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DAAM: 解释Stable Diffusion的跨注意力归因图
DAAM: 揭秘Stable Diffusion的内部运作 在人工智能快速发展的今天,各种强大的AI模型层出不穷。其中,Stable Diffusion作为一款优秀的文本到图像生成模型,凭借其出色的效果受到了广泛关注。然而,对于大多数用户来说,Stab...
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AIGC浅记，什么是GAN模型,它有什么优点和缺点,以及在人脸生成领域有哪些应用
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、GAN模型是什么？ GAN模型，即生成对抗网络（Generative Adversarial Networks），是一种深度学习模型，通过生成器和判别器之间的对抗训练来学习生成数据的分布。GAN模型...
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大模型外挂知识库rag综述
一、LLMs 不足点 在 LLM 已经具备了较强能力的基础上，仍然存在以下问题： 幻觉问题：LLM 文本生成的底层原理是基于概率的 token by token 的形式，因此会不可避免地产生“一本正经的胡说八道”的情况； 时效性问题：LLM 的规模越大...
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CoralStyleCLIP（图像编辑的协同优化区域）个人理解
一、CoralStyleCLIP介绍 论文：CoralStyleCLIP: Co-optimized Region and Layer Selection for Image Editing 论文内容：本文提出了CoralStyleCLIP，它在Sty...
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普通程序员必看！AIGC工程师岗位兴起，掌握AI技术成就高薪未来
随着人工智能技术的迅猛发展，AIGC（AI Generated Content）已成为行业的新热点。作为普通程序员，面对这一变革，我们需要不断学习和掌握新的AI技术，以适应时代的需要。AIGC工程师这一新兴岗位也应运而生。 什么是AIGC工程师？...
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Llama 对决 GPT：AI 开源拐点已至?｜智者访谈
Meta 发布 Llama3.1405B，开放权重大模型的性能表现首次与业内顶级封闭大模型比肩，AI 行业似乎正走向一个关键的分叉点。扎克伯格亲自撰文，坚定表明「开源 AI 即未来」，再次将开源与封闭的争论推向舞台中央。 回望过去，OpenAI 从开源到封...
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AIGC技术：发展、应用与前景
目录 前言 1 AIGC技术的发展现状 1.1 算法进步 1.2 硬件支持 1.3 数据驱动 2 AIGC技术的应用情况 2.1 医疗保健领域 2.2 金融和商业领域 2.3 智能交通领域 2.4 教育和培训领域 3 AIGC技术的未来...
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LLaMA原理与代码实例讲解
LLaMA原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：大模型、LLaMA、Transformer、预训练、微调 1. 背景介绍 1.1 问题的由来...
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突破AI性能瓶颈 揭秘LLaMA-MoE模型的高效分配策略
获取本文论文原文PDF，请在公众号【AI论文解读】留言：论文解读 本文介绍了一种名为“LLaMA-MoE”的方法，通过将现有的大型语言模型（LLMs）转化为混合专家网络（MoE），从而解决了训练MoE时遇到的数据饥饿和不稳定性问题。该方法基于著名的LLa...
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AIGC工具的使用测评
一、引言 随着人工智能技术的飞速发展，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）工具作为生成式人工智能的重要应用之一，受到了广泛关注。本次测评旨在详细评估AIGC工具的功能、性能、使用体验及其在实际应用...
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AIGC重塑金融：AI大模型驱动的金融变革与实践，面试必会
先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7 深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！ 因此收集整理了一份《2024年最新HarmonyOS鸿蒙...
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外滩大会举办全球deepfake攻防挑战赛，百万奖金悬赏“AI打假”专家
近日，外滩大会·全球Deepfake攻防挑战赛正式启动报名。该赛事提供百万级的数据集，针对“AI换脸”的欺诈风险进行攻防实战演练，并设立100万元人民币的奖金池，鼓励推动AI向善的技术人才。 大赛由蚂蚁集团主办、蚂蚁数科承办，ATEC前沿科技探索社区、蚂...
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一文看懂Llama 2：原理、模型与训练
一文看懂Llama 2：原理、模型与训练 Llama 2是一种大规模语言模型（LLM），由Meta（原Facebook）研发，旨在推动自然语言处理（NLP）领域的发展。本文将详细介绍Llama 2的原理、模型架构及其训练方法，以帮助读者深入理解这一技术...
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AIGC安全与伦理问题【技术挑战与解决方案】
本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集 https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html 从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践...
