-
大模型的未来：如何推动AIGC技术的进一步发展
1.背景介绍 人工智能(AI 和大数据技术的发展已经进入了一个新的高潮，尤其是自然语言处理(NLP 和计算机视觉(CV 等领域的突破性进展。随着大模型(such as GPT-3, DALL-E, and CLIP 的出现，人工智能生成(AIGC...
-
一文搞懂：AI、机器学习与深度学习的联系与区别
在当今科技日新月异的浪潮中，人工智能（Artificial Intelligence, AI）、机器学习（Machine Learning, ML）与深度学习（Deep Learning, DL）如同璀璨星辰，引领着信息技术的新浪潮。这三个词汇频繁出现在...
-
基于神经网络的偏微分方程求解器新突破：北大&字节研究成果入选Nature子刊
近年来，基于神经网络的偏微分方程求解器在各领域均得到了广泛关注。其中，量子变分蒙特卡洛方法（NNVMC）在量子化学领域异军突起，对于一系列问题的解决展现出超越传统方法的精确度 [1, 2, 3, 4]。北京大学与字节跳动研究部门 ByteDance Re...
-
微软6页论文爆火：三进制LLM，真香！
这就是由微软和中国中科院大学在最新一项研究中所提出的结论—— 所有的LLM，都将是1.58 bit的。 具体而言，这项研究提出的方法叫做BitNet b1.58，可以说是从大语言模型“根儿”上的参数下手。 将传统以16位浮点数（如FP16或BF16）形...
-
理解Stable Diffusion、LoRA、Dreambooth、Hypernetworks、Textual Inversion、Checkpoint
前言 在深度学习和人工智能的领域中，模型生成和调整技术的快速发展为创造性内容的自动化提供了新的可能性。本文将介绍四种重要的模型技术——Stable Diffusion、LoRA、Dreambooth、和Hypernetworks——它...
-
Kernel-CF：推荐系统的最优召回策略
作者 | 汪昊 审校 | 重楼 推荐系统自诞生以来广受关注，尤其是互联网领域，推荐系统已经成为了给企业下金蛋的白鹅。我们来算一笔账，假设我们公司推荐产品的日 PV 是500 万，推荐系统让用户点击率提升了1%, 也就是一天增加了5 万 PV。Google...
-
高通和英特尔希望将人工智能移出数据中心
迄今为止，大多数人工智能投资都集中在大型数据中心内运行该技术。英特尔和高通正在努力改变这一现状。 英特尔正在宣传其边缘平台运行人工智能技术的能力，而高通则表示其智能手机芯片可以为人工智能服务提供支持。两家公司都希望将人工智能光环扩展到数据中心之外。 两...
-
AI写作的深度探索：困惑度与爆发度的极致追求
大家好，今天来聊聊AI写作的深度探索：困惑度与爆发度的极致追求，希望能给大家提供一点参考。 以下是针对论文重复率高的情况，提供一些修改建议和技巧，可以借助此类工具： AI写作的深度探索：困惑度与爆发度的极致追求 在人工智能日新月异的今天，AI写作...
-
边缘人工智能：让智能更接近源头
随着人工智能的发展，不是把数据交给算法，而是算法去处理数据，从而实现一个全新的洞察力水平。 如今，人工智能 (AI 无处不在，使组织能够预测系统中断的可能性，推动自动驾驶汽车，并为聊天机器人或虚拟助手提供语言功能。 这些类型的人工智能用例主要依赖于...
-
AI崛起加剧数据中心能源消耗，谷歌新技术或帮助减排
2月26日消息，科技巨头正竞相加紧努力拆除被称为“碳定时炸弹”的隐患，随着人工智能（AI）技术的兴起，它们在全球建立的数据中心的能源消耗也急剧上升，进而导致的碳排放问题日渐严重。 因此，谷歌引领的一项创新技术逐步受到重视：该技术通过软件在全球太阳能和风...
-
开源的Gemma 模型：Google 的语言奇迹，让你用指令调优、低秩适应和 Switch Transformer 玩转小模型
语言是人类最重要的交流工具，也是人工智能领域最具挑战性的研究对象。如何让机器理解和生成自然语言，是人工智能的一个核心问题，也是人类智能的一个重要标志。近年来随着深度学习的发展，语言模型（Language Model，LM）作为一种基于神经网络的自然语言处...
-
AIGC基础：大型语言模型 (LLM) 为什么使用向量数据库，嵌入(Embeddings)又是什么？
嵌入： 它是指什么？嵌入是将数据（例如文本、图像或代码）转换为高维向量的数值表示。这些向量捕捉了数据点之间的语义含义和关系。可以将其理解为将复杂数据翻译成 LLM 可以理解的语言。 为什么有用？原始数据之间的相似性反映在高维空间中对应向量之间的距离上。...
