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共 7750 條

以自組織映射算法促進(jìn)高效的LLM檢索增強(qiáng)生成

本文將探討使用自組織映射（SOM）算法來提升RAG的LLM上下文的檢索性能，并給出具體的示例展示。當(dāng)今社會，人們使用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練包含數(shù)百萬和數(shù)十億模型參數(shù)的大型語言模型（LLM），目標(biāo)是生成文本，如文本完成、文本摘要、語言翻譯和回答問題。

2024-04-19 09:00:01

映射算法大型語言模型 LLM

Mixtral：數(shù)據(jù)流中的生成式稀疏專家混合模型

本文探索如何通過Mistral AI公司的開放模型使用新型 GenAI LLM 與數(shù)據(jù)流管道構(gòu)建實時 LLM 管道。該模型可以由輕量級無服務(wù)器REST API或Transformer庫運行。

2024-04-18 09:02:11

數(shù)據(jù)流 Mixtral 混合模型

谷歌調(diào)優(yōu)MusicLM的秘密：用戶偏好數(shù)據(jù)

本文將探索谷歌公司如何通過網(wǎng)絡(luò)途徑來收集用戶偏好數(shù)據(jù)從而調(diào)優(yōu)其MusicLM音樂模型。MusicLM是谷歌公司開發(fā)的文本到音樂人工智能中的旗艦產(chǎn)品，最初發(fā)布于2023年初。

2024-04-17 08:50:36

MusicLM 音樂模型人工智能

利用機(jī)器非學(xué)習(xí)進(jìn)行后門攻擊

信息安全是一個古老的計算機(jī)領(lǐng)域。許多 80 后還記得自己小時候經(jīng)常聽到的瑞星殺毒和江民殺毒軟件。這些 90 年代火遍大江南北的信息安全工具，至今仍然影響著使用互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的千家萬戶。

2024-04-17 08:00:00

人工智能機(jī)器非學(xué)習(xí)

如何測試大型語言模型

投資生成式人工智能的公司發(fā)現(xiàn)，測試和質(zhì)量保證是兩個最需要改進(jìn)的關(guān)鍵領(lǐng)域。以下是針對嵌入生成式AI應(yīng)用中的LLMs（大型語言模型）的四種測試策略。

2024-04-16 16:14:01

人工智能 LLM RAG

2024年在Web應(yīng)用程序中實現(xiàn)前沿技術(shù)的JavaScript庫

在當(dāng)今的信息技術(shù)領(lǐng)域，ChatGPT這款人工智能工具已經(jīng)廣為人知，它是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在實踐中的一個典型應(yīng)用。盡管人工智能技術(shù)具有創(chuàng)新性，并伴隨一定的潛在風(fēng)險，但開發(fā)人員已經(jīng)開始在日常工作中廣泛使用這類AI工具。

2024-04-16 09:11:27

人工智能 ChatGPT AI工具

值得推薦的七大模型部署和服務(wù)工具

不妨了解可以簡化在生產(chǎn)環(huán)境中部署大型機(jī)器學(xué)習(xí)模型并產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值的主流工具和框架。

2024-04-16 08:00:00

大型機(jī)器學(xué)習(xí)MLOps

一文帶你全面了解開源時間序列預(yù)測利器——TimeGPT

Nixtla公司開發(fā)的開源產(chǎn)品TimeGPT是一個專門為預(yù)測時間序列數(shù)據(jù)而設(shè)計的生成式預(yù)訓(xùn)練模型。這是一種強(qiáng)大的模型資產(chǎn)，可以讓你更準(zhǔn)確地預(yù)測未來的結(jié)果，讓你擁有先見之明，能夠幫助你利用即將到來的機(jī)會避開可能的陷阱。

2024-04-15 09:09:54

TimeGPT 人工智能算法

將AI集成到DevOps，以增強(qiáng)工作流自動化

本文將從方法和工具層面，和你探討如何將AI融入更廣泛的DevOps框架，以提升團(tuán)隊在交付軟件過程中的效率、敏捷性和應(yīng)變能力。

2024-04-15 08:00:00

人工智能 DevOps

擴(kuò)散模型如何幫助創(chuàng)建更好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)

