-
外包数据注释服务如何增强人工智能模型？
在人工智能(AI 和机器学习(ML 领域，基础在于数据，数据的质量、准确性和深度直接影响人工智能系统的学习和决策能力。数据有助于丰富机器学习算法数据集的数据注释服务，对于教导AI系统识别模式、做出预测和提高整体性能至关重要。 通过高质量数据注释为ML模...
-
戴尔技术推动AI与生成式AI策略，存储技术加速前行
戴尔技术近日宣布，通过引入新的企业数据存储技术，与Nvidia DGX SuperPod AI基础设施进行验证，助力客户实现更快的AI和生成式AI性能。戴尔 Technologies基础设施解决方案集团总裁Arthur Lewis表示:“存储性能对于成功的...
-
人均6万美元：2024英伟达奖学金名单公布，五位华人入选
本周五，备受期待的英伟达奖学金公布了入选者名单。 二十多年来，英伟达研究生奖学金计划（NVIDIA Graduate Fellowship Program）一直为研究生提供与英伟达技术相关的杰出工作支持。英伟达迄今为止已向近 200 名学生提供了 600...
-
每个人工智能工程师都应该了解的十大人工智能工具和框架
为了在竞争中保持领先地位，我们在此博客中列出了每位 AI 工程师都应该了解的2023 年最佳 AI 工具，包括 TensorFlow、PyTorch、sci-kit-learn 和 Apache Spark。准备好在2023 年获得最佳AI 工程师认证，...
-
什么是 Gemini？关于谷歌新AI模型你应该知道的一切
什么是 Gemini? Google Gemini是谷歌最新发布的强大人工智能模型，不仅可以理解文本，还能处理图像、视频和音频。作为一种多模态模型，Gemini被描述为能够在数学、物理等领域完成复杂任务，同时能够理解并生成各种编程语言中的高质量代码。 Ge...
-
从零开始训练 Stable Diffusion 的成本 ＜ 16 万美元
我们想知道使用我们的流数据集、Composer 和 MosaicML 云平台从头开始训练稳定扩散模型需要多少时间（和金钱）。我们的结果：13 天内我们将花费 79,000 个 A100 小时，总培训成本不到 160,000 美元。我们的工具不仅将时间和成本...
-
让3D编辑像PS一样简单，新算法GaussianEditor在几分钟内完成3D场景增删改
3D 编辑在游戏和虚拟现实等领域中发挥着至关重要的作用，然而之前的 3D 编辑苦于耗时间长以及可控性差等问题，很难应用到实际场景。近日，南洋理工大学联合清华和商汤提出了一种全新的 3D 编辑算法 GaussianEditor，首次实现了在 2-7 分钟完...
-
客户案例：高性能、大规模、高可靠的AIGC承载网络
客户是一家AIGC领域的公司，他们通过构建一套完整的内容生产系统，革新内容创作过程，让用户以更低成本完成内容创作。 客户网络需求汇总 RoCE的计算网络 RoCE存储网络 1.不少于600端口200G以太网接入端口，未来可扩容至至少128...
-
RabbitMQ消息顺序性解密：保证消息的正确顺序
在分布式系统中，保证消息的正确顺序对于一些应用场景至关重要。而RabbitMQ作为一种流行的消息队列系统，本身并不提供严格的消息顺序保证。下面将探讨如何在使用RabbitMQ时实现消息的正确顺序，并介绍一些常见的解决方案和注意事项。 一、引言 Rabbi...
-
视频版ContorlNet来了！SparseCtrl增强AI生成视频可控性
在文本到视频（T2V）领域的最新研究中，SparseCtrl技术通过引入时间稀疏信号实现了对视频结构的灵活控制。传统的文本提示在空间不确定性方面存在问题，容易导致模糊的帧组合。 为了提高可控性，SparseCtrl采用了密集结构信号，如逐帧深度/边缘序列，...
-
研究人员发布Starling-7B：基于AI反馈的大语言模型 媲美GPT-3.5
UC伯克利的研究人员最近发布了Starling-7B，这是一款基于AI反馈强化学习（RLAIF）的开放式大语言模型(LLM 。该模型基于精调的Openchat3.5，并继承了Mistral-7B的特性。 在RLAIF中，研究人员借助其他AI模型的反馈来训练...
-
伯克利分校推开放大模型Starling-7B 接受人工智能反馈训练
加州大学伯克利分校的研究人员推出了一款名为Starling-7B的开放式大型语言模型（LLM），采用了一种称为Reinforcement Learning from AI Feedback(RLAIF 的创新训练方法。 RLAIF的独特之处在于利用其他人...
