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请查收使用OpenAI的Whisper进行语音识别的攻略
Whisper是一种令人激动的新型语言模型，采用了全新的语音识别方法，即使是低质量的音频，Whisper也能产生高质量的结果，并且对各种声音和语言的适应性极强，无需进行微调。 Whisper是开源的，有一系列可用的模型尺寸，可以作为众多语音转文字应用的有...
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Make-A-Video（造啊视频）——无需文字-视频数据的文字转视频（文生视频）生成方法
© 2022 Uriel Singer et al (Meta AI © 2023 Conmajia 本文基于论文 Make-A-Video: Text-to-Video Generation without Text-Video Data（220...
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【扩散模型Diffusion Model系列】0-从VAE开始（隐变量模型、KL散度、最大化似然与AIGC的关系）
VAE VAE(Variational AutoEncoder ，变分自编码器，是一种无监督学习算法，被用于压缩、特征提取和生成式任务。相比于GAN(Generative Adversarial Network ，VAE在数学上有着更加良好的性质，有利...
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【人话版】关于“AI替代程序员“的7点碎碎念
都说AI替代这个替代那个，不用浪费时间为这种问题焦虑，因为答案已经越来越明显了... 关键是，什么时候？怎么替？。 1 设想一个场景，有个需求要用某个技术或某个框架实现，有两个程序员对这些都不是很熟。 有一个疯狂谷歌、Stackov...
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Python+AI实现AI绘画
? 运行环境：Python ? 撰写作者：左手の明天 ? 精选专栏：《python》 ? 推荐专栏：《算法研究》 ?#### 防伪水印——左手の明天 ####? ? 大家好???，我是左手の明天！好久不见? ?今天分享py...
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whisper
Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision 介绍 大规模弱监督的训练。先前的方法都是通过大量的无监督学习训练（无监督的数据容易收集，所以通过大量无监督的学习可以训练出一个质量...
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OpenAI「登月计划」剑指超级AI！LeCun提出AGI之路七阶段，打造世界模型是首位
通用AGI，或许近在咫尺。 OpenAI下一步「登月计划」，就是实现人类期待已久的超级人工智能，而到达这一步的前提是——解决超级AI对齐问题。 就在前几天，首席科学家Ilya带头OpenAI超级对齐团队取了的实质性成果。他们发表的最新论文，首次确定了超...
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用活人脑细胞构建AI系统，语音识别准确率提升至78%
近期一项前沿的类脑研究登上了Nature子刊，研究人员利用活人脑细胞构建了一个新型AI系统，这一突破意味着语音识别准确率有望大幅提升。这个系统可以进行无监督学习，并具有类似神经网络的功能。此外，研究人员还发现，系统的学习能力取决于脑类器官中神经细胞之间的连...
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用活人脑细胞造AI系统！语音识别已成功，可无监督学习
由真实人脑细胞构建的“迷你大脑”和微电极组成的AI系统，已经能够进行语音识别—— 从数百个声音片段中准确认出某个特定人的声音的那种。 最近，一项颇为前沿的类脑研究登上了Nature子刊。 这个特别的AI系统甚至可以进行无监督学习： 研究人员只是一遍遍...
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【原创】AIGC之ChatGPT工作原理
AIGC是什么 AIGC - AI Generated Content （AI生成内容），对应我们的过去的主要是 UGC（User Generated Content）和 PGC（Professional user Generated Content...
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ChatGPT：开启AI新纪元-人工智能AI
报告地址：ChatGPT：开启AI新纪元-人工智能AI 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始应用人工智能技术来提高效率和质量。其中，自然语言处理技术的应用尤为广泛，人们使用自然语言处理技术来进行语音识别、机器翻译、文本分类等。而在这些...
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深度强化学习：智能机器中的头号玩家
Labs 导读 你是否想象过机器人也可以成为游戏领域的超级高手？是时候让你的幻想成为现实，深度强化学习这位头号玩家来啦！这是一个令人兴奋又神秘的领域，简单来说，它就是让计算机像人类一样学习和玩游戏。深度强化学习的学习过程就像是一场盛大的冒险，只不过主角...
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【人工智能】AI写作能力大比拼：《人工智能的数学基础》写下这本书的目录。
文心一言：《人工智能的数学基础》写下这本书的目录。 《人工智能的数学基础》 第一章 人工智能与数学基础 1.1 人工智能简介 1.2 数学在人工智能中的作用 1.3 本书内容概述 第二章 线性代数基础 2.1 向量与矩阵 2.2 行列式与...