擴(kuò)散模型具有令人印象深刻的生成高質(zhì)量圖像的能力，并且能夠幫助創(chuàng)建更好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

2024-04-12 08:59:02

強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)人工智能擴(kuò)散模型

2024年增強(qiáng)瀏覽器安全性的技術(shù)及發(fā)展趨勢

本文探討了2024年增強(qiáng)瀏覽器安全性的技術(shù)及相關(guān)趨勢。

2024-04-12 08:00:00

安全瀏覽器安全 Web瀏覽器

編程的“Devin AI 時代”，軟件開發(fā)者的喜與憂

盡管一些想引起注意力的專家已經(jīng)提出過類似的觀點，但歷史上沒有先例支持這樣的結(jié)論。技術(shù)進(jìn)步——從高級語言到面向?qū)ο笤俚娇蚣堋呀?jīng)穩(wěn)步提高了開發(fā)者的生產(chǎn)力，但需求只增不減。

2024-04-11 13:30:06

AI 開發(fā)框架

數(shù)據(jù)如何影響產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程

數(shù)據(jù)因行業(yè)不同而不同，這也影響著不同行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程——在某個行業(yè)中有效的策略在另一個行業(yè)中卻行不通。而信息的多樣性和可用性如何影響不同領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程呢？

2024-04-11 10:09:49

數(shù)字化轉(zhuǎn)型

使用BERT的LLM提取摘要

提取摘要是自然語言處理領(lǐng)域的一項重要技術(shù)，人們需要了解如何使用BERT摘要從文本語料庫中提取關(guān)鍵句子。本文深入探討了提取摘要的基本原理和應(yīng)用，并將研究大型語言模型的作用，特別是BERT(來自Transformers的雙向編碼器表示)以增強(qiáng)該過程。

2024-04-11 08:53:57

大型語言模型 BERT 人工智能

基于圖技術(shù)提升多模型協(xié)作性能

本文旨在展示如何借助開源框架Intelli并運用圖技術(shù)編排人工智能模型，解決優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)中多模型協(xié)作問題。

2024-04-11 08:00:00

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

GPT-5：我們期待看到的4個新功能

盡管我們不知道GPT-5何時發(fā)布，但是我們依然可以期待一下GPT-5的新功能。

2024-04-10 11:47:41

人工智能 ChatGPT

從Postgres到ScyllaDB NoSQL，速度提升349倍

看看Coralogix如何將查詢處理時間從30秒縮短到86毫秒，以及如何借助WebAssembly和Rust進(jìn)行下一步優(yōu)化。

2024-04-10 08:00:00

盤點六大Devin替代方案：自動化你的編程任務(wù)

Devika是由Lyminal和Stition.AI創(chuàng)始人Mufeed VH（Hamzakutty）研發(fā)的一款開源AI軟件工程師。該系統(tǒng)能夠理解人類指令，將其拆解成具體任務(wù)，并通過自主研究和編寫代碼來達(dá)成預(yù)設(shè)目標(biāo)。

2024-04-09 20:55:39

Devin AI 編程

架構(gòu)見解：使用Instagram示例設(shè)計高效的多層緩存

本文將從架構(gòu)和開發(fā)的角度探討多層緩存的概念，重點關(guān)注像Instagram這樣的實際應(yīng)用程序，并提供設(shè)計和實現(xiàn)高效多層緩存系統(tǒng)的見解。

2024-04-09 09:56:52

多層緩存架構(gòu)Instagram

深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的超級英雄——BatchNorm2d

本文旨在展示在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中使用BN2D的背后邏輯。文中使用類玩具圖像數(shù)據(jù)的示例卷積模型僅用于展示在DL網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中結(jié)合BN2D實例情況下的預(yù)期結(jié)果的性能改進(jìn)。最后的結(jié)論是，跨空間和通道維度的BN2D歸一化帶來了訓(xùn)練穩(wěn)定性、更快的收斂性和增強(qiáng)的泛化能力，最終有助于深度學(xué)習(xí)模型的成功。

