-
AI视野：Stability.ai开源SDXL Turbo；Pika Labs1.0版发布；字节跳动ChitChop在海外上线；Keras3.0正式发布；法院判决AI生成图片具备版权
???AI应用 Stability.ai发布开源文生图模型SDXL Turbo 文生成图AI平台Stability.ai发布开源SDXL Turbo，图像生成实时响应，仅需1秒。SDXL Turbo基于全新对抗扩散蒸馏技术（ADD），将生成步骤减至1-4步...
-
中国团队开源大规模高质量图文数据集ShareGPT4V
中国团队最近开源了一个引人瞩目的图文数据集，命名为ShareGPT4V，它基于GPT4-Vision构建，训练了一个7B模型。这一举措在多模态领域取得了显著的进展，超越了同级别的模型。 该数据集包含了120万条图像-文本描述数据，涵盖了世界知识、对象属性、...
-
训练130亿大模型仅3天，北大提出Chat-UniVi统一图片和视频理解
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.08046.pdf GitHub 地址：https://github.com/PKU-YuanGroup/Chat-UniVi Huggingface 地址：https://huggi...
-
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...
-
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...
-
Stable Diffusion - ControlNet 插件中扩展局部重绘 InpaintOnly + LaMa 算法与应用
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/131643131 LaMa: https://github.com...
-
处理海量数据：Java与MySQL大数据处理的技巧
处理海量数据是现代应用程序中常见的挑战之一，尤其是在Java与MySQL这样的技术栈中。下面将介绍一些处理海量数据的技巧和策略，并讨论如何通过Java与MySQL实现高效的大数据处理。 一、基础概念和挑战 处理海量数据涉及到大量的存储和计算资源，因此需要...
-
【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总
网安AIGC专题 写在最前面 一些碎碎念 课程简介 0、课程导论 1、应用 - 代码生成 2、应用 - 漏洞检测 3、应用 - 程序修复 4、应用 - 生成测试 5、应用 - 其他 6、模型介绍 7、模型增强 8、数据集 9、模型安全...
-
Copilot 工作原理
Copilot 是如何工作的？它的背后算法是什么？ Copilot 的工作原理可以大致分为两个阶段：第一阶段是从海量代码库中抽取出有效的代码段和语句，这些代码段用于训练AI模型；第二阶段则是谷歌的自然语言处理技术和深度神经网络技术，将文本解析成进一步的代...
-
AIGC零基础30天学习——CLIP模型
1. 模型架构 Contrastive Language-Image Pre-training（以下简称“CLIP”）是OpenAI 在 2021 年初发布的用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型，可以说是近年来在多模态研究领域的...
-
中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型：中文数据进行二次预训练，进一步提升了中文基础语义理解能力
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用 CSDN 平台，自主完成项目设计升级，提升自身...
-
当下最强的 AI art 生成模型 Stable Diffusion 最全面介绍
目录 模型生成效果展示（prompt 全公开） 如何注册 Stable Diffusion 使用 SD（dreamstudio.ai ）的收费标注如何 SD 提供哪些参数可以设置 如何使用种子来改进一张作品 我用 SD 创作的图片著作权如何归属...
-
Llama-Factory的baichuan2微调
Llama-Factory：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main 请使用 --quantization_bit 4/8 来启用 QLoRA 训练。 默认模块应作...
-
由18个国家支持的AI安全指南发布
英国国家网络安全中心(NCSC 发布了新的指导方针，可以帮助AI系统的开发者和提供商“建立按预期运行的AI系统，在需要时可用，并且在不向未经授权的各方泄露敏感数据的情况下工作。” 如何将网络安全置于AI系统的核心 安全AI系统开发指南涵盖了ML应用程序...
-
AIGC之GPT-4：GPT-4的简介与详细攻略
AIGC之GPT-4：GPT-4的简介与详细攻略 简介 欢迎来到人工智能生成内容（AIGC）时代的新篇章！本篇博客将介绍GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）的核心原理、意义、亮点、技术点、缺点以及使...