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AIGC技术的未来航向：深度解析与Java实践
摘要： 本文深入探讨了人工智能生成内容（AIGC）技术的未来发展方向，从技术创新、可持续可拓展性、用户体验、应用场景、政府赋能等多维度进行分析，并结合Java技术实践，提供具体的实现策略和代码示例。 引言：AIGC技术的兴起与前景 在数字化时代，内...
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AIGC技术的发展现状和未来趋势——Civitai & 抱脸网(huggingface) 模型网站对国人的影响
AIGC技术的发展现状和未来趋势——civitai、huggingface模型网站对国人的影响 模型网站 抱脸网(huggingface Civitai 如何看待AIGC技术？ AIGC技术在不同领域的应用情况： 对未来社会的影响： 可能...
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OpenAI新作署名Ilya，提取1600万个特征看透GPT-4大脑！
【新智元导读】今天，OpenAI发布了一篇GPT-4可解释性的论文，似乎是作为前两天员工联名信的回应。网友细看论文才发现，这居然是已经解散的「超级对齐」团队的「最后之作」。 前两天，OpenAI的一群员工刚刚联名发表公开信，表示自主的AI系统正在失控，呼吁...
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AIGC技术的发展与前景
如何看待AIGC技术？ 方向一：技术应用 人工智能生成对抗网络（AIGC）技术在各个领域都有广泛的应用，其影响和潜力逐渐显现。以下是一些领域和应用案例： 1. **医疗保健**： - **医学影像诊断**：AIGC可以帮助医生...
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OpenAI 和谷歌 DeepMind已风险重重，13位硅谷AI大厂员工联名上信：我们需要对前沿AI发出警告的权利！
编辑 | 伊风出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto） 忍无可忍！ 面对AI技术发展的各种风险隐患，这些前沿AI企业的一线员工再也不堪忍受任人捂嘴的现状了！ 他们想要挣脱保密协议和公司报复的重重风险，获得对公众发出警告的权利。 昨...
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首次证实白盒Transformer可扩展性！马毅教授CRATE-α：鲸吞14亿数据，性能稳步提升
在过去的几年里，Transformer架构在自然语言处理（NLP）、图像处理和视觉计算领域的深度表征学习中取得了显著的成就，几乎成为了AI领域的主导技术。 然而，虽然Transformer架构及其众多变体在实践中取得了巨大成功，但其设计大多是基于经验的，...
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基于机器学习的金融欺诈检测模型
作者 | 陈峻 审校 | 重楼 引言 如今，基于互联网服务的欺诈案例时常登顶媒体头条，而使用在线服务和数字交易的金融行业尤其成为了重灾区。网络洗钱、保险欺诈、网银盗用、虚假银行交易等复杂金融欺诈行为层出不穷，我们亟待通过行之有效的欺诈识别与检测的...
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LLM的「母语」是什么？
大语言模型的「母语」是什么？ 我们的第一反应很可能是：英语。 但事实果真如此吗？尤其是对于能够听说读写多种语言的LLM来说。 对此，来自EPFL（洛桑联邦理工学院）的研究人员发表了下面这篇工作来一探究竟： 图片 论文地址：https://arxiv.or...
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超强！必会的十大机器学习算法
1.线性回归 线性回归是用于预测建模的最简单且使用最广泛的机器学习算法之一。 它是一种监督学习算法，用于根据一个或多个自变量预测因变量的值。 定义 线性回归的核心是根据观察到的数据拟合线性模型。 线性模型由以下方程表示： 其中 是因变量（我们想要预测...
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可解释性人工智能：解释复杂的AI/ML模型
译者 | 李睿 审校 | 重楼 人工智能(AI 和机器学习(ML 模型如今变得越来越复杂，这些模型产生的输出是黑盒——无法向利益相关者解释。可解释性人工智能（XAI）旨在通过让利益相关者理解这些模型的工作方式来解决这一问题，确保他们理解这些模型实际上是如...
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ChatGPT如何「思考」？心理学和神经科学破解AI大模型，Nature发文
美国东北大学的计算机科学家 David Bau 非常熟悉这样一个想法：计算机系统变得如此复杂，以至于很难跟踪它们的运行方式。 「我做了 20 年的软件工程师，研究非常复杂的系统。这个问题总是存在的。」Bau 说。 但 Bau 说，使用传统软件，具有内部知...
