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共 7611 條

基于Prefect、Weave和RAGAS的RAG應(yīng)用開發(fā)實戰(zhàn)

本文介紹了RAG應(yīng)用程序開發(fā)中的一些增強技術(shù)，例如加入線下/線上評估、借助Prefect自動提取數(shù)據(jù)等。

2024-08-12 08:28:53

RAGAS RAG應(yīng)用開發(fā)LLM

開發(fā)人員不可不知的十大AI編程助理

GitHub開發(fā)者調(diào)查顯示，92%的美國程序員已經(jīng)在使用AI工具了。

2024-08-12 08:00:00

人工智能開發(fā)AI編程助理

深度學(xué)習(xí)中生成模型的工作原理：解析用于數(shù)據(jù)增強的生成模型

本文將深入探討生成模型在深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)增強中的重要作用，例如變分自編碼器(VAEs)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)。

2024-08-09 08:12:35

深度學(xué)習(xí)VAEs GANs

在機器學(xué)習(xí)生命周期管理中使用MLflow的綜合指南

本文介紹的綜合指南可以從基礎(chǔ)到高級的學(xué)習(xí)和掌握MLflow，并結(jié)合實際用例和端到端項目，學(xué)習(xí)如何管理機器學(xué)習(xí)生命周期。

2024-08-08 08:24:53

MLflow 機器學(xué)習(xí)項目管理

基于Llama 3的AI代理開發(fā)實戰(zhàn)演練

通過本文，您將學(xué)會基于開源的深度學(xué)習(xí)模型可視化工具Gradio構(gòu)建一個具有Llama 3模型函數(shù)調(diào)用功能的AI代理的完整過程。

2024-08-07 08:32:30

深度學(xué)習(xí)AI代理 Llama 3

注意！這12個影響廣泛的固件漏洞和威脅

眾所周知，即使在補丁可用的情況下，固件缺陷也很難修補。本文概述了迄今為止影響最廣泛的12個漏洞，這些漏洞會使從個人電腦到醫(yī)療設(shè)備的各種系統(tǒng)受到威脅。

2024-08-07 08:00:00

漏洞安全固件

為什么最新的LLM使用混合專家(MoE)架構(gòu)

本文詳細介紹了混合專家 (MoE)架構(gòu)，該架構(gòu)通過混合或融合不同的“專家”模型共同解決特定的問題。

2024-08-06 08:16:05

LLM 大型語言模型人工智能

五招提升SQL Query性能

如果從事數(shù)據(jù)工作，你會一直編寫SQL查詢。那么，如何編寫針對性能進行優(yōu)化的高效SQL查詢呢？

2024-08-06 08:00:00

SQL Query 數(shù)據(jù)庫

小模型和開源正在成為AI發(fā)展的變數(shù)

企業(yè)自然傾向于借助公共云快速部署生成式AI，因其提供便捷的一站式服務(wù)。大型云服務(wù)商已從AI投資中獲益。但使用云服務(wù)的成本有時會超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，盡管如此，企業(yè)仍在尋找有效降低成本的方法，這正是精益AI概念的意義所在。

2024-08-05 13:38:18

小模型開源 AI

詳解數(shù)據(jù)濫用：類型、現(xiàn)實示例、檢測和防御策略

本文通過研究不當(dāng)數(shù)據(jù)處理導(dǎo)致嚴重后果的現(xiàn)實場景，揭示了數(shù)據(jù)濫用的復(fù)雜性及潛在原因，并提供四種有效的最佳實踐來檢測和防止組織中的數(shù)據(jù)濫用。

2024-08-05 10:05:38

數(shù)據(jù)濫用數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)安全

如何檢測并盡量減少AI模型中的幻覺？

一些國家已開始起草有關(guān)AI模型的法規(guī)，以提供使用和適用性方面的框架。不妨弄清楚神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為何、如何開始產(chǎn)生幻覺，以及如何盡量避免這個問題。

