖 <dependency> <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId> <artifactId>okh...
-
Ascend C 自定义算子 Kernel Launch调用入门
本文分享自华为云社区《Ascend C 自定义算子 Kernel Launch调用入门》，作者： jackwangcumt。 1 Kernel Launch概述 根据官方说明文档的介绍，Ascend C对外开放核函数的基础调用（Kernel Lau...
-
[NLP]使用Alpaca-Lora基于llama模型进行微调教程
Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（full fine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 [NLP]理解大型语言模型高效微调(PEFT 因此， Alpac...
-
fanuc机床使用focas协议采集数据window和Linux都支持（下载中包括所有资料和demo）
focas协议是用来采集fanuc机床的协议，通过以太网进行采集。 1. focas1/2的简明教程可以看（稍后我会把所有的资料都上传，这是我从各个地方收集到并整理的）： 这个文档主要介绍了fanuc机床的ip和端口如何配置，能通讯的数据分类，和采集方...
-
北大&火山引擎夺冠！CLIC视频压缩挑战赛结果公布，中国团队表现亮眼
想了解更多AIGC的内容，请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 随着以深度学习为代表的新一代人工智能技术不断取得突破，学术界与工业界逐渐意识到人工智能技术在图像、视频压缩领域的巨大应用潜力。 基于深度...
-
GitHub突破1000星！上交、清华开源个性化联邦学习算法库PFLlib
想了解更多AIGC的内容，请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 我们在 GitHub 上开源了一个个性化联邦学习算法仓库（PFLlib），目前已经获得 1K+ 个 Star 和 200+ 个 Fork...
-
北航联合港大发布全新文本引导矢量图形合成方法SVGDreamer
想了解更多AIGC的内容，请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics，SVG）是用于描述二维图型和图型应用程序的基本元素；与传统的像素图形...
-
MiniGPT4-Video官网体验入口 视频理解多模态AI大模型使用地址
MiniGPT4-Video是什么？ MiniGPT4-Video是为视频理解设计的多模态大模型，能处理时态视觉数据和文本数据，配标题、宣传语，适用于视频问答。 点击前往MiniGPT4-Video官网体验入口 MiniGPT4-Video的主要特点...
-
AI绘画利器：Stable-Diffusion-ComfyUI保姆级教程
AI绘画在今天，已经发展到了炽手可热的地步，相比于过去，无论是从画面精细度，真实性，风格化，还是对于操作的易用性，都有了很大的提升。并且如今有众多的绘画工具可选择。今天我们主要来聊聊基于stable diffusion的comfyUI！ comfyU...
-
【AIGC】如何在Windows/Linux上部署stable diffusion
文章目录 整体安装步骤 windows10安装stable diffusion 环境要求 安装步骤 注意事项 参考博客 其他事项 安装显卡驱动 安装cuda 卸载cuda 安装对应版本pytorch 安装git上的python包 Q&...
-
stable-diffusion-webui踩坑指南
过年刷资讯AI的信息铺天盖地，准备研究研究。最后选择从AI绘画的stable diffusion入手。本地安装了最新的Python（13.12.2）然后直接克隆GitHub - Stability-AI/stablediffusion: High-Reso...
-
stable diffusion webui ubuntu 安装和教程
0.环境： cuda:11.8 gpu:p40 torch:2.2.0+cu118 python:3.10.12 1.git clone 下来 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: St...
-
(含代码)利用NVIDIA Triton加速Stable Diffusion XL推理速度
在 NVIDIA AI 推理平台上使用 Stable Diffusion XL 生成令人惊叹的图像 扩散模型正在改变跨行业的创意工作流程。 这些模型通过去噪扩散技术迭代地将随机噪声塑造成人工智能生成的艺术，从而基于简单的文本或图像输入生成令人惊叹的...
-
如何利用OpenAI、NATS和Streamlight彻底改变实时警报
本文将介绍如何使用Streamlight、NATS和OpenAI这些非常酷的工具，在Python中构建一个全栈事件驱动的天气警报聊天应用程序。该应用程序可以实时收集天气信息，使用人工智能了解警报标准，并将这些警报发送到用户界面。 这段内容和代码示例对于那...