-
【LLM系列之LLaMA2】LLaMA 2技术细节详细介绍！
Llama 2 发布！ Meta 刚刚发布了 LLaMa 2，它是 LLaMA 的下一代版本，具有商业友好的许可证。?? LLaMA 2 有 3 种不同的尺寸：7B、13B 和 70B。 7B & 13B 使用与 LLaMA 1 相同的架构，并且是...
-
景联文科技：一文读懂火爆全网的AIGC和背后的数据标注技术！
“在过去的几个月中，AIGC发展速度惊人，DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion等技术的快速发展，创作出了许多由AI生成的艺术品。本文中，我们将为您阐述AIGC技术和背后所涉及的数据标注技术。" 今年八月，美国的一位39...
-
探索AI编程助手时代：Amazon CodeWhisperer为例
文章目录 前言 一、从传统到AI：编程的进化之路 1.1 代码编写：从手工到自动化 1.2 AI助手的优越性：更智能，更高效 1.3 Amazon CodeWhisperer：标杆级AI助手 二、深入了解Amazon CodeWhisper...
-
智慧政务，长远布局——AIGC引领，加速推进数字化政府建设
在人工智能、虚拟现实等领域迅猛发展且日益成熟的背景下，AI行业正迈向蓬勃发展的全新阶段，市场规模持续扩张。与此同时，数字服务也正在蓬勃兴起，新一代信息技术为数字政府构建了坚实支撑，重塑了政务信息化管理、业务架构以及技术架构。在这一背景下，政府以大数据为驱动...
-
企业如何克服将AI融入业务的过程中面临的挑战
调查数据显示，全球只有14%的企业完全准备好部署和利用由AI支持的技术。报告强调了企业准备使用和部署AI，展示了关键业务支柱和基础设施之间的关键差距，这些差距对不久的将来构成严重风险。 领头羊率先拥抱AI 虽然AI的采用几十年来一直进展缓慢，但GenA...
-
CART算法解密：从原理到Python实现
本文深入探讨了CART（分类与回归树）算法的核心原理、实现方法以及应用场景。文章首先介绍了决策树的基础知识，然后详细解析了CART算法的工作机制，包括特征选择和树的构建。接着，通过Python和PyTorch的实例代码展示了CART算法在实际问题中的应用。...
-
聊一聊高精地图的数据问题，无图感知还有哪些坑要踩？
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 在自动驾驶领域，高精地图在定位、规划和避碰等方面发挥着至关重要的作用，实现行车安全和高质量路线预测。然而高精地图的构建都是昂贵、复杂的，而且专业性很强，无论是在硬件组成还是软件及其所使用的算法方面。...
-
运行基于云的生成式AI系统的几个优秀实践
译者 | 布加迪 审校 | 重楼 您猜怎么着？云计算会议现在是生成式AI会议。怎么会这样？很简单，云提供商将生成式AI视为销售更多云服务的最佳方式了。 随着企业界转向AI驱动的生态系统，这一幕主要在云计算环境中上演。在这里您通常可以找到最先进的生成式A...
-
人工智能教程（二）：人工智能的历史以及再探矩阵
在本系列的 第一篇文章 中，我们讨论了人工智能、机器学习、深度学习、数据科学等领域的关联和区别。我们还就整个系列将使用的编程语言、工具等做出了一些艰难的选择。最后，我们还介绍了一点矩阵的知识。在本文中，我们将深入地讨论人工智能的核心——矩阵。不过在此之...
-
021-Qt 配置GitHub Copilot
Qt 配置GitHub Copilot 文章目录 Qt 配置GitHub Copilot 项目介绍 GitHub Copilot 配置 GitHub Copilot Qt 前置条件 升级Qt GitHub Copilot 前置条件...
-
OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？
近期， OpenAI 的开发者大会迅速成为各大媒体及开发者的热议焦点，有人甚至发出疑问“向量数据库是不是失宠了？” 这并非空穴来风。的确，OpenAI 在现场频频放出大招，宣布推出 GPT-4 Turbo 模型、全新 Assistants API 和一系...
-
C3 AI与AWS扩大战略合作协议
C3 AI是一家企业人工智能应用软件公司，今天宣布扩大其与亚马逊网络服务（AWS）的战略合作协议，旨在为各行业客户提供旨在解决关键业务挑战的人工智能解决方案。根据扩大的战略合作协议，C3 AI和AWS将继续专注于为企业提供先进的生成式人工智能解决方案。...