-
网络安全人工智能：将人工智能纳入安全策略
人工智能已被广泛应用于各种情况，以提高生产力、增加销售或改善用户体验。人工智能应用仍处于起步阶段的一个领域是网络安全。 快速演变的威胁形势 当黑客实施欺诈和造成伤害的能力比以往任何时候都更加复杂时，如果想保持领先地位，利用每一个工具是最重要的。此外，由...
-
大模型之Bloom&LLAMA----RHLF(强化学习)
0. 简介 随着chatgpt的爆火，最近也有很多大模型在不断地出现，比如说Bloom系列以及以LLAMA为基础的ziya和baichuan。这些模型相较于chatglm来说，更加具有发展前景，因为其是完全可商用，并可以不断迭代更新的。最近作者在跟着h...
-
全球首份《AI系统安全开发准则》发布，提出4方面安全监管要求
2023年11月26日 ，美国、英国、澳大利亚等18个国家的网络安全监管部门联合发布了全球首份《AI系统安全开发准则》，旨在实现保护人工智能模型不被恶意篡改，并敦促人工智能公司在开发或使用人工智能模型时更加关注“设计安全”。 作为这份准则制定的主要参...
-
一个提示，让Llama 2准确率飙至80.3%？Meta提出全新注意力机制S2A，大幅降低模型幻觉
2023的科技界，可以说是被大模型抢尽了风头（虚假的室温超导除外）。 我们经历了和LLM对话，见证了它们逐渐进入各个领域，甚至开始感受到威胁。 这一切，仅仅发生在一年之内。 当然了，基于大语言模型的原理，它诞生之时就有的一些毛病到现在也没有完全改正。 比...
-
规模小、效率高：DeepMind推出多模态解决方案Mirasol 3B
多模态学习面临的主要挑战之一是需要融合文本、音频、视频等异构的模态，多模态模型需要组合不同来源的信号。然而，这些模态具有不同的特征，很难通过单一模型来组合。例如，视频和文本具有不同的采样率。 最近，来自 Google DeepMind 的研究团队将多模态...
-
稳定的音频来了 — 使用人工智能创作音乐（for free）
今天，以稳定扩散（Stable Diffusion）和StableLM等开源AI工具和模型而闻名的Stability AI公司推出了其首个音乐和声音生成AI产品——StableAudio。音乐产业以其难以打入而闻名。即使您拥有才华和动力，您仍然需要创作和...
-
用趋动云GPU部署自己的Stable Diffusion
注：本文内容来自于对DataWhale的开源学习项目——免费GPU线上跑AI项目实践的学习，参见：Docs，引用了多处DataWhale给出的教程。 1.创建项目 1）进入趋动云用户工作台，在当前空间处选择注册时系统自动生成的空间（其他空间无免费算力）...
-
AI训练中的缺陷：算法决策或成为未来生活的威胁
近期由多伦多大学和麻省理工学院的计算机科学家团队进行的实验发现，当前AI模型的设计存在严重问题，可能给人类带来灾难性后果。这是因为使用描述性标签训练的AI系统往往做出比人类更为苛刻的决定。 随着AI已经广泛渗透到我们生活的方方面面，如语音助手提醒、健康机器...
-
在少样本学习中，用SetFit进行文本分类
译者 | 陈峻 审校 | 重楼 在本文中，我将向您介绍“少样本（Few-shot）学习”的相关概念，并重点讨论被广泛应用于文本分类的SetFit方法。 传统的机器学习（ML） 在监督（Supervised）机器学习中，大量数据集被用于模型训练，以便...
-
Stable Diffusion - 常用的负向提示 Embeddings 解析与 坐姿 (Sitting) 提示词
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132145248 负向 Embeddings 是用于提高 Stable...
