引言 Function Calling 是一个允许大型语言模型（如 GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能。 Function Calling允许我们以 JSON 格式向 LLM 模型描述函数，并使用模型的固有推理能力来决定在生成响应之前是否调用该函数。模型本身不执行函数，而是生成包含函
最近YOLO家族又添新成员：YOLOv10，YOLOv10 提出了一种一致的双任务方法，用于无nms训练的YOLOs，它同时带来了具有竞争力的性能和较低的推理延迟。此外，还介绍了整体效率-精度驱动的模型设计策略,从效率和精度两个角度对YOLOs的各个组成部分进行了全面优化，大大降低了计算开销，增强了...
本文介绍了注意力机制的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的注意力机制模型应用于文本分类任务。
学会如何安装配置华为云ModelArts、开发板Atlas 200I DK A2， 并打通一个训练到推理的全流程思路。 > 在本篇章，首先我们开始进入训练阶段！
论文提出CeiT混合网络，结合了CNN在提取低维特征方面的局部性优势以及Transformer在建立长距离依赖关系方面的优势。CeiT在ImageNet和各种下游任务中达到了SOTA，收敛速度更快，而且不需要大量的预训练数据和额外的CNN蒸馏监督，值得借鉴 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:
粗排/精排的个性化多任务学习模型，能预估20多个不同的预估值，如点击率、有效播放率、播放时长、点赞率、关注率等，那如何用它来排序呢？从多任务学习到多目标排序，中间有一个过渡，即如何把这些预估值融合成一个单一的排序分，最后实现多目标精排。这也就引入了本文要介绍的正题：多目标融合（multi-task ...
PaliGemma 是 Google 推出的新一代视觉语言模型家族，能够接收图像与文本输入并生成文本输出。 Google 团队已推出三种类型的模型：预训练（PT）模型、混合模型和微调（FT）模型，这些模型分辨率各异，提供多种精度以便使用。 所有模型均在 Hugging Face Hub 的模型库中发
我们在使用分类算法训练数据后，评价分类模型的优劣时，经常会遇到一个词，“基尼系数”。那么，什么是基尼系数呢？ 本文将尝试用最简单的方式介绍什么是“基尼系数”以及它的计算方法和意义。希望能让大家对基尼系数有个直观的印象，而不仅仅是记住它枯燥的计算公式。 1. 从分类模型开始 首先，先假设有一个分类案例
ASP.NET Core RazorPages中，我们可以在页面模型基类中重载OnPageHandlerExecuting方法。 下面的例子中，BaseModel继承自 PageModel，是所有页面模型的基类。 推荐方案：在BaseModel.cs中，重载OnPageHandlerExecutin
PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的优秀单级无锚模型，超越了各种流行的YOLO模型。PP-YOLOE有一系列型号，命名为s/m/l/x，通过宽度乘数和深度乘数进行配置。PP-YOLOE避免使用特殊的运算符，如可变形卷积或矩阵NMS，以便友好地部署在各种硬件上。 在本文中，我们将使用OpenVI...
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 据世界心脏联合会统计，截至 2022 年，全球有 13 亿人被诊断患有高血压，每年约有 1000 万人死于高血压。一个人有必要拥有有益于心脏健康的生活方式，以防止被诊断出患有心血管疾病（CVD）和动脉疾病
指令微调 是一种技术，它能让大语言模型 (LLMs) 更好地理解和遵循人类的指令。但是，在编程任务中，大多数模型的微调都是基于人类编写的指令 (这需要很高的成本) 或者是由大型专有 LLMs 生成的指令 (可能不允许使用)。 我们推出了一个叫做 StarCoder2-15B-Instruct-v0.
最近OpenVoice项目更新了V2版本，新的模型对于中文推理更加友好，音色也得到了一定的提升，本次分享一下如何在苹果的MacOs系统中本地部署OpenVoice的V2版本。 首先下载OpenVoiceV2的压缩包： OpenVoiceV2-for-mac代码和模型 https://pan.quar
你是不是苦于没法使用ChatGPT？或者访问了ChatGPT却没法使用GPT4？现在一切问题都可以解决了！ 4月18日，Meta发布两款开源Llama 3 8B与Llama 3 70B模型，供外部开发者免费使用。这个消息轰动了全球开发者。按照Meta的说法，Llama 3 8B和Llama 3 70
介绍 Meta 公司的 Llama 3 是开放获取的 Llama 系列的最新版本，现已在 Hugging Face 平台发布。看到 Meta 持续致力于开放 AI 领域的发展令人振奋，我们也非常高兴地全力支持此次发布，并实现了与 Hugging Face 生态系统的深度集成。 Llama 3 提供两
对应于其强大的能力，大语言模型 (LLM) 需要强大的算力支撑，而个人计算机上很难满足这一需求。因此，我们别无选择，只能将它们部署至由本地或云端托管的性能强大的定制 AI 服务器上。 为何需要将 LLM 推理本地化 如果我们可以在典配个人计算机上运行最先进的开源 LLM 会如何？好处简直太多了: 增
Semantic Kernel[1] 是一个开源的将大型语言模型（LLM）与流行的编程语言相结合的SDK，Microsoft将Semantic Kernel（简称SK）称为轻量级SDK，结合了OpenAI，Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员能够通过编
> 本文全面探讨了Transformer及其衍生模型，深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构，并列举了其编码实现加深理解，最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理，并展示其在人工智能领域的广泛影响。 > 作者 TechLe
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ gazebo小车模型创建及键盘操控详见之前的博客 gazebo小车模型（附带仿真环境） - zylyehuo - 博客园 使用键盘控制gazebo小车模型运动 - zylyehuo - 博客园 参考链接 Autolabor
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ gazebo小车模型创建及仿真详见之前博客 gazebo小车模型（附带仿真环境） - zylyehuo - 博客园 gazebo+rviz 仿真 - zylyehuo - 博客园 参考链接 Autolabor-ROS机器人