-
WordArt Designer：基于ChatGPT的智能艺术字生成框架
WordArt Designer是一款基于gpt-3.5turbo的艺术字生成框架，旨在通过四个关键模块:LLM引擎、SemTypo、Styltypo和TextTypo，将用户的抽象概念转化为具体的设计。LLM引擎由gpt-3.5turbo驱动，解释用户输...
-
中国AIGC数据标注全景报告：百亿市场规模，百万就业缺口
数据标注，正迎来关键洗牌时刻。 大模型时代到来，以数据为中心的AI开发模式加速走向台前，数据的价值从未向今天这样被充分挖掘—— 大模型从训练到部署应用迭代，AIGC众多垂直场景落地，通用智能、具身智能等前沿领域探索，都与高质量、专业化的场景数据密不可分。...
-
百度天工AIoT团队开源MQTT物联网消息中间件BifroMQ-v2.0.0
百度天工 AIoT 团队发布了高性能分布式 MQTT 物联网消息中间件 BifroMQ-v2.0.0版本，该版本首次支持集群模式，称为 StandardCluster。 新版本具有以下特性:全面支持 MQTT 协议、新增 HTTP API 支持、保持高性...
-
LLaMA系列 | LLaMA和LLaMA-2精简总结
文章目录 1、LLaMA 1.1、模型结构 1.2、训练方式 1.3、结论 2、LLaMA-2 2.1、相比LLaMA1的升级 2.3、模型结构 2.3.1、MHA, MQA, GQA区别与联系 2.4、训练方式 1、L...
-
如何成功采用人工智能进行过程控制
随着人工智能(AI 在生产、决策和运营效率等应用中的采用，制造业可能会发生重大转变。人工智能的扩展有可能极大地改善我们的构思、创造和建设方式，从而在这些领域带来创新和高效的发展。随着人工智能技术的成熟、变得更加容易获取和广泛普及，其影响力只会越来越大。...
-
大语言模型之十五-预训练和监督微调中文LLama-2
这篇博客是继《大语言模型之十二 SentencePiece扩充LLama2中文词汇》、《大语言模型之十三 LLama2中文推理》和《大语言模型之十四-PEFT的LoRA》 前面博客演示了中文词汇的扩充以及给予LoRA方法的预训练模型参数合并，并没有给出Lo...
-
使用 PAI-Blade 优化 Stable Diffusion 推理流程
背景 AIGC是人工智能计算领域里发展迅速的重要业务。Stable Diffusion 是其中最热门的开源模型，受到广泛关注。然而，随着应用场景不断扩大，Stable Diffusion所面临的推理时延和计算成本问题也越来越突出。 简介 PAI-Bl...
-
矢量数据库如何增强生成式人工智能
矢量数据库充当法学硕士和外部信息之间的桥梁，为生成式人工智能系统提供基本功能。 以ChatGPT为代表的生成式人工智能(GenAI 的出现和大型语言模型(LLM 的兴起，重塑了我们对人工智能潜力的看法。这些发展不仅改变了开发人员构建人工智能应用的方式，...
-
可观测数据采集端的管控方案的简单对比
概述 当前，主流的日志采集产品除了SLS的ilogtail，还有Elastic Agent、Fluentd、Telegraf、Sysdig、Logkit、Loggie、Flume等。详细的对比结果见下表： 备注： 集群监控：表示工具可以查看管理采集...
-
时序数据库在监控运维平台中的应用
京城疫情突然来袭，我们都居家办公啦，但疫情挡不住开源项目的脚步，不知不觉中“局外Jesse论_Infra”专栏已经走过了2个多月，来到了第十一期。本期我们就继续来聊聊TSDB在监控运维平台中的应用。 本文仅代表个人观点，如有偏颇之处，还请海涵～ ?...
-
Flink CDC + Hudi 海量数据入湖在顺丰的实践
本文整理自顺丰大数据研发工程师覃立辉在 5月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括： 顺丰数据集成背景 Flink CDC 实践问题与优化 未来规划 点击查看直播回放 & 演讲PDF...
-
经纬恒润车队数据采集解决方案
背景 随着汽车功能逐渐丰富，车上包括智能驾驶、智能座舱等在内的各项功能越来越多，给测试本身提出了诸多挑战。以智能驾驶为例，现阶段大多数测试方法的挑战都集中在缺乏安全保证和缺乏可扩展性上。鉴于社会难以容忍自动驾驶造成的道路交通事故死亡，因此安全对于...