-
【AIGC】Stable Diffusion的生成参数入门
Stable Diffusion 的生成参数是用来控制图像生成过程的重要设置，下面是一些常见的生成参数及其详解 1、采样器，关于采样器的选择参照作者的上一篇文章 2、采样步数（Sampling Steps）是指在生成图像时模型执行的总步数，每一步都包含了...
-
1024 分辨率下最快模型，字节跳动文生图开放模型 SDXL-Lightning 发布
模型｜https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning 论文｜https://arxiv.org/abs/2402.13929 1、闪电般的图片生成 生成式 AI 正凭借其根据文本提示（text prom...
-
在Linux环境下如何使用虚拟化技术
虚拟化技术是一种将计算资源进行抽象和隔离，使得一个物理主机可以同时运行多个虚拟的计算环境的技术。通过虚拟化技术，可以将一台物理服务器划分为多个独立的虚拟机，每个虚拟机可以运行不同的操作系统和应用程序，从而实现资源的充分利用和灵活的管理。在Linux环境下...
-
Sora送上“泼天富贵”，AI基础设施：这次轮到我了！
春节期间，OpenAI的最新技术成果——文生视频模型Sora惊艳登场，令海内外的AI从业者、投资人彻夜难眠。 Sora大模型可以让用户仅通过输入一个句子，就可以生成与好莱坞画面相媲美的视频，且长度最多可达1分钟，让人深感震撼。 对于这颗“深水炸弹”，众...
-
深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析
2023年是大语言模型和稳定扩散的一年，时间序列领域虽然没有那么大的成就，但是却有缓慢而稳定的进展。Neurips、ICML和AAAI等会议都有transformer 结构(BasisFormer、Crossformer、Inverted transf...
-
vivo 基于 StarRocks 构建实时大数据分析平台，为业务搭建数据桥梁
在大数据时代，数据分析和处理能力对于企业的决策和发展至关重要。 vivo 作为一家全球移动互联网智能终端公司，需要基于移动终端的制造、物流、销售等各个方面的数据进行分析以满足业务决策。 而随着公司数字化服务的演进，业务诉求和技术架构有了新的调整，已有的...
-
Stable Diffusion安装教程、model导入教程以及精品promt指令
文章目录 引言 原理 图片感知压缩 潜在扩散模型 安装 插件 插件与模型下载 常用promt关键字 交流讨论 引言 最近大火的AI作画吸引了很多人的目光，AI作画近期...
-
OPPO发布1+N智能体生态战略 包括AI超级智能体、AI Pro开发平台
OPPO于今日在东莞的OPPO AI滨海湾数据中心举行了盛大的AI战略发布会，此次发布会标志着OPPO正式进入AI手机时代。此前，OPPO已在2月9日宣布向超千万用户推送ColorOS AI新春版，其首席产品官刘作虎亦宣布了OPPO在AI领域的战略布局。...
-
深度学习的未来：趋势和新兴技术
深度学习是人工智能(AI 的一个子集，持续推动技术进步，塑造机器感知、分析和响应数据的方式。本文将探索将在未来几年重新定义人工智能格局的最新趋势和新兴技术。 模型规模指数增长 以GPT-3等模型为例，越来越大的神经网络模型的趋势展示了对更复杂、更强大的...
-
学习生成式人工智能的七个挑战
生成式人工智能已成为一股变革力量，突破了机器所能实现的界限。 从文本和图像生成到创建真实的模拟，生成式人工智能已经在各个领域展示了其潜力。 随着该领域对熟练专业人员的需求持续飙升，掌握生成人工智能的旅程被证明是一项艰巨的任务，其特点是复杂性需要细致入微...
-
机器学习中的十种非线性降维技术对比总结
降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。 尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。 线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影 。例子包括...
-
机器学习中七种常用的线性降维技术总结
上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术，本文我们来总结一下常见的线性降维技术。 1、Principal Component Analysis (PCA Principal Component Analysis (PCA 是一种常用的降维技术，用于...
-
Python进行AI声音克隆的端到端指南
人工智能语音克隆是一种捕捉声音的独特特征，然后准确性复制它的技术。这种技术不仅可以让我们复制现有的声音，还可以创造全新的声音。它是一种彻底改变内容创作的工具，从个性化歌曲到自定义画外音，开辟了一个超越语言和文化障碍的创意世界。 本文的将提供利用AI语音...
