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AIGC技术发展和应用方向
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是指通过人工智能技术生成的各种文本、图像、音频和视频等多媒体内容。AIGC技术是机器学习和自然语言处理等技术的结合，通过对海量数据的学习和分析，可以让计算机模拟人...
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Meta最新模型LLaMA细节与代码详解
Meta最新模型LLaMA细节与代码详解 0. 简介 1. 项目环境依赖 2. 模型细节 2.1 RMS Pre-Norm 2.2 SwiGLU激活函数 2.3 RoPE旋转位置编码 3. 代码解读 3.1 tokenizer 3.2 m...
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来聊聊近期火爆的几个大模型和自动驾驶概念
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 近期大模型各种应用依然火爆，10月初前后出现了一系列颇有噱头的文章，试图把大模型应用于自动驾驶。和很多朋友最近也聊了很多相关的话题，写这篇文章，一方面是发现其实包括我在内，在过去其实都混淆了一些很相关...
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谷歌新论文称“AI即将超越人类”还不现实，其有自身局限性
11月8日消息，三名谷歌研究人员在最新提交给预印本文献库(ArXiv 的一篇论文中指出，人工智能领域的底层技术深度神经网络transformer并不擅长归纳概括。 Transformer是ChatGPT等人工智能工具背后大语言模型的基础。在11月1日提...
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2023年初学者入门 CV 指南概述
计算机视觉，是一个迅速发展的领域，将让你大开眼界。它的核心是教计算机像我们人类一样看和理解视觉信息。这份全面指南，将为我们揭示计算机视觉的基本概念，探索流行的应用程序，并瞥见计算机视觉的未来趋势。 计算机视觉简介：科学和艺术的奇妙交汇 好的，让我们...
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超强满血不收费的AI绘图教程来了（在线Stable Diffusion一键即用）
超强满血不收费的AI绘图教程来了（在线Stable Diffusion一键即用） 一、简介 1.1 AI绘图 1.2 Stable Diffusion 1.2.1 原理简述 1.2.2 应用流程 二、AI绘图工具 2.1 吐司Tusi...
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AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)
AIGC实战——深度学习 0. 前言 1. 深度学习基本概念 1.1 基本定义 1.2 非结构化数据 2. 深度神经网络 2.1 神经网络 2.2 学习高级特征 3. TensorFlow 和 Keras 4. 多层感知器 (MLP ...
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带你认识一下多模态对比语言图像预训练CLIP
本文分享自华为云社区《多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限》，作者：汀丶。 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GP...
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MoE：LLM终身学习的可能性
性质 说明 知识记忆（knowledge retention） √ LLM预训练后，具备世界知识，小规模finetune不易对LLM造成遗忘灾难。但大规模数据续训会造成。 前向迁移（forward...
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从概念到现实：ChatGPT 和 Midjourney 的设计之旅
? 个人网站:【工具大全】【游戏大全】【神级源码资源网】 ? 前端学习课程：?【28个案例趣学前端】【400个JS面试题】 ? 寻找学习交流、摸鱼划水的小伙伴，请点击【摸鱼学习交流群】 在现代技术的世界中，人工智能（AI）正迅速演化，并对我们的生活产...
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python爬虫是数据挖掘吗_爬虫属于数据挖掘 python为什么叫爬虫
数据挖掘和爬虫有区别吗？ 数据挖掘和爬虫有很大的区别。数据挖掘过程应用于爬虫的可能性并不是特别大，但所占比例相对较大。但是使用爬虫，一般来说，爬虫都是爬到别人的网站上的，而且有些规则。因此，从数据挖掘的角度。使用爬虫的可能性比较大，但并不是...
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手把手教你使用LabVIEW人工智能视觉工具包快速实现图像读取与采集
前言 今天我们一起来使用LabVIEW AI视觉工具包快速实现图像的读取与颜色空间转换、从摄像头采集图像。工具包的安装与下载方法可见之前的两篇博客。 一、工具包位置 已经安装好的工具包位于程序框图-函数选板-Addons-VIRobotics-o...
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使用MATLAB对语音信号进行采集以及读写的方法
一、语音信号特点 20世纪90年代以来，语音信号采集与分析在实用化方面取得了许多实质性的研究进展。其中，语音识别逐渐由实验室走向实用化。一方面，对声学语音学统计模型的研究逐渐深入，鲁棒的语音识别、给予语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工神经网络的结合成为...