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【活动】AIGC 技术的发展现状与未来趋势
?个人主页: 鑫宝Code?热门专栏: 闲话杂谈｜ 炫酷HTML | JavaScript基础 ?个人格言: "如无必要，勿增实体" 文章目录 AIGC 技术的发展现状与未来趋势 引言 AIGC技术的发展现状 文本生成...
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通透！如何选择合适的机器学习算法
算法选择注意事项 为任务选择正确的机器学习算法涉及多种因素，每个因素都会对最终决策产生重大影响。以下是决策过程中需要牢记的几个方面。 1.数据集特征 数据集的特征对于算法的选择至关重要。数据集的大小、包含的数据元素的类型、数据是结构化的还是非结构化的等...
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一文带您了解SHAP：机器学习的模型解释
在机器学习和数据科学领域，模型的可解释性一直是研究者和实践者关注的焦点。随着深度学习和集成方法等复杂模型的广泛应用，理解模型的决策过程变得尤为重要。可解释人工智能（Explainable AI ，XAI）通过提高模型的透明度，帮助建立对机器学习模型的信任...
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小鹏汽车国内首发落地端到端大模型：2025实现类似L4级智驾
快科技5月20日消息，在今日举办的小鹏汽车AI DAY上，小鹏汽车CEO何小鹏官宣端到端大模型上车。 其称：小鹏是国内首个量产上车的端到端大模型，多个网络联合训练、协调一致，解决泛化问题，提升大模型的可解释性及可诊断性，让AI模型成长及迭代更迅速。” 同...
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替代MLP的KAN，被开源项目扩展到卷积了
本月初，来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的 MLP 替代方法 ——KAN。 KAN 在准确性和可解释性方面表现优于 MLP，而且它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的 MLP。比如，作者表示，他们用 KAN 以更小的网络和更高的自动化...
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「大模型」之所短，「知识图谱」之所长
最近一年以来，大语言模型技术突飞猛进，被广泛地认为开启了人工智能研究的新阶段。大语言模型时代的到来，给知识图谱技术也带来了新的机遇与挑战。我们在 5 月份的时候曾经发布过知识图谱与 AIGC 大模型的知识地图，其中包括了文本生成、图像生成等技术。本次分享...
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爆火后反转？「一夜干掉MLP」的KAN：其实我也是MLP
多层感知器（MLP），也被称为全连接前馈神经网络，是当今深度学习模型的基础构建块。MLP 的重要性无论怎样强调都不为过，因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。 但是最近，来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的替代方法 ——KAN。...
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LeCun转发，AI让失语者重新说话！纽约大学发布全新「神经-语音」解码器
脑机接口（BCI）在科研和应用领域的进展在近期屡屡获得广泛的关注，大家通常都对脑机接口的应用前景有着广泛的畅享。 比如，由于神经系统的缺陷造成的失语症不仅严重阻碍患者的日常生活，还可能限制他们的职业发展和社交活动。随着深度学习和脑机接口技术的迅猛发展，...
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MLP一夜被干掉！MIT加州理工等革命性KAN破记录，发现数学定理碾压DeepMind
一夜之间，机器学习范式要变天了！ 当今，统治深度学习领域的基础架构便是，多层感知器（MLP）——将激活函数放置在神经元上。 那么，除此之外，我们是否还有新的路线可走？ 就在今天，来自MIT、加州理工、东北大学等机构的团队重磅发布了，全新的神经网络结构...
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新研究强调了GenAI应用中的人才短缺和战略缺口
最近的一项研究表明，美国企业对生成式人工智能（GenAI）提高其业务和员工生产力的潜力充满热情。但在高涨的热情背后，领导者认为，理解差距、缺乏战略规划和人才匮乏是实现和衡量技术全部价值的障碍。 这项研究是今年早些时候由科尔曼帕克斯研究公司进行的，由SA...
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人工智能将如何影响药物研发
创造新药是一个艰苦的过程，需要多年的努力和大量的资金才能取得重大进展。在如此巨大的资金和生命攸关的情况下，加速药物发现过程一直是行业专业人士最关心的话题。 就像其他所有涉及大量耗时任务的行业一样，随着人工智能工具的引入，药物发现正在经历一场革命。 虽然...