-
驾辰龙跨Llama持Wasm，玩转Yi模型迎新春过大年（上）
大年初一，看着春晚迎新年。今年新年很特别，AI工具添光彩。今天就来感受下最新的AI神器天选组合“WasmEdge+Yi-34B”，只要短短三步，为这个甲辰龙年带来一份九紫离火运的科技感。 环境准备 这次用的算力是OpenBayes提供的英伟达RTX_4...
-
什么是预训练Pre-training—— AIGC必备知识点，您get了吗？
Look！👀我们的大模型商业化落地产品 📖更多AI资讯请👉🏾关注 Free三天集训营助教在线为您火热答疑👩🏼🏫 随着人工智能(AI 不断重塑我们的世界，其发展的一个关键方面已经成为现代机器学习模型的支柱:预训练。在本篇文章中，我们将探讨预训练的概...
-
图像生成与修复：AI绘画的新时代
1.背景介绍 图像生成与修复是一种非常重要的计算机视觉任务，它可以帮助我们创建新的图像，并修复损坏或不完整的图像。随着人工智能技术的发展，图像生成与修复的能力也在不断提高，使得AI绘画成为了一个热门的研究领域。 在本文中，我们将讨论图像生成与...
-
LLMs之Llama2 70B：使用 PyTorch FSDP 微调 Llama 2 70B实现全部过程讲解之详细攻略
LLMs之Llama2 70B：使用 PyTorch FSDP 微调 Llama 2 70B实现全部过程讲解之详细攻略 目录 使用 PyTorch FSDP 微调 Llama 2 70B 引言 FSDP 工作流 使用的硬件 微调 LLa...
-
LLaMA 入门指南
LLaMA 入门指南 LLaMA 入门指南 LLaMA的简介 LLaMA模型的主要结构 Transformer架构 多层自注意力层 前馈神经网络 Layer Normalization和残差连接 LLaMA模型的变体 Base版本 La...
-
清华系2B模型杀出，性能吊打LLaMA-13B
2 月 1 日，面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源了系列端侧语言大模型 MiniCPM，主体语言模型 MiniCPM-2B 仅有 24 亿（2.4B）的非词嵌入参数量。 在综合性榜单上与 Mistral-7B 相近，在中文、数学、代码能力表现更...
-
基于PAI-EAS一键部署Stable Diffusion AIGC绘画
人工智能平台PAI完成云上Stable Diffusion以文生图应用搭建，支持两种方式： 使用交互式建模 PAI-DSW 使用模型在线服务 PAI-EAS 两种部署适用人群： 1. 使用交互式建模 PAI-DSW 部署Stable Di...
-
零基础看懂免费开源的Stable Diffusion
文章目录 前言 Diffusion模型 推理过程 训练过程 Stable Diffusion模型 参考 前言 前面一篇文章主要讲了扩散模型的理论基础，还没看过上篇的小伙伴可以点击查看：DDPM理论基础。这篇我们主要讲一下一经推...
-
2023年的深度学习入门指南(19) - LLaMA 2源码解析
2023年的深度学习入门指南(19 - LLaMA 2源码解析 上一节我们学习了LLaMA 2的补全和聊天两种API的使用方法。本节我们来看看LLaMA 2的源码。 补全函数text_completion源码解析 上一节我们讲了LLaMA 2的...
-
AI绘画Stable Diffusion原理之扩散模型DDPM
前言 传送门： stable diffusion：Git｜论文 stable-diffusion-webui：Git Google Colab Notebook部署stable-diffusion-webui：Git kaggle...
-
了解AIGC在图像识别和生成中的应用
1.背景介绍 在过去的几年里，人工智能(AI 已经成为了我们生活中的一部分，它在图像识别和生成方面的应用也非常广泛。在这篇文章中，我们将探讨一下AI生成式图像识别(AIGC 在图像识别和生成中的应用，以及其背后的核心概念和算法原理。 1. 背...
-
ChatGPT高效提问—基础知识（AIGC）
ChatGPT高效提问—基础知识 为了更好地学习AI和prompt相关知识，有必要了解AI领域的几个专业概念。 1.1 初识AIGC AIGC（artificial intelligence generated content）即人工智能生成的内...
-
无需RLHF显著提升GPT-4/Llama2性能，北大团队提出Aligner对齐新范式
背景 大语言模型（LLMs）虽展现出了强大的能力，但也可能产生不可预测和有害的输出，例如冒犯性回应、虚假信息和泄露隐私数据，给用户和社会造成伤害。确保这些模型的行为与人类意图和价值观相对齐，是一个紧迫的挑战。 尽管基于人类反馈的强化学习（RLHF）提供了...