-
GitHub Copilot 快速入门
GitHub Copilot 是 AI 结对程序员。 可以使用 GitHub Copilot 在编辑器中获取整行或整个函数的建议。 1. 简介 让我们首先了解一些关于 GitHub Copilot 的内容。 这是 GitHub 和 OpenAI 的合作...
-
【城南】如何识别AI生成图？视觉AIGC伪造检测技术综述
图片无法加载可参考阅读：知乎文章 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ry2Qw8uO-1685675351028 (https://r3mu87a8e6.feishu.cn/space/api/box/stre...
-
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...
-
谷歌和微软联手培养AI未来：推出面向初学者的入门课程
近期，谷歌和微软联手推动人工智能（AI）领域的军备竞赛迈向教育行业，分别发布了针对初学者的AI入门课程。这标志着人工智能不仅仅是科技领域的竞争，也成为培养下一代科学家、思想家和AI领袖的教育重点。 首先，谷歌携手Raspberry Pi基金会推出了名为「E...
-
DALLE2论文解读及实现(一)
DALLE2: Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents paper: https://cdn.openai.com/papers/dall-e-2.pdf githu...
-
IDEA提出ToG思维图谱 大模型性能提升214%！
近期，由IDEA研究院、微软亚洲研究院、香港科技大学等多方研究团队合作推出的Think-on-Graph技术，在深度推理领域掀起了一场革新。这一技术通过紧耦合大模型（LLM）与知识图谱(KG ，成功弥补了大模型在金融、法律、医疗等领域幻觉问题上的能力短板。...
-
比尔盖茨：GPT-5不会比GPT-4好多少，生成式AI已达到极限
比尔·盖茨一句爆料，成为机器学习社区热议焦点： “GPT-5不会比GPT-4好多少。” 虽然他已不再正式参与微软的日常运营，但仍在担任顾问，并且熟悉OpenAI领导团队的想法。 消息来自德国《商报》（Handelsblatt）对盖茨的采访。 盖茨表示，...
-
谷歌：LLM找不到推理错误，但能纠正它
今年，大型语言模型（LLM）成为 AI 领域关注的焦点。LLM 在各种自然语言处理（NLP）任务上取得了显著的进展，在推理方面的突破尤其令人惊艳。但在复杂的推理任务上，LLM 的表现仍然欠佳。 那么，LLM 能否判断出自己的推理存在错误？最近，剑桥大学和...
-
单个A100生成3D图像只需30秒，这是Adobe让文本、图像都动起来的新方法
2D 扩散模型极大地简化了图像内容的创作流程，2D 设计行业也因此发生了变革。近来，扩散模型已扩展到 3D 创作领域，减少了应用程序（如 VR、AR、机器人技术和游戏等）中的人工成本。有许多研究已经对使用预训练的 2D 扩散模型，生成具有评分蒸馏采样（S...
-
南洋理工推80亿参数多模态大模型OtterHD
最近，南洋理工华人团队提出的80亿参数多模态大模型 OtterHD 引起了人们的关注。与其他模型相比，OtterHD 具有处理高分辨率图像的能力，并且具有通用性，能够应对各种推理需求。团队通过在 Fuyu-8B 上进行指令微调，并使用 FlashAtten...
-
PubMedBERT:生物医学自然语言处理领域的特定预训练模型
今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。所以说在特定的领域或者需求中，大语言模型并不一定就是最优的解决...
-
【多模态】3、CLIP | OpenAI 出品使用 4 亿样本训练的图文匹配模型
文章目录 一、背景 二、方法 2.1 使用自然语言来监督训练 2.2 建立一个超大数据集 2.3 选择预训练的方式——对比学习而非预测学习 2.4 模型缩放和选择 三、效果 四、思考 论文：Learning Transferabl...
-
网络规模、训练学习速度提升，清华团队在大规模光电智能计算方向取得进展
随着大模型等人工智能技术的突破与发展，算法复杂度剧增，对传统计算芯片带来了算力和功耗的双重挑战。近年来，以光计算为基础、通过光电融合的方式构建光电神经网络的计算处理方法已经成为国际热点研究问题，有望实现计算性能的颠覆性提升。 然而，光电神经网络的前向数学...