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视觉感知未来，高德数据采集模型部署实践！
1. 导读 作为DAU过亿的国民出行服务平台，高德地图每天为用户提供海量的检索、定位和导航服务，实现这些服务需要有精准的道路信息，比如电子眼位置、路况信息、交通标识位置信息等。读者是否会好奇，高德是如何感知到现实世界的道路信息，并提供这些数据给用户呢？...
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爬虫之验证码处理
文章目录 验证码处理 一、 字符验证码 1、 难点 2、 图像处理 3、 实例代码 二、 滑块验证码 1、 难点 2、 实现示例 三、 点触验证码 1、 问题 2、 解决方案 3、 使用案例 验证码处理 一、 字...
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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...
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你知道程序员再过几年会没落？
《Computer World》杂志曾经写过一篇文章，说“编程到1960年就会消失”，因为IBM开发了一种新语言FORTRAN，这种新语言可以让工程师写出他们所需的数学公式，然后提交给计算机运行，所以编程就会终结。 图片 又过了几年，我们听到了一种新...
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马毅、沈向洋联手，首届CPAL开奖！16人获新星奖，华人学者占据半壁江山
就在昨天，首届CPAL简约学术会议，正式公布了新星奖获奖者名单！ CPAL专注于解决机器学习、信号处理、优化等领域中普遍存在的简约、低维结构问题，并探索低维结构在智能硬件与系统、交叉科学和工程等新兴方向的应用。 创办这个会议的出发点，就是将其设计为一个...
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百度网盘首页全新改版：个人文档feed流推荐、大模型加持2步内完成所有操作
10月17日在2023百度世界大会上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏表示，重构后的百度网盘，不但实现了从图形界面交互到自然语言交互的转变，还增强了多模态信息理解。据了解，自2012年上线至今，百度网盘已积累8亿用户，文件量级达4万亿，每天用户会上传...
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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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科普神文，GPT背后的Transformer模型
上次《解读AI大模型，从了解token开始》一文中，我从最基础的概念“token”着手，跳过了复杂的算法逻辑，相信已经让大家建立起对AI大模型工作原理的清晰认知。 但如果仅仅只是依靠对文本的编码与数据分析，那人工智能时代应该早就到来了，为什么唯独是GPT...
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强化学习与多任务推荐
一、短视频推荐两阶段约束强化学习算法 首先介绍的一项快手自研的 WWW 2023 Research Track 工作，主要解决短视频推荐场景下的带约束多目标优化问题。 在短视频推荐单列场景中，用户通过上下滑形式和系统进行交互，观看多个视频。用户对每个...
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大型语言模型（LLM）技术精要，不看亏了
哈喽，大家好。 今天分享一篇知乎高赞文章，作者是张俊林老师。 图片 读完收获很多，能帮大家更好地理解、学习大模型。原文有2.8w字，我提炼了核心要点，阅读需要10min。 ChatGPT的出现给很多人带来了惊喜和醒悟。有人惊喜地发现大型语言模型（LLM）...
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全球首发！总结七十余种开源数据集，一览自动驾驶开源数据体系
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 基于数据驱动的各类深度学习模型任务，近年来随着数据集规模的不断扩大，性能逐渐被提升，国内外各大自动驾驶公司都在不断建立自己的数据库，以及数据闭环系统，期待数据的丰富能够解决下半场自动驾驶问题，那么如何...
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谷歌推出“先进天气预报 AI”MetNet-3，号称预测结果超过传统物理模型
11 月 3 日消息，谷歌研究院与 DeepMind 合作开发了最新的天气模型 MetNet-3，该模型以之前的 MetNet 和 MetNet-2 为基础，能够提前 24 小时，能够对全球天气情况进行高解析度预测，包括降水、表面温度、风速、风向和体感...
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新突破：科学家研发类脑纳米线网络，让 AI 模仿人类实时学习和记忆
11 月 3 日消息，科研人员近日模仿大脑中的神经网络，成功开发出一种可以动态学习和记忆的物理神经网络。该物理神经网络由微小的纳米线组成，并模仿大脑中的突触，通过响应电线相交点处的电子电阻变化来执行任务。 该物理神经网络通过识别和调用电脉冲序列，能够...