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机器学习之无监督学习：九大聚类算法
今天，和大家分享一下机器学习之无监督学习中的常见的聚类方法。 在无监督学习中，我们的数据并不带有任何标签，因此在无监督学习中要做的就是将这一系列无标签的数据输入到算法中，然后让算法找到一些隐含在数据中的结构，通过下图中的数据，可以找到的一个结构就是数据集...
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文心一言话题的思考
⭐️我叫忆_恒心，一名喜欢书写博客的在读研究生??。 如果觉得本文能帮到您，麻烦点个赞?呗！ 近期会不断在专栏里进行更新讲解博客~~~ 有什么问题的小伙伴 欢迎留言提问欧，喜欢的小伙伴给个三连支持一下呗。?⭐️❤️ 目录...
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人工智能十大基础术语
这里有10个关键的术语，每个人工智能爱好者都应该知道并了解。 人工智能(AI 已经成为各行各业的变革力量，塑造了我们与技术和周围世界互动的方式。对于那些深入人工智能领域的人而言，理解基础术语至关重要。 1、人工智能(AI ：人工智能的核心是指开发能够执...
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基于元算法的通用框架，用于无监督学习问题
11 月 13 日，微软研究院（Microsoft Research）和普林斯顿大学研究人员，提出了一个通用框架，用于设计无监督学习问题的有效算法，如高斯分布和子空间聚类的混合。 研究人员所提的框架在解决噪声问题上，使用了一种下界学习计算公式的元算法。...
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一文读懂 AutoGPT 开源 AI Agents
Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能(AI 生态领域相关的技术 - AutoGPT AI Agents ，本文将聚焦在针对不同类型的 AutoGPT 技术进行解析，使得大家能够了解不同 AutoGPT 实现机制以及所应...
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六个常用的聚类评价指标
评估聚类结果的有效性，即聚类评估或验证，对于聚类应用程序的成功至关重要。它可以确保聚类算法在数据中识别出有意义的聚类，还可以用来确定哪种聚类算法最适合特定的数据集和任务，并调优这些算法的超参数(例如k-means中的聚类数量，或DBSCAN中的密度参数 ...
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一文搞懂 AI Agents 的不同类型
Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - AI Agents（AI 代理） ，本文将聚焦在针对不同类型的 AI Agents 技术进行解析，使得大家能够了解不同 AI Agents 实现机制以及所...
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ChatGPT 使用到的机器学习技术
作者 | Bright Liao 在《程序员眼中的 ChatGPT》一文中，我们聊到了开发人员对于ChatGPT的认知。本文来聊一聊ChatGPT用到的机器学习技术。 机器学习技术的发展 要聊ChatGPT用到的机器学习技术，我们不得不回顾一下机器学...
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基于llama模型进行增量预训练
目录 1、llama模型转换(pytorch格式转换为HuggingFace格式 1.1、拉取Chinese-LLaMA-Alpaca项目 1.2、准备文件夹 1.3、下载llama官方原始模型 1.4、移动文件到指定位置 1.5、执行转换脚...
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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...
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百度文心一言怎么样？
文心一言在3月16号发布，刚发布时只有邀请码体验，没有申请体验通道。到了晚上看到申请体验通道，便提交了申请，到4月1号过了半个月终于收到短信可以体验了。 本来想看看接口，也没什么恶意，但是却遭到了拒绝，感觉是小心翼翼，生怕泄露了什么。 另外...
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无监督学习的集成方法：相似性矩阵的聚类
在机器学习中，术语Ensemble指的是并行组合多个模型，这个想法是利用群体的智慧，在给出的最终答案上形成更好的共识。 这种类型的方法已经在监督学习领域得到了广泛的研究和应用，特别是在分类问题上，像RandomForest这样非常成功的算法。通常应用一...
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文心一言：中国版“ChatGPT”测评
?导读：本文主要介绍chatgpt概念及相关产品，重点介绍文心一言，通过对比Chatgpt、新必应及文心一言进行测评，对比仅挑选几个例子，主要展示文心一言在各方面的能力，大家感兴趣可以去官网申请等待，欢迎关注！ 一、ChatGPT简介 Chat...
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通过100个关键词学习法来学习人工智能（AI）
100个关键词学习法是一种高效的学习方法，它的核心思想是围绕关键词（也就是重点）来进行学习。这套方法论最初由冯唐在世界顶级咨询公司中总结出来。具体来说，不论你想学习哪个行业的知识，首先需要掌握这个行业最重要的一百个关键词。这些关键词可以帮助你快速理解并掌...
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你应该知道的十种机器学习算法
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 毫无疑问，机器学习/人工智能领域在将来是越来越...
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数据分析和机器学习的11个高级可视化图表介绍
可视化是一种强大的工具，用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用，提供了通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别出来的见解。 可视化对于理解复杂的数据模式和关系至关重要，我们将介绍11个最重要和必须知道的图表，...