2024-04-09 09:52:09

BN2D 深度學(xué)習(xí)人工智能

倍殺！谷歌表示：Rust團(tuán)隊的開發(fā)效率是C++團(tuán)隊的兩倍

早在2016年Dropbox和2018年Figma就已經(jīng)開始嘗試用Rust重寫代碼以確保內(nèi)存安全，但當(dāng)時業(yè)界對于Rust在生產(chǎn)力和語言可靠性方面的疑慮并未完全消除。

2024-04-08 18:55:54

Rust C++開發(fā)

守護(hù)生成式人工智能之門，規(guī)避人工智能進(jìn)化中的安全挑戰(zhàn)

本文將幫助人們了解生成式人工智能進(jìn)化中的安全挑戰(zhàn)，并討論了減少潛在泄漏、操縱和濫用數(shù)據(jù)的可靠措施。

2024-04-08 07:52:24

數(shù)據(jù)安全 GenAI 人工智能

谷歌發(fā)布超強(qiáng)AI視頻編輯工具！施展魔法的VLOGGER，音頻加圖片就搞定唇形和手勢，還把表情編輯玩出花了！

毫無疑問VLOGGER的視頻留下了令人印象深刻的亮點。如講話時自然的身體姿勢，增加手部運動以在一定程度上提升了視頻的真實感。

2024-04-07 13:31:51

谷歌 VLOGGER 視頻

生成型人工智能優(yōu)化框架研究

本文旨在探討如何打造一種優(yōu)質(zhì)的生成型人工智能框架，以明確的業(yè)務(wù)目標(biāo)為指導(dǎo)并選擇正確的優(yōu)化策略，從而更好地滿足客戶需求。

2024-04-07 10:03:41

人工智能大型語言模型 AI

如何利用OpenAI、NATS和Streamlight徹底改變實時警報

本文介紹如何使用OpenAI、NATS和Streamlit構(gòu)建人工智能實時驅(qū)動的天氣警報聊天應(yīng)用程序，并了解現(xiàn)代實時警報系統(tǒng)的工作原理。

2024-04-07 09:49:18

OpenAI NATS Streamlit

神經(jīng)矩陣：數(shù)字進(jìn)化的新生命形式

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，有些人害怕機(jī)器人的崛起，有些人擔(dān)心人工智能將會接管世界。但是人們需要了解人工智能的未來發(fā)展，以及電子生命形式將會如何誕生。

2024-04-03 09:00:00

人工智能神經(jīng)矩陣

gSASRec : 利用負(fù)采樣降低序列推薦中的過度自信問題

推薦系統(tǒng)能夠給亞馬遜和 TikTok 每年帶來 30% - 40% 的流量或者銷售額增量，因此毫無疑問，推薦系統(tǒng)是互聯(lián)網(wǎng)和科技公司的搖錢樹。

2024-04-03 08:00:00

gSASRec 推薦算法

突破障礙：生成式人工智能如何重塑數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域

本文將更詳細(xì)地探討生成式人工智能的基本原理和模型以及其在數(shù)據(jù)分析中的用途。

2024-04-02 15:37:04

即將過時的 5 種軟件開發(fā)技能！

盡管人工智能編碼助手的用途遠(yuǎn)不止代碼完成，但開發(fā)人員會歡迎能夠消除編碼中最冗余的方面。IDE 中的 AI 代碼補(bǔ)全將自動填充類、函數(shù)和名稱，從而消除重復(fù)任務(wù)。使用支持人工智能的工具創(chuàng)建軟件意味著更少的繁瑣任務(wù)和更多創(chuàng)造力。

2024-04-02 15:04:44

開發(fā)人工智能代碼

如何確保視頻流媒體平臺免受網(wǎng)絡(luò)攻擊

本文將和您討論針對視頻流媒體平臺的常見網(wǎng)絡(luò)攻擊，平臺的安全態(tài)勢，以及如何從平臺與用戶的角度予以保護(hù)。

2024-04-02 09:00:00

網(wǎng)絡(luò)安全勒索軟件

探索函數(shù)式編程范式的力量

本文探討了函數(shù)式編程，它在不可變數(shù)據(jù)上使用無狀態(tài)函數(shù)以簡化并發(fā)性，并提高可靠性。

2024-04-02 08:00:00

函數(shù)式編程開發(fā)