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马里兰&NYU合力解剖神经网络 模型反转用于解释AI生成图像
马里兰&NYU合力解剖神经网络，推出一种新的类反转方法，称为"Plug-In Inversion （PII）"，用于生成神经网络模型的可解释图像。 在神经网络训练中，一些神经元可能永远输出0，被称为"死节点"，而这些节点可以通过优化算法生成诡异和恐...
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AI视野：Gen-2支持生成4K高清视频；Midjourney推出Style Tuner工具；钉钉 AI 魔法棒正式上线；马斯克𝕏AI团队首批产品曝光
???AI应用 Gen-2史诗级更新 允许用户通过简单文本生成4K高清视频 Runway的AI视频生成工具Gen-2经历了一次重大更新，允许用户通过简单的文本输入来生成4K高清视频，彻底改变了创意软件的方式。 Gen-2体验地址:https://rese...
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AI生图太诡异？马里兰&NYU合力解剖神经网络，CLIP模型神经元形似骷髅头
AI黑盒如何才能解？ 神经网络模型在训练的时，会有些ReLU节点「死亡」，也就是永远输出0，不再有用。 它们往往会被被删除或者忽略。 恰好赶上了模糊了生与死的界限的节日——万圣节，所以这是探索那些「死节点」的好时机。 对于大多数图像生成模型来说，会输出正...
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科普神文，一次性讲透AI大模型的核心概念
图片 令牌，向量，嵌入，注意力，这些AI大模型名词是否一直让你感觉熟悉又陌生，如果答案肯定的话，那么朋友，今天这篇科普神文不容错过。我将结合大量示例及可视化的图形手段，为你由浅入深一次性讲透AI大模型的核心概念。 引言 随着科技公司及国际竞争的不断推进，...
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索尼《GT 赛车 7》中的 Sophy AI 将带来更具挑战性的游戏体验
在本周的更新中，Gran Turismo 7 《GT赛车7》游戏将迎来人工智能升级，索尼将其 Sophy AI 代理作为游戏的常设特性推出。此前，这家娱乐公司曾在今年初的几周内进行了有限的测试，但随着 GT7 Spec II 更新明天早晨推向游戏主机，So...
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机器学习 | PyTorch简明教程上篇
前面几篇文章介绍了特征归一化和张量，接下来开始写两篇PyTorch简明教程，主要介绍PyTorch简单实践。 1、四则运算 import torch a = torch.tensor([2, 3, 4] b = torch.tensor([3, 4,...
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机器学习|PyTorch简明教程下篇
接着上篇《PyTorch简明教程上篇》，继续学习多层感知机，卷积神经网络和LSTMNet。 1、多层感知机 多层感知机通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，是一个简单的神经网络，也是深度学习的重要基础，具体图如下： import num...
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OpenAI首席科学家：ChatGPT意识觉醒，AI共生成未来关键
OpenAI首席科学家Ilya Sutskever最近接受专访时提出了令人惊讶的观点。他认为ChatGPT可能已经具有意识，同时警示未来超级AI可能会带来潜在风险。因此，他的当前关注点不再是开发下一代通用人工智能，而是研究如何防止超级AI失控。 他预见未来...
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OpenAI首席科学家：ChatGPT已经出现意识，人类未来将与AI融合
昨晚，「ChatGPT可能已经有了意识」的话题就上了微博热搜。 OpenAI的联合创始人兼首席科学家Ilya Sutskever在接受采访时表示，现在的首要任务已经不是制作下一个GPT或DALL·E，而是研究如何阻止超级AI的失控！ 他认为，ChatG...
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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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特斯拉 Optimus 机器人项目招兵买马，聘请强化学习等领域工程师
11 月 1 日消息，特斯拉正在加速招聘人形机器人项目 Optimus 的工程师，包括一些强化学习方面的专家。 很多人对这个项目并不看好，认为它只是一个噱头。然而，特斯拉却非常认真地推进这个项目。最近，特斯拉展示了 Optimus 的最新原型，表现...
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姚班斯隆奖马腾宇正式宣布大模型创业
清华姚班校友兼斯坦福大学助理教授马腾宇宣布了一个引人注目的创业项目，名为Voyage，旨在提供卓越的嵌入模型。这个嵌入模型在MTEB数据集上表现超越OpenAI，成为SOTA。该项目的成功也得益于三位知名教授，包括斯坦福人工智能实验室主任Christoph...
