AIGC:让生成式AI成为自己的外脑
本博客将深入探讨AIGC(人工智能生成内容)的概念、原理及其如何成为我们的“外脑”。首先,我们将介绍生成式AI的基本概念和当前的发展现状,然后分析AIGC在各个领域的应用及其带来的变革。接着,我们将详细解析生成式AI的核心技术,包括自然语言处理、深度学习、模型训练等方面的知识。最后,通过具体的代码示例,展示如何在实际项目中运用AIGC技术,并讨论其可能面临的挑战和未来发展趋势。
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【AIGC】全球首位AI软件工程师 Devin,程序员们真的会失业吗
AI工程师Devin的横空出世,开启了人工智能技术在软件开发领域的新纪元。Devin不仅展现出令人惊叹的智能编码能力,更能独立思考、自主学习,有望与人类工程师形成高度互补和协作。如果工程师很好的利用AI工程师,那么可以让工作效率更上一层楼。软件行业正在经历一场AI驱动的变革,Cognition公司及其团队也必将在这场革命中扮演重要角色,推动AI技术在软件工程领域落地生根,为提高企业生产力带来前所未有的机遇。强烈推荐推荐一:人工智能网站。
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AI大模型的预训练、迁移和中间件编程
OpenAI 在 2022 年 11 月推出了人工智能聊天应用ChatGPT。它具有广泛的应用场景,在多项专业和学术基准测试中表现出的智力水平,不仅接近甚至有时超越了人类的平均水平。这使得 ChatGPT 在推出之初就受到广大用户的欢迎,被科技界誉为人工智能领域的新里程碑。人们在为生成式人工智能所带来的多模态内容创作效率的提升而欢呼时,常常低估ChatGPT的推理能力。
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2024年AI辅助研发:科技创新的引擎
2024的AI辅助研发的扩展相关信息
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2024 AI 辅助研发的新纪年
随着人工智能技术的持续发展与突破,2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计,从软件开发到材料科学,AI正逐渐渗透到研发的各个环节,变革着传统的研发模式。在这一背景下,AI辅助研发不仅提升了研发效率,降低了成本,更在某种程度上解决了复杂问题,推动了科技进步。2024年,随着AI技术的进一步成熟,AI辅助研发的趋势将更加明显,其潜力也将得到更广泛的挖掘和应用。
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AI时代 编程高手的秘密武器:世界顶级大学推荐的计算机教材
清华、北大、MIT、CMU、斯坦福的学霸们在新学期里要学什么?今天我们来盘点一下那些世界名校计算机专业采用的教材。
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领域专家精心讲解AI视频生成
近几个月来,视频生成领域陆续发布了新技术、新模型和新工具,AI 生成的视频效果也得到了肉眼可见的提升和颠覆。很多人认为,人工智能领域接下来公认的主战场,毋庸置疑是视频生成技术。随着一夜爆火的 Pika 1.0 全面开放、Runway 发布的 Gen-2 开始商业化探索、Meta、Moonvalley 和 Stability AI 等公司陆续发布了 AI 视频工具等,视频生成在整个 AI 领域掀起了讨论热潮。与此同时,当我们把视线聚焦在国内的 AI 视频生成领域上,同样也看到了新的研究不断出现。
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迈向AI时代:掌握Python编程与ChatGPT的强强联手
随着人工智能技术的飞速发展,编程已经成为了越来越多人必备的技能之一。而Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言,更是受到了广大初学者的青睐。如今,借助ChatGPT这样的自然语言处理模型,我们可以更加轻松地学习Python编程。本书创新地以ChatGPT作为辅助学习工具,系统全面地讲解了零基础读者如何快速有效地学习Python编程技能。全书共15章,第1章讲解了ChatGPT的功能及在编程学习中的作用;第2章讲解了Python的语言特点及开发环境的搭建;
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图像处理:Tiler制作你的专属卡通头像和LOGO(圣诞特别篇)
快来用图像处理技术,生成你的专属卡通头像或LOGO吧!
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归一化(Normalization)
归一化是一种数据处理方式,能将数据经过处理后限制在某个固定范围内。归一化存在两种形式,一种是在通常情况下,将数处理为 [0, 1] 之间的小数,其目的是为了在随后的数据处理过程中更便捷。例如,在图像处理中,就会将图像从 [0, 255] 归一化到 [0, 1]之间,这样既不会改变图像本身的信息储存,又可加速后续的网络处理。其他情况下,也可将数据处理到 [-1, 1] 之间,或其他的固定范围内。另一种是通过归一化将有量纲表达式变成无量纲表达式。那么什么是量纲,又为什么需要将有量纲转化为无量纲呢?