增強(qiáng)包容性：如何利用Edge?ML支持具有特殊需求的個人

本文介紹了Edge ML如何支持具有特殊需求的個人，包括其優(yōu)勢和道德考慮。

2024-04-01 09:00:00

Edge ML 機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

利用生成對抗性網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行欺詐檢測

本文使用生成對抗性網(wǎng)絡(luò)（GANs）作為數(shù)據(jù)增強(qiáng)工具，試圖解決與不平衡數(shù)據(jù)集相關(guān)的欺詐檢測這個經(jīng)典問題。

2024-04-01 08:00:00

生成對抗性網(wǎng)絡(luò)算法

大型語言模型如何教會自己遵循人類指令？

大型語言模型(LLM)自我改進(jìn)的領(lǐng)域之一是指令微調(diào)(IFT)，也就是讓大型語言模型教會自己遵循人類指令。

2024-03-29 09:00:00

大型語言模型 ChatGPT

合作、征服、成長：掌握開源項目問題管理的藝術(shù)

作為開源項目維護(hù)者，你是否曾經(jīng)遇到過這樣一個難題：猶豫是應(yīng)該親自解決問題還是創(chuàng)建一個問題反饋(issue)尋求社區(qū)幫助？

2024-03-29 08:00:00

如何正確選擇NoSQL數(shù)據(jù)庫

本文在提出5個關(guān)鍵問題的基礎(chǔ)上，針對NoSQL數(shù)據(jù)的選擇向您介紹了當(dāng)前業(yè)界領(lǐng)先的幾款開源和商業(yè)類型NoSQL數(shù)據(jù)庫。

2024-03-28 09:00:00

NoSQL 數(shù)據(jù)庫

蘋果研發(fā)多模態(tài)AI，這是研究人員迄今發(fā)現(xiàn)的結(jié)果

蘋果的研究人員揭示了確保多模態(tài)AI成功的擴(kuò)展定律和訓(xùn)練方法。

2024-03-28 08:00:00

人工智能多模態(tài)語言模型

如何使用Node.js和Web?3.0構(gòu)建去中心化應(yīng)用程序

在快速發(fā)展的Web開發(fā)環(huán)境中，Web 3.0代表了向更加分散、用戶授權(quán)的互聯(lián)網(wǎng)的范式轉(zhuǎn)變。

2024-03-27 11:18:02

Web開發(fā)Node.js DApp

AI時代的網(wǎng)絡(luò)安全：探索AI生成的網(wǎng)絡(luò)攻擊

人工智能在實現(xiàn)便利的同時，也為網(wǎng)絡(luò)安全帶來了諸多威脅。本文將揭示AI催生的關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)威脅。

2024-03-27 11:12:13

人工智能網(wǎng)絡(luò)安全

等不及公開了！最新Sora模型細(xì)節(jié)揭秘：預(yù)計峰值需要72萬塊H100！每月至少4200塊H100！縮放定律依舊有效！

在這篇博文中，我們將深入探討 Sora 背后的一些技術(shù)細(xì)節(jié)。我們還討論了我們目前對這些視頻模型的影響的思考。最后，我們討論了關(guān)于用于訓(xùn)練 Sora 等模型的計算的想法，并提出了訓(xùn)練計算與推理相比如何的預(yù)測，這對估計未來 GPU 需求具有有意義的指示。

2024-03-26 16:48:00

Sora 模型 OpenAI

生成式人工智能在搜索引擎優(yōu)化（SEO）中的應(yīng)用頂級案例?

生成式人工智能為 SEO 專業(yè)人士創(chuàng)造了全新的機(jī)會，包括簡化流程、獲得有價值的見解、預(yù)測未來趨勢并為搜索引擎制作更相關(guān)的內(nèi)容。?