-
更像人脑的新型注意力机制，Meta让大模型自动屏蔽任务无关信息，准确率提高27%
关于大模型注意力机制，Meta又有了一项新研究。 通过调整模型注意力，屏蔽无关信息的干扰，新的机制让大模型准确率进一步提升。 而且这种机制不需要微调或训练，只靠Prompt就能让大模型的准确率上升27%。 作者把这种注意力机制命名为“System 2...
-
Inflection推Inflection-2：号称全球计算级别最佳AI模型及全球第二最强大LLM
Inflection AI最近推出的语言模型Inflection-2，被宣称为全球计算级别最佳的AI模型，位列全球第二最强大的大型语言模型（LLM），仅次于OpenAI的最新模型。这一创新的AI模型的开发是为了满足对能够在各种任务中理解和生成类似人类文本的...
-
大火的4D Radar开源数据汇总
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 4D Radar在自动驾驶领域中越来越受关注，在价格和功能上都有比较大的竞争力，相关研究也逐渐open，今天为大家盘点下开源的4D Radar数据，为相关科学研究提供保障！ 1Astyx 数据集链接：h...
-
Open Vocabulary Detection 开放世界目标检测竞赛 2023获胜团队方案分享
OVD技术简介 目标检测是计算机视觉领域中的一项核心任务，其主要目标是让计算机能够自动识别图片中目标的类别，并准确标示每个目标的位置。目前，主流的目标检测方法主要针对闭集目标的开发，即在任务开始之前需要对待检测目标进行类别定义，并进行人工数据标注，通...
-
LLMs之Code：大语言模型纵向赋能场景—垂直行业场景应用之大模型代码场景的简介、主流LLMs(SQLCoder/Code Llama/Ziya-Coding/CodeShell等)及其评估
LLMs之Code：大语言模型纵向赋能场景—垂直行业场景应用之大模型代码场景的简介、主流LLMs(SQLCoder/Code Llama/Ziya-Coding/CodeShell等 及其评估基准(包括数据集 、案例应用之详细攻略 目录 大模...
-
本地免费GPT4？Llama 2开源大模型，一键部署且无需硬件要求教程
目前扎克布格带来了最新的Llama 2开源NLP大模型，目前有三个版本分别是70亿参数量，130亿参数量和700亿参数量，庞大的数据集和参数量保证了模型的强大，官网宣称性能与gpt4相比不落下风，又因为开源使得我们可以实现本地化gpt4的梦...
-
使用 LoRA 技术对 LLaMA 65B 大模型进行微调及推理
前几天，Meta 发布了 LIMA 大模型，在LLaMA-65B的基础上，无需使用 RLHF，只用了 1000 个精心准备的样本数据进行微调，就达到了和 GPT-4 相媲美的程度。这激发了我探索 LLaMA 65B 大模型的兴趣。 之前的一系列大模型相...
-
AI生成内容（AIGC）：概念、实现与未来趋势
一、AIGC的基本概念 AI生成内容（AIGC），是指运用人工智能技术，尤其是深度学习技术，创建各类数字内容的新型内容创作模式。AIGC继承了专业生成内容（PGC）的高质量特点，再结合用户生成内容（UGC）的分布式、互动的特点，打造了全新的数字内容生成与...
-
Llama 2 论文《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》阅读笔记
文章目录 Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 1.简介 2.预训练 2.1 预训练数据 2.2 训练详情 2.3 LLAMA 2 预训练模型评估 3. 微调 3.1 s...
-
视频生成: 基于Stable Diffusion的微调方法
chatGPT带来了几个月的AIGC热度，文本图像生成模型大行其道，但AI在视频生成任务上尚没有较好的开源仓库，并受限于“缺那么几百块A100"的资源问题，大多数人无法展开视频生成的研究。好在目前有不少针对视频生成的相关paper，也有不少开源实现...