2024-08-05 09:14:14

AI模型 LLM AI幻覺

關(guān)于生成式AI的五大誤區(qū)

圍繞生成式AI無疑有很多炒作、困惑甚至恐懼。狂熱倡導(dǎo)者宣稱它有望解決世界上的所有問題，末日論鼓吹者預(yù)測它將導(dǎo)致數(shù)百萬人失業(yè)，甚至意味著人類創(chuàng)造力將從此終結(jié)。

2024-08-02 08:52:51

大語言模型生成式AI ChatGPT

如何在Ollama和Spring AI上使用本地AI/LLM查詢圖像數(shù)據(jù)庫

本文介紹如何利用Ollama LLava模型和Spring AI，實現(xiàn)基于自然語言的圖像數(shù)據(jù)庫查詢，并支持高效向量搜索和圖像描述展示。

2024-08-02 08:00:00

人工智能 Ollama

基于AI技術(shù)的區(qū)塊鏈dApps應(yīng)用開發(fā)指南

如果你是一名開發(fā)人員、區(qū)塊鏈愛好者，或者是一名希望冒險進入這個令人興奮的人工智能和區(qū)塊鏈領(lǐng)域的初學(xué)者，本指南將引導(dǎo)你完成構(gòu)建自己的人工智能驅(qū)動DApp的步驟，然后提供一個在AELF基礎(chǔ)設(shè)施平臺上構(gòu)建的實戰(zhàn)示例。

2024-08-01 11:10:52

機器學(xué)習(xí)模型自然語言處理區(qū)塊鏈

人工智能應(yīng)用面臨的五大安全挑戰(zhàn)

本文將深入研究人工智能應(yīng)用面臨的風(fēng)險，了解現(xiàn)實世界的示例，并討論保護這些人工智能驅(qū)動的解決方案的實用方法。

2024-08-01 08:00:00

人工智能安全

tRPC庫簡介及其在演示項目中的應(yīng)用解析

在本文中，我期望能夠更為深入地探究這座冰山的根源所在，明晰 tRPC 究竟是何種事物。本文針對 tRPC 展開了深度闡釋，涵蓋了我們?yōu)楹涡枰约叭绾螌ζ溥M行使用等方面。

2024-07-31 08:28:38

tRPC TypeScript 類型安全庫

使用Prompty構(gòu)建和管理LLM提示

微軟的一個新工具旨在彌合應(yīng)用程序開發(fā)和提示工程之間的鴻溝。不堪重負的AI開發(fā)人員應(yīng)留意這個工具。

2024-07-31 08:00:00

人工智能 Prompty 提示

基于Celery、Redis和Florence 2實戰(zhàn)異步機器學(xué)習(xí)推理

在本文中，我們將演示如何使用分布式任務(wù)調(diào)度框架Celery和開源分布式鍵值對數(shù)據(jù)庫Redis作為異步工作線程來運行機器學(xué)習(xí)模型。試驗中，我們將使用微軟開源的統(tǒng)一視覺基礎(chǔ)模型Florence 2，這是一種以其令人印象深刻的性能而聞名的視覺語言模型。

2024-07-30 08:38:13

Florence 2 機器學(xué)習(xí)Celery

如何在Kubernetes中運行數(shù)據(jù)庫？

許多人在Kubernetes中成功地運行數(shù)據(jù)庫，這類部署的數(shù)量在與日俱增。

2024-07-30 08:00:00

Kubernetes 數(shù)據(jù)庫

BERT如何增強NLP的性能

BERT是谷歌公司為NLP開發(fā)的開源機器學(xué)習(xí)框架。它通過使用雙向方法為給定文本提供適當(dāng)?shù)膱鼍皝碓鰪奛LP。它從文本的兩端(即前面和后面)的單詞進行分析。