-
AI绘画24年最新的Stable Diffusion整合包安装教程，建议收藏！
1、背景信息 ▍Stable Diffusion 是什么？ Stable Diffusion（简称SD）是一种生成式人工智能，于2022年发布，主要用于根据文本描述生成详细图像，也可用于其他任务，如图像的修补、扩展和通过文本提示指导图像到图像的...
-
20240203在WIN10下使用GTX1080配置stable-diffusion-webui.git不支持float16精度出错的处理
20240203在WIN10下使用GTX1080配置stable-diffusion-webui.git不支持float16精度出错的处理 2024/2/3 21:23 缘起：最近学习stable-diffusion-webui.git，在Ubuntu...
-
【讲解下如何Stable Diffusion本地部署】
🎥博主：程序员不想YY啊 💫CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN博客专家 🤗点赞🎈收藏⭐再看💫养成习惯 ✨希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！ 目录 🎥前言 🎥前提条件 🎥步骤...
-
AIGC在广告创意上的实践
1 引言 1.1 背景 随着抖音、小红书等新媒体的快速崛起，新媒体广告需求日益增大。而新媒体广告投放的图片和文案创意占用了运营工作者大量的精力和时间。文案、图片、视频广告创意制作难度大、效率低、成本高、周期长的问题日益凸显。如何快速的完成广告创意，...
-
20240203在Ubuntu20.04.6下配置stable-diffusion-webui.git
20240203在Ubuntu20.04.6下配置stable-diffusion-webui.git 2024/2/3 11:55 【结论：在Ubuntu20.04.6下，生成512x512分辨率的图像，大概需要11秒钟！】 前提条件，可以通过技术...
-
DALL·E 2（内含扩散模型介绍）【论文精读】Hierarchical Text-ConditionalImage Generation with CLIP Latents
1官方对模型的介绍 大家好，今天我们就一起来看一下两个月之前 OpenAI 刚放出来的一篇力作。DALL·E 2是 OpenAI 一系列文本图像生成工作的最新一篇。去年 1 月份他们先推出了Dolly，然后在年底的时候又推出了glide。...
-
文生图大模型三部曲：DDPM、LDM、SD 详细讲解！
1、引言 跨模态大模型是指能够在不同感官模态(如视觉、语言、音频等 之间进行信息转换的大规模语言模型。当前图文跨模态大模型主要有： 文生图大模型：如 Stable Diffusion系列、DALL-E系列、Imagen等 图文匹配大模型：如CLI...
-
【小白】一文读懂AIGC模型之Stable Diffusion模型
目录 模型简介 模型结构 VAE变分编码器 VAE结构 VAE模型训练与损失函数 U-Net结构 CLIP Text Encoder 模型工作流程 参考 模型简介 Stable Diffusion（SD）模型是一种基于...
-
AIGC批量图生成的一些思考
从技术到先进生产力，从先进装备到作战能力，中间隔了一道GAP。现在AI技术进展很快，开源的模型大部分是单点或者一个模块单元的突破。如何把这些技术整装成作战单元，为业务带来实际的价值是我们必须要解决的一个问题。 消费侧技术点 中文clip： 这...
-
WebCopilot：一款功能强大的子域名枚举和安全漏洞扫描工具
关于WebCopilot WebCopilot是一款功能强大的子域名枚举和安全漏洞扫描工具，该工具能够枚举目标域名下的子域名，并使用不同的开源工具检测目标存在的安全漏洞。 工具运行机制 WebCopilot首先会使用assetsfind...
-
AIGC学习笔记——DALL-E2详解+测试
它主要包括三个部分：CLIP，先验模块prior和img decoder。其中CLIP又包含text encoder和img encoder。（在看DALL·E2之前强烈建议先搞懂CLIP模型的训练和运作机制,之前发过CLIP博客） 论文地址：https...
-
快手强化学习与多任务推荐
一、Two-Stage Constrained Actor-Critic for Short Video Recommendation 第一篇工作是快手自研的，主要针对的是带约束的多任务场景。 1. 短视频多任务推荐场景 这篇工作主要针对的是短视频的一...
-
探索使用对比损失的孪生网络进行图像相似性比较
简介 在计算机视觉领域，准确地测量图像相似性是一项关键任务，具有广泛的实际应用。从图像搜索引擎到人脸识别系统和基于内容的推荐系统，有效比较和查找相似图像的能力非常重要。Siamese网络与对比损失结合，为以数据驱动方式学习图像相似性提供了强大的框架。在...