2024-03-26 15:02:34

生成式人工智能人工智能 SEO

如何使用免費網(wǎng)絡(luò)安全工具Canary Tokens查明黑客何時訪問了您的文件？

Canary Tokens免費且易于使用，可以為您確數(shù)據(jù)安全。

2024-03-26 09:00:00

數(shù)據(jù)安全網(wǎng)絡(luò)安全

在Raspberry Pi上運行本地LLM和VLM

本文將探討如何讓Phi-2、Mistral和LLaVA等小微模型借助于Ollama得以在樹莓派上以本地方式運行。

2024-03-26 08:00:00

LLM VLM Raspberry

應(yīng)對生成人工智能的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)治理要如何發(fā)展？

生成式人工智能為組織如何獲取和使用數(shù)據(jù)帶來了新的風(fēng)險、挑戰(zhàn)和機(jī)遇。數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊可以通過以下四種方式應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。

2024-03-25 19:47:00

AIGC 數(shù)據(jù)治理

預(yù)見AI的下一個十年！從Suleyman到LeCun，三位大佬坐而論道：顛覆醫(yī)療保健業(yè)、圖靈測試升級、AI與物理世界交融

圖靈測試——由英國數(shù)學(xué)家和計算機(jī)科學(xué)家艾倫·圖靈在1950年提出的概念——可能需要重新審視。這是一個長期以來用來衡量機(jī)器是否具備與人類相當(dāng)?shù)闹悄苄袨榈臉?biāo)準(zhǔn)測試。然而，當(dāng)Mustafa Suleyman真正意識到生成式AI的力量時，連這個測試本身需要修訂的想法也隨之產(chǎn)生。

2024-03-25 19:09:03

AI 醫(yī)療保健業(yè)AI

能玩3D游戲的AI玩家！谷歌新智能體SIMA發(fā)布，但水平還在“新手村”

SIMA不同于自己的AI前輩們（例如一生都在下圍棋的AlphaGo），AI從被訓(xùn)練玩一個單獨的游戲解脫出來，第一次成為了可玩所有游戲的、能接受指導(dǎo)的游戲AI代理。

2024-03-25 09:18:15

3D游戲 AI SIMA

如何利用對抗學(xué)習(xí)實現(xiàn)產(chǎn)品推薦功能？

推薦系統(tǒng)自 1992 年首篇論文提出協(xié)同過濾算法誕生以來，經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)公司百萬次的模型迭代，猶如不斷涅槃的鳳凰，從一次又一次的低谷中不斷重生，先后誕生了百分點、快手、抖音、今日頭條等知名的公司和產(chǎn)品。

2024-03-25 09:00:00

人工智能深度學(xué)習(xí)對抗學(xué)習(xí)

利用MindsDB和Anyscale微調(diào)Mistral 7B模型

本文將討論MindsDB和Anyscale Endpoints如何以一種經(jīng)濟(jì)高效且簡單的方式，將開源大模型與數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)。同時會探討微調(diào)對模型行為的影響，以及微調(diào)與提示工程的關(guān)系。

2024-03-25 08:00:00

人工智能 MindsDB Anyscale

LLM、RAG雖好，但XGBoost更香！

大型語言模型（LLMs）產(chǎn)生文本輸出，但這里的重點在于利用LLMs生成的內(nèi)部嵌入（潛在結(jié)構(gòu)嵌入），這些嵌入可以傳遞給像XGBoost這樣的傳統(tǒng)表格模型。雖然Transformers無疑已經(jīng)徹底改變了生成式人工智能，但它們的優(yōu)勢在于處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、序列數(shù)據(jù)以及涉及復(fù)雜模式的任務(wù)。

2024-03-22 16:13:42

LLM RAG XGBoost

掌握Docker網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動程序：優(yōu)化容器通信

本文將探討Docker中網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動程序的重要性、它們的功能、可用的多種類型，以及選擇合適的驅(qū)動程序來優(yōu)化容器網(wǎng)絡(luò)的最佳實踐。

2024-03-22 09:54:04

Docker 網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動容器網(wǎng)絡(luò)

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