2024-07-29 08:09:36

BERT 大型語言模型 LLM

改善機器學(xué)習(xí)模型的七種方法

本文介紹了面對各種未知數(shù)據(jù)集提高機器學(xué)習(xí)模型性能的方法和技巧。

2024-07-29 08:00:00

機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

構(gòu)建可靠AI應(yīng)用的LLM三角原則

本文將介紹一種經(jīng)精心設(shè)計的開發(fā)可靠的高性能LLM應(yīng)用程序所遵循的軟件設(shè)計原則——LLM三角原則。基于這一原則開發(fā)LLM應(yīng)用，有助于縮短應(yīng)用LLM的巨大潛力和現(xiàn)實世界實施面臨的挑戰(zhàn)之間的差距。

2024-07-26 08:45:54

大型語言模型 LLM三角原則人工智能

如何將微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)運用于嵌入式系統(tǒng)？

微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)是Facebook、Netflix和優(yōu)步等跨國企業(yè)發(fā)布的分布式應(yīng)用系統(tǒng)的基礎(chǔ)。精細化隔離服務(wù)，然后將它們聚合起來協(xié)同工作，這使得分布式系統(tǒng)比單體式系統(tǒng)更易于管理。但是對于嵌入式系統(tǒng)而言，情況就有點不同了。

2024-07-26 08:00:00

微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)嵌入式系統(tǒng)分布式應(yīng)用系統(tǒng)

如何優(yōu)化PyTorch以加快模型訓(xùn)練速度？

本文將分享幾個最新的性能調(diào)優(yōu)技巧，以加速跨領(lǐng)域的機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。這些技巧對任何想要使用PyTorch實現(xiàn)高級性能調(diào)優(yōu)的人都大有幫助。

2024-07-25 08:25:35

機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)PyTorch

關(guān)于Netflix系統(tǒng)架構(gòu)的研究

Netflix系統(tǒng)架構(gòu)旨在高效可靠地同時為數(shù)百萬消費者提供娛樂內(nèi)容。本文將介紹Netflix的特點和組成部分。

2024-07-25 08:00:00

Netflix 架構(gòu)

冰球運動的AI科技感：用計算機視覺跟蹤球員

本文將介紹使用PyTorch、計算機視覺庫OpenCV和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）開發(fā)一個跟蹤冰球球員、球隊及其基本表現(xiàn)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的YOLOv8x模型的全過程。

2024-07-24 08:54:11

計算機視覺庫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能

DevSecOps如何應(yīng)對零日威脅

缺乏有關(guān)漏洞的信息并不意味著沒有辦法檢測、阻止和緩解漏洞。DevSecOps是最好的方法之一。

2024-07-24 08:00:00

漏洞 DevSecOps 零日漏洞

人工智能在低代碼和無代碼開發(fā)中的積極作用

大型語言模型(LLM)的出現(xiàn)導(dǎo)致人們爭相將人工智能(AI)技術(shù)集成到每個有意義的產(chǎn)品中，甚至包括許多毫無意義的產(chǎn)品。但有一個領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)被證明是一個強大而有用的補充：低代碼和無代碼的軟件開發(fā)。

2024-07-23 09:50:52

大型語言模型 LLM 人工智能

文本為王：如何在序列推薦過程中學(xué)習(xí)語言向量

推薦系統(tǒng)是 1992 年施樂公司的 David Goldberg 在論文中首次提出的。人類歷史上第一個發(fā)表的推薦系統(tǒng)算法是協(xié)同過濾。該算法長期占據(jù)著主導(dǎo)地位。一直到最近，仍然有研究者發(fā)問稱對比了大量的推薦算法，發(fā)現(xiàn)基于物品的協(xié)同過濾性能優(yōu)異，吊打其他算法。

2024-07-23 08:00:00

推薦系統(tǒng)語言向量人工智能

CrowdStrike災(zāi)難的7個緊急教訓(xùn)