-
常用数据采集手段
常用数据采集手段 埋点——用户行为数据采集 埋点方式 埋点采集数据的过程 常规埋点示例 埋点方案应具备四个要素 常用埋点APP数据分析工具 ETL——系统业务数据整合 常用的ETL工具 网络爬虫——互联网数据采集 网络爬虫工作流程 网络爬...
-
20.网络爬虫—Scrapy-Redis分布式爬虫
网络爬虫—Scrapy-redis详讲 Redis的安装与使用 分布式概念和作用 分布式爬虫 分布式爬虫特点 redis的使用 Redis 操作/启动 Redis Desktop Manager下载 特点和架构 安装和使用 Scrapy-re...
-
开源爬虫软件汇总
世界上已经成型的爬虫软件多达上百种，本文对较为知名及常见的开源爬虫软件进行梳理，按开发语言进行汇总，如下表所示。虽然搜索引擎也有爬虫，但本次我汇总的只是爬虫软件，而非大型、复杂的搜索引擎，因为很多兄弟只是想爬取数据，而非运营一个搜索引擎。 开源爬虫汇总表...
-
【云原生 | 32】Docker运行数据采集和分析引擎Elasticsearch
作者简介：?云计算领域优质创作者?新星计划第三季python赛道第一名? 阿里云ACE认证高级工程师? ✒️个人主页：小鹏linux ?个人社区：小鹏linux（个人社区）欢迎您的加入！ 目录 1. 关于 Elasticsearch 1.1 El...
-
大数据采集与预处理技术
文章目录 第1章 大数据概念 1.1大数据的概念 1.2大数据的关键技术 1.3大数据采集与数据预处理技术 1.3.1大数据采集技术 1.3.2数据预处理技术 第二章 数据采集基础 2.1 传统数据采集技术 2.2大数据采集基础 第...
-
大数据采集方法
大数据采集 是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络和互联网平台等获取数据的过程。 数据 数据包括RFID数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。 大数据的分...
-
大数据采集有哪些方法？
随着信息时代的到来，大多数数据抓取工作主要是通过网络来采集，毕竟数据数据的产生和流动几乎在我们生活中每时每刻都在产生。除了网络数据的采集还有现在的数据调研和抽查的方式，这里我们主要讲讲网络数据的采集。 针对4种不同的数据源，大数据采集方法有以下几大类。...
-
大数据采集（hdu）第二章笔记
2.1大数据采集概述 大数据采集技术就是指对数据进行提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）操作（即ETL操作），将不同来源的数据整合成为一个新的数据集，为后续的查询和分析处理提供统一的数据视图。 系统日...
-
2.2大数据采集技术
大数据采集处于大数据生命周期的第一个环节，对于大数据分析和应用起着至关重要的作用 大数据采集是指从传感器和智能设备，以及企业系统、社交网络和互联网平台等渠道获取数据的过程。 这些数据来源广泛、种类繁多、数据量巨大且产生速度快、传统数据采用方法难以胜任，...
-
如何高效训练？综述汇总：大型深度学习训练的并行分布式系统
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 23年1月论文“Systems for Parallel and Distributed Large-Model Deep Learning Training“， 来自UCSD。 深度学习（DL）已经...
-
认知计算机如何帮助人工智能减少能耗
我们都听说过人工智能如何让我们的生活变得更加高效，但真正的问题是，是什么让人工智能变得高效?人工智能的灵魂是数据，在全球范围内，数据中心每年消耗约200太瓦时的电力。这些能源足以支持国家每年2000万个家庭的生活，并可为3.33亿辆汽车提供一年的动力。...
-
生成式 AI 如何支撑当前的 DevOps 和 SRE 工作体系？
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能生态核心技术—— GAI，即 “生成式人工智能” 。 在信息技术（IT）和系统可靠性的不断发展领域中，DevOps（开发和运营）和 SRE （站点可靠性工程）已经成为不可或缺的方法。这些实践...
-
云和生成式人工智能未来趋势
在不断发展的商业环境中，数据正以惊人的速度倍增。数据的激增对各种规模和行业的组织提出了高效数据管理的迫切需求。数据高管面临着访问、管理、分发这些(内部、外部、第三方 数据并从中提取价值的挑战，同时保持其相关性和价值。 传统方法依赖于传统系统、架构和存储...
-
Jina AI 推出“jina-embeddings-v2”:全球首个8k 开源文本嵌入模型
Jina AI 公布了其第二代文本嵌入模型的最新进展:jina-embeddings-v2。这个最先进的模型是唯一支持8K（8192个token）上下文长度的开源解决方案。这一成就使其在功能和在大规模文本嵌入基准 (MTEB 排行榜上的性能方面与 Ope...