解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展 1.简介 Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术，目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现，如算术推理（arithmetic reasoning）、常识推理（co
1.AIGC概述 AIGC，全称Artificial Intelligence Generated Content，即人工智能生成内容。这是一种新兴的人工智能技术，其核心思想是利用人工智能模型，根据给定的主题、关键词、格式、风格等条件，自动生成各种类型的文本、图像、音频、视频等内容。 1.1定义与背
stable diffusion是一种潜在扩散模型，可以从文本生成人工智能图像。为什么叫做潜在扩散模型呢？这是因为与在高维图像空间中操作不同，它首先将图像压缩到潜在空间中，然后再进行操作。 在这篇文章中，我们将深入了解它到底是如何工作的,还能够知道文生图的工作方式与图生图的的工作方式有何不同？CFG
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
LLM 大模型学习必知必会系列(十)：基于AgentFabric实现交互式智能体应用,Agent实战 0.前言 **Modelscope **是一个交互式智能体应用基于ModelScope-Agent，用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体，目前已经在生产级别落地。AgentFabric围绕可
LLM 大模型学习必知必会系列(八)：10分钟微调专属于自己的大模型 1.环境安装 # 设置pip全局镜像 (加速下载) pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 安装ms-swift pip
LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践 1.多模态大模型推理 LLM 的推理流程： 多模态的 LLM 的原理： 代码演示：使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型，视觉大模型，音频大模型的推理 环境配置与安装 以下主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免
Jerry 是一家位于北美的科技公司，利用人工智能和机器学习技术，简化汽车保险和贷款的比价和购买流程。在美国，Jerry 的应用在其所属领域排名第一。 随着数据规模的增长，Jerry 在使用 AWS Redshift 时遇到了一些性能与成本的挑战。Jerry 重新设计了系统架构，使用 ClickHo
检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统 什么是 RAG LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。 正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augm
就像黑火药时代里突然诞生的核弹一样，OpenAI的ChatGPT语言模型的横空出世，是人工智能技术发展史上的一个重要里程碑。这是一款无与伦比、超凡绝伦的模型，能够进行自然语言推理和对话，并且具有出色的语言生成能力。
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。
前言 百度AI是指百度公司的人工智能技术全称。它采用深度学习技术，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉、知识图谱等，可应用于各个领域如互联网、医疗、金融、教育、汽车、物流等。百度AI的发展将帮助人类更好地理解世界和提高生活品质，接下来就通过一个小案例演示实现百度AI在文字和图像敏感审核应用。 项目
数字时代的自我呈现：探索个人形象打造的创新工具——FaceChain深度学习模型工具 1.介绍 FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低一张照片即可获得独属于自己的个人形象数字替身。FaceChain支持在gradio的界面中使用模型训练和推理能力，也支
摘要：本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能。 本文分享自华为云社区《python进阶——人工智能实时目标跟踪,这一篇就够用了！》，作者：lqj_本人 。 前言 本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能。 项目介绍 区域性锁定目标实时
这篇文章，值得关注的是，盖茨提出对人工智能如何可以减少世界上最严重的不公平现象的思考，以及我们关注的人工智能风险问题。
听说过使用python在网站爬虫，或者数据清洗，或者人工智能原型验证，但是用在GUI开发上倒是头一回。今儿就来瞧瞧怎么个玩法！
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 本文介绍了一种用于实时语音增强的双信号变换 LSTM 网络 (DTLN)，作为深度噪声抑制挑战 (DNS-Challenge) 的一部分。该方法将短时傅立叶变换 (STFT) 和学习分析和综合基础
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 心血管疾病是最严重的死亡原因之一，每年在全世界造成严重的生命损失。持续监测血压似乎是最可行的选择，但这需要一个侵入性的过程，带来了几层复杂性。这促使我们开发一种方法，通过使用光体积描记图（PPG）
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 血压的测量和预测是心脏病患者和有心脏问题的人的一个重要条件，应该保持持续的控制。在这项研究中，基于从使用袖带的个体获得的振荡波形，振荡波形分为三个周期。第一个周期是从起点到收缩压(SBP)，第二个
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 卷积神经网络（CNN）通过从原始数据中自动学习层次特征表示，在图像识别任务中取得了巨大成功。虽然大多数时间序列分类（TSC）文献都集中在1D信号上，但本文使用递归图（RP）将时间序列转换为2D纹理