-
抛弃编码器-解码器架构，用扩散模型做边缘检测效果更好，国防科大提出DiffusionEdge
现有的深度边缘检测网络通常基于包含了上下采样模块的编码器 - 解码器架构，以更好的提取多层次的特征，但这也限制了网络输出既准又细的边缘检测结果。 针对这一问题，一篇 AAAI 2024 上的论文给出了新的解决方案。 论文题目：DiffusionEd...
-
探索AI绘画：如何让算法创作美画
1.背景介绍 随着人工智能技术的不断发展，我们已经看到了许多令人惊叹的应用，例如自动驾驶、语音助手、图像识别等。在艺术领域，人工智能也开始发挥着重要作用，尤其是在绘画领域。AI绘画是一种通过算法和机器学习技术创作艺术作品的方法，它旨在让计算机或机...
-
Copilot在PyCharm中可能遇到的问题及其解决方案
尽管GitHub Copilot为PyCharm用户带来了诸多便利，但在实际使用过程中，部分开发者可能会遇到一些问题。下面是一个典型的场景及相应的解决方法： 问题描述： 在启用GitHub Copilot后，在编写Python代码时发现，虽然Copi...
-
「天工2.0」MoE大模型发布
2月6日，昆仑万维正式发布新版MoE大语言模型「天工2.0」与新版「天工AI智能助手」APP，这是国内首个搭载MoE架构并面向全体C端用户免费开放的千亿级参数大语言模型AI应用。用户即日起可在各手机应用市场下载「天工AI智能助手」APP，体验昆仑万维「天...
-
Jua筹集1600万美元，构建自然界AI模型、从气象预测开始
瑞士初创公司Jua近日宣布成功筹集1600万美元，旨在建立自然界基础人工智能模型，首要应用领域将是气象预测。这一举措表明，大型人工智能模型正逐渐成为推动生成人工智能服务的语言、视觉和音频数据的核心，对人工智能发展产生着重要影响，类似于操作系统在智能手机发展...
-
面向AI工程的五大JavaScript工具
令许多人惊讶的是，一向在Web开发领域中大放异彩的JavaScript在开发使用大语言模型(LLM 的应用程序方面同样大有价值。我们在本文中将介绍面向AI工程的五大工具，并为希望将LLM纳入其项目中的开发人员介绍一些必要的资源。 AI工程市场在2023...
-
【AIGC-图片生成视频系列-6】SSR-Encoder：用于主题驱动生成的通用编码器
目录 一. 贡献概述 二. 方法详解 a 训练阶段 b 推理生成阶段： 三. 综合结果 四. 注意力可视化 五. 选择性主题驱动图像生成 六. 人体图像生成 七. 可推广到视频生成模型 八. 论文 九. 个人思考 稳定扩散（S...
-
chatgpt和文心一言哪个更好用
ChatGPT和文心一言都是近年来备受关注的人工智能语言模型。它们在智能回复、语言准确性、知识库丰富度等方面都有着较高的表现。然而，它们各自也有自己的特点和优势。在本文中，我们将从这几个方面对这两个模型进行比较，以帮助您更好地了解它们的特点和优劣。 一、...
-
AI绘画高效出图的时代画师该何去何从？
妙鸭相机在2023年爆火，用户只需要支付地板价，就能享受天花板级的体验，帮助大家实现了“写真自由”，让海马体们感到瑟瑟发抖。如今，设计类产品如果没有AI，都不好意思说自己先进，美图秀秀和各类设计类网站纷纷利用AI进行加持或重塑产品。 只要有足够的算力支持...
-
流量工程将代码生成的准确率提高一倍：由19%提高至44%
一篇新论文的作者提出了一种“强化”代码生成的方法。 代码生成是人工智能中一项越来越重要的能力。它指训练机器学习模型，基于对所需程序功能的自然语言描述自动生成计算机代码，并有许多潜在的应用，从将软件规格转换成实用代码、自动化后端开发到协助人类程序员，不一...
-
一文读懂「AIGC，AI Generated Content」AI生成内容
首先，让我们理解一下这两个概念。 AIGC，或者称之为人工智能生成内容，是指使用AI算法和模型来自动生成全新的、原创的内容。这种内容可以包括文本、图像、音频、视频等各种形式，甚至可以包括一些独特的形式，比如新颖的创意和设计。AIGC的应用领域非常广...
-
不分割成token，直接从字节中高效学习，Mamba原来还能这样用
在定义语言模型时，通常会使用一种基本分词方法，把句子分为词（word）、子词（subword）或字符（character）。其中，子词分词法一直是最受欢迎的选择，因为它在训练效率和处理词汇表外单词的能力之间实现了自然的折中。然而，一些研究指出了子词分词法...