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大模型训练PEFT与LORA介绍
本文针对大模型的低资源训练策略LORA的原理和代码实现进行了介绍。
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由世界第一个AI软件工程师Devin引发的热潮背后----程序员到底会不会被代替?AI发展至如今是否初衷已变?
AI被发明出来自始至终都是以辅助服务人类为目的的,即使现在依旧如此,可是由于这个目的在逐步达成的过程中,社会的发展模式与其的适应性并非如我们想的那样好,AI辅助人类是为了让人类的生活更加美好,但是如今社会的发展模式还停留在通过劳动获取报酬,依靠报酬活着,当AI把这些工作做了以后,大部分人就无法通过自己的劳动获取报酬,没有钱,寸步难行.换句话来说AI发展的初衷从未变过,只是AI的发展趋势逐渐与社会运作模式脱轨,程序员有被代替的忧虑也合乎情理,AI展现出来的潜力巨大。他认为,“未来,我们都可以编程计算机。
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从YOLOv1到YOLOv8的YOLO系列最新综述【2023年4月】
这是一篇2023.4.4发表的arXiv关于YOLO系列综述
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SAM - 分割一切图像【AI大模型】
如果你认为 AI 领域已经通过 ChatGPT、GPT4 和 Stable Diffusion 快速发展,那么请系好安全带,为 AI 的下一个突破性创新做好准备。推荐:用快速搭建3D场景。Meta 的 FAIR 实验室刚刚发布了 Segment Anything Model (SAM),这是一种最先进的图像分割模型,旨在改变计算机视觉领域。SAM 基于对自然语言处理 (NLP) 产生重大影响的基础模型。它专注于可提示的分割任务,使用提示工程来适应不同的下游分割问题。为什么我们对 SAM 如此兴奋?
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AI大模型学习:理论基石、优化之道与应用革新
然而,尽管AI大模型在各个领域的应用已经取得了显著的成果,但它们的性能仍有提升的空间。通过合理分配计算资源、精细调整参数、应用正则化方法和模型压缩技术,以及利用分布式计算和并行计算等技术,可以有效提升模型的性能和效率,为AI大模型学习的发展提供有力支持。在数学基础上,AI大模型学习运用了大量的线性代数、概率论和优化算法等知识,通过不断迭代和优化模型参数,提升模型的准确性和效率。随着数据量的爆炸式增长和模型复杂度的不断提高,如何有效地进行模型训练和优化,以提升模型的准确性和效率,成为了研究者们关注的焦点。
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人工智能时代为什么将 Python 称为第一语言?
在实现文件读写过程中,Python 使用了上下文管理器(Context Manager)来自动处理文件的打开和关闭,而 Java 和 C++ 需要使用更多的语句来完成同样的任务。,要实现同样功能,Python的代码量明显少于Java、C++等语言,意味着可以缩短开发周期,提升开发效率。刚刚入门时,在看代码的过程中,我常常会遇到一些看不懂的地方,需要去各种地方查阅资料,一研究就是大半天。r筛选),只看别人的代码,多多理解学习别人的分析思路,然后在本地或线上运行,体验编译出结果的快乐。
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YOLOv5训练结果性能分析
目录一、confusion_matrix.png 混淆矩阵二、F1_curve.png F1曲线三、labels.jpg 标签四、labels_correlogram.jpg 体现中心点横纵坐标以及框的高宽间的关系五、P_curve.png 单一类准确率六、R_curve.png 单一类召回率七、PR_curve.png 精确率和召回率的关系图八、result.png 结果loss functions一、confusion_
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关于几款AI人工智能驱动的代码生成插件,强烈推荐:通义灵码
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[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用GPU加速
在深度学习当中,我们训练模型通常要对模型进行反复的优化训练,仅用CPU来进行训练的话需要花费很长时间,但是我们可以使用GPU来加速训练模型,这样就可以大大减少我们训练模型花费的时间。
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【自动驾驶】模型预测控制(MPC)实现轨迹跟踪
文章目录参考资料1. 基本概念MPC vs PIDMPC vs optimal controlMPC优点2. MPC整体流程预测区间与控制区间约束MPC流程参考资料bilibili的DR_CAN讲解的MPC模型预测控制器知乎上一个比较通俗易懂的解释模型预测控制轨迹跟踪模型预测控制(MPC)原理与python实现DR_CAN笔记MPCMPC控制笔记1. 基本概念模型预测控制(MPC)的核心思想就是以优化方法求解最优控制器,其中优化方法大多时候采用二次规划(Quadratic Prog
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