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使用Panda-Gym的机器臂模拟进行Deep Q-learning强化学习
强化学习(RL 是一种机器学习方法，它允许代理通过试错来学习如何在环境中表现。行为主体因采取行动导致预期结果而获得奖励，因采取行动导致预期结果而受到惩罚。随着时间的推移，代理学会采取行动，使其预期回报最大化。 RL代理通常使用马尔可夫决策过程(MDP ...
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光学矩阵乘法将如何改变人工智能
当前的人工智能世界耗电且计算有限。模型开发的轨迹很快，但随着这种进步，需要大幅增加计算能力。现有的基于晶体管的计算正在接近其物理极限，并且已经难以满足这些不断增长的计算需求。 大型企业已经尝试通过开发自己的定制芯片解决方案来解决这个问题。然而，硬件瓶颈可...
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图模型也要大？清华朱文武团队有这样一些观点
在大模型时代，图机器学习面临什么样的机遇和挑战？是否存在，并该如何发展图的大模型？针对这一问题，清华大学朱文武教授团队首次提出图大模型（Large Graph Model）概念，系统总结并梳理了图大模型相关的概念、挑战和应用；进一步围绕动态性和可解释性，...
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【深度学习】生成对抗网络（GANs）详解！
一、概述 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks 是一种无监督深度学习模型，用来通过计算机生成数据，由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型通过框架中(至少 两个模块：生成模型(Generat...
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像搭乐高一样做数学定理证明题，GPT-3.5证明成功率达新SOTA
背景 作为长链条严格推理的典范，数学推理被认为是衡量语言模型推理能力的重要基准，GSM8K 和 MATH 等数学文字问题（math word problem）数据集被广泛应用于语言模型的测评和比较中。事实上，数学作为一项科学研究并不仅仅包括计算具体实例，...
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AI智能超越人类终解开！李飞飞高徒新作破圈，5万个合成数据碾压人类示例，备咖啡动作超丝滑
AI巨佬Geoffrey Hinton称，「科技公司们正在未来18个月内，要使用比现在GPT-4多100倍的算力训练新模型」。 更大参数的模型，对算力需求巨大的同时，对数据也提出了更高的要求。 但是，更多的高质量数据该从何来？ 英伟达高级科学家Jim F...
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对比GPU，使用FPGA创建神经网络
当代的CPU按照一维方式进行计算，顺序执行指令，并将算法分解为逐条加载和执行的指令。然而，未来的计算发展趋势表明，我们将越来越多地依赖硬件加速器来支持并行执行，这将成为计算的常态。这种发展趋势将统一算法和硬件结构的利用，从而实现更快、更高效的解决方案。...
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生成的分子几乎 100% 有效，用于逆向分子设计的引导扩散模型
「从头分子设计」是材料科学的「圣杯」。生成深度学习的引入极大地推进了这一方向，但分子发现仍然具有挑战性，而且往往效率低下。 以色列理工学院（Technion-Israel Institute of Technology）和意大利威尼斯大学（Univers...
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港大等发布GraphGPT：1/50微调参数，准确率提升10倍！无需超长token，LLM也能读懂图结构
图神经网络（Graph Neural Networks）已经成为分析和学习图结构数据的强大框架，推动了社交网络分析、推荐系统和生物网络分析等多个领域的进步。 图神经网络的主要优势在于它们能够捕获图数据中固有的结构信息和依赖关系。利用消息传递和聚合机制，图...
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联合国高级别人工智能咨询机构成立，曾毅张凌寒入选专家组成员
当地时间10月26日，联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯在纽约总部宣布，正式成立联合国高级别人工智能咨询机构（High Level Advisory Body on AI），对于这项技术带来的风险和机遇进行探讨，并为国际社会加强治理提供支持。 联合国高级别...
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AI视野：OpenAI成全球第三最有价值初创公司；SDXL推精简版本；小米14将搭载WPS AI功能；Bing AI拒绝生成女性逼真图像
???AI应用 SDXL推精简版本SSD-1B 推理速度提升60% Segmind Stable Diffusion1B（SSD-1B）是一款高效、高速的文本生成图像AI模型，为图像生成提供广泛可能性，它是稳定扩散XL的精简版本，体积减小50%，但速度提升...
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DeepMind：谁说卷积网络不如ViT？
深度学习的早期成功可归功于卷积神经网络（ConvNets）的发展。近十年来，ConvNets 主导了计算机视觉基准测试。然而近年来，它们越来越多地被 ViTs（Vision Transformers）所取代。 很多人认为，ConvNets 在小型或中等规...