CrowdStrike/Windows事件是一個嚴峻的提醒，即即使是日常維護，如果管理不當(dāng)也可能導(dǎo)致重大中斷。它凸顯了現(xiàn)代IT系統(tǒng)的相互關(guān)聯(lián)性，以及廣泛使用的軟件故障所帶來的深遠影響。

2024-07-22 13:07:18

Linux 桌面 Windows

如何通過壓縮提示降低GPT-4的成本

LLMLingua是微軟公司開發(fā)的一項新技術(shù)，通過消除無關(guān)部分來壓縮提示。值得注意的是，LLMLingua可以在不影響模型響應(yīng)質(zhì)量的情況下將提示的規(guī)模壓縮高達20倍。如果使用得當(dāng)，LLMLingua可以降低使用高級LLM的成本，并使更廣泛的用戶和應(yīng)用程序可以使用LLM。

2024-07-22 09:01:20

大型語言模型 LLMLingua GPT-4

如何使用AI幫助開發(fā)者處理正則表達式

本文從正則表達式的生成原理說起，介紹了兩款可供免費使用的AI生成工具。

2024-07-22 08:00:00

人工智能開發(fā)

探究大語言模型（LLM）漏洞和安全優(yōu)秀實踐

我們在本文中將介紹與LLM集成相關(guān)的最常見漏洞、它們的影響以及為防止它們而采取的預(yù)防措施。我們還將給出在Web滲透測試期間利用漏洞的例子。

2024-07-19 08:36:39

安全 LLM 大語言模型

深度學(xué)習(xí)模型中的知識蒸餾是如何工作的?

深度學(xué)習(xí)模型在多個領(lǐng)域，特別是計算機視覺和自然語言處理中，已經(jīng)取得了革命性的進展。然而，隨著模型復(fù)雜性和資源需求的不斷攀升，如何將這些龐大模型的知識濃縮為更緊湊、更高效的形式，成為了當(dāng)前研究的熱點。

2024-07-19 08:00:00

深度學(xué)習(xí)知識蒸餾

SAP發(fā)布開源宣言，反遭社區(qū)質(zhì)疑

布羅克闡明，歐盟的《網(wǎng)絡(luò)韌性法案》表面上是為了減少或免除特定“守護者”——即開源軟件基金會——所承擔(dān)的代碼責(zé)任。然而，這種保護措施并未惠及那些在歐盟地區(qū)將開源軟件商業(yè)化的個人開發(fā)者、項目或?qū)嶓w。

2024-07-18 14:22:23

SAP 開源社區(qū)

多模態(tài)AI：概念、用例、優(yōu)勢、挑戰(zhàn)及發(fā)展未來

多模態(tài)實際上是在嘗試復(fù)制人類的感知方式：我們將視覺、聲音和觸覺等感官輸入結(jié)合起來，形成對現(xiàn)實的更細致入微的感知，并利用這些數(shù)據(jù)來做出決定或采取行動。多模態(tài)模式也在嘗試做同樣的事情。

2024-07-18 08:26:09

AGI 多模態(tài)AI 生成式AI

現(xiàn)代應(yīng)用中基于偏移量和游標分頁的高效數(shù)據(jù)管理

本文探索與Jakarta Data、Quarkus和MongoDB集成的基于偏移量和游標的分頁，強調(diào)它們在REST API中的優(yōu)勢和實際用途。

2024-07-18 08:00:00

數(shù)據(jù)管理大型數(shù)據(jù)集

AutoML領(lǐng)域開源開發(fā)利器AutoGloon之實戰(zhàn)演練

AutoGloon是一個由亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)創(chuàng)建的開源機器學(xué)習(xí)庫。它旨在為你處理整個ML過程;具體來說，這包括從準備數(shù)據(jù)到選擇最佳模型并調(diào)整其設(shè)置的整個過程。