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AI学会隐藏思维暗中推理！不依赖人类经验解决复杂任务，更黑箱了
AI做数学题，真正的思考居然是暗中“心算”的? 纽约大学团队新研究发现，即使不让AI写步骤，全用无意义的“……”代替，在一些复杂任务上的表现也能大幅提升! 一作Jacab Pfau表示:只要花费算力生成额外token就能带来优势，具体选择了什么token无...
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打破壁垒：生成式人工智能如何重塑数据分析场景
想了解更多AIGC的内容，请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 深入探讨生成式人工智能的原则和模型，以及它在数据分析中的应用。 面对快速变化的市场格局，企业必须不断寻求新的技术突破来保持领先地位。生...
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人工智能的十大局限性
在技术创新领域，人工智能(AI 是我们这个时代最具变革性和前景的发展之一。人工智能凭借其分析大量数据、从模式中学习并做出智能决策的能力，已经彻底改变了从医疗保健和金融到交通和娱乐等众多行业。然而，在取得显著进步的同时，人工智能也面临着阻碍其充分发挥潜力的...
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聊聊机器学习与人力资源管理碰撞什么火花？
前 言 近年来，机器学习领域取得了许多重大突破，人工智能技术驱动的人力资源管理服务产品也拥有一个庞大且充满活力的市场。越来越多的企业和政府机构逐渐开始思考将机器学习技术应用于人力资源管理，通过神经网络做出正确有效的决策，准确地预测人力资源管理的结果。...
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开箱黑盒LLM！谷歌大一统框架Patchscopes实战教程来了
虽然大型语言模型（LLM）在各种常见的自然语言处理任务中展现出了优异的性能，但随之而来的幻觉，也揭示了模型在真实性和透明度上仍然存在问题。 在模型生成错误回复内容时，如果能够「深入理解其背后运行机制」，或许可以解决模型的幻觉问题。 然而，随着深度神经网络...
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基于因果推断的推荐系统：回顾和前瞻
本次分享的主题为基于因果推断的推荐系统，回顾过去的相关工作，并提出本方向的未来展望。 为什么在推荐系统中需要使用因果推断技术？现有的研究工作用因果推断来解决三类问题（参见 Gao et al.的 TOIS 2023 论文 Causal Inference...
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守护生成式人工智能之门，规避人工智能进化中的安全挑战
想了解更多AIGC的内容，请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 生成式人工智能(GenAI 代表了人工智能的一个重大飞跃，能够创建文本、音频、图像、代码等新颖而逼真的数据。虽然这项创新具有巨大的...
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机器学习如何提高商业智能
机器学习(ML 在商业智能(BI 的持续发展中发挥着关键作用。随着ML的出现，企业正在超越传统分析，采用更复杂的方法来解读庞大的数据集。本文探讨了ML为BI带来的革命，标志着从单纯的数据分析到预测洞察和决策策略的重大转变。 ML在BI中的集成 将ML集...
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生成型人工智能优化框架研究
想了解更多AIGC的内容，请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 简介 生成类似人类的文本和语音曾经只有在科幻小说中才成为可能。但是，GPT-3和PaLM等大型语言模型（LLM）的快速发展...
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人工智能是否被高估了？
毫无疑问，人工智能已经成为近年来最热门的话题之一，吸引着技术专家、企业家和公众的想象力。然而，在围绕人工智能的炒作和兴奋中，关于人工智能是否被高估的争论越来越多。一些批评人士认为，人工智能只是一种先进的曲线拟合，而不是所描绘的革命性技术。 人工智能的核...
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好书推荐 《AIGC重塑金融》
作者：林建明 来源：IT 阅读排行榜 本文摘编自《AIGC 重塑金融：AI 大模型驱动的金融变革与实践》，机械工业出版社出版 这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研...
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突破障碍：生成式人工智能如何重塑数据分析领域
在当今市场状况下，企业必须不断寻求新方法来利用技术突破以保持领先地位。生成式人工智能是一个近年来迅速扩展的突出领域。 Gartner预测，到2026年，超过80%的组织将使用生成式人工智能API、模型或应用程序，而2023年这一比例不到5%。生成式人工智...
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深度学习：AIGC重塑金融大模型驱动金融变革
作者：林建明 来源：IT阅读排行榜 本文摘编自《AIGC重塑金融：AI大模型驱动的金融变革与实践》，机械工业出版社出版 这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型...
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【粉丝福利社】《AIGC重塑金融：AI大模型驱动的金融变革与实践》（文末送书-进行中）
? 作者简介，愚公搬代码 ?《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。 ?《近期荣...