2024-07-17 08:17:20

AutoGloon 機器學(xué)習(xí)AutoML

揭開危險的面紗：人工智能可能失控的十種方式以及如何識別

大型語言模型(LLM)的快速發(fā)展激發(fā)了人們的廣泛興趣，也帶來了一些風(fēng)險，雖然它們的潛力巨大，但濫用和意外后果的可能性也很大。了解這些強大的人工智能系統(tǒng)帶來的風(fēng)險對于制定有效的保障措施至關(guān)重要。

2024-07-16 09:35:23

大型語言模型 LLM 人工智能

Kubernetes常見的五大錯誤及修復(fù)方法

本文探討使用Kubernetes時常見的一些錯誤，并提供如何避免這些誤區(qū)的提示。

2024-07-16 08:00:00

Kubernetes 開發(fā)

Meta公司開源大數(shù)據(jù)模型SAM實戰(zhàn)演練

本文首先介紹Meta公司開發(fā)的開源圖像分割模型SAM的架構(gòu)，然后通過一個河流像素分割遙感任務(wù)的實戰(zhàn)案例展示SAM模型應(yīng)用開發(fā)涉及的關(guān)鍵技術(shù)與模型優(yōu)勢。

2024-07-15 09:13:48

人工智能機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)模型

2024年云中AI工程的三大關(guān)鍵趨勢

盡管我們離計算機自我組裝并自動編程的時代尚遠，但AI工程界的一項引人注目的進展是，生成式AI正在助力構(gòu)建更多同類型的AI實體、機器人以及應(yīng)用程序。這是一個循環(huán)促進的過程，正如Margolis所說，它開啟了廣泛的參與機會。

2024-07-12 14:26:07

AI 工程趨勢

借助HuggingFace輕松實施一個端到端項目

今天，我們將使用Hugging Face、FastAPI和Docker部署一個簡單的模型，演示如何有效地實現(xiàn)這個目標。

2024-07-12 09:36:29

FastAPI Docker 大語言模型

解鎖搜索的力量：關(guān)鍵詞、相似性和語義解釋

本文概述了關(guān)鍵字搜索、相似性搜索和語義搜索技術(shù)，深入探討了每種技術(shù)的工作原理，并提供了如何有效使用它們的指導(dǎo)。

2024-07-12 08:00:00

搜索技術(shù)人工智能

黑客入侵OpenAI，細節(jié)一年后才公開，三類數(shù)據(jù)資源讓AI公司成為活靶子

黑客與公司數(shù)據(jù)之間，是一場永無止境的貓鼠游戲，諷刺的是，現(xiàn)在這場游戲正被AI本身大大加速：代理和攻擊自動化程序正在探查這些公司每一個角落和縫隙的攻擊面。

2024-07-11 12:56:31

OpenAI AI 黑客

YOLOv8實戰(zhàn)：針對螞蟻樣本的檢測、跟蹤與計數(shù)

在本教程中，我們將演示如何使用對象檢測和跟蹤技術(shù)來計數(shù)沿著樹移動的螞蟻。具體地說，我們將利用開源的Ultralytics平臺，并集成用于檢測任務(wù)的YOLOv8模型、用于跟蹤任務(wù)的BoT-SORT跟蹤器和用于對螞蟻數(shù)量進行計數(shù)的行計數(shù)器。

2024-07-11 08:25:34

對象檢測對象跟蹤器 YOLOv8模型

內(nèi)部風(fēng)險：員工規(guī)避安全措施的隱蔽方式

對于企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全而言，最大的威脅可能并非來自于潛伏在互聯(lián)網(wǎng)陰暗角落的神秘黑客。相反，他可能是坐在隔壁工位或遠程在家工作的“好員工”。

2024-07-11 08:00:00

網(wǎng)路安全漏洞

史上最大規(guī)模的被盜密碼庫流入黑市！近100億憑證信息讓撞庫攻擊風(fēng)險飆升

簡單來說，“RockYou2024”實際上就是全球網(wǎng)民的真實密碼大集合，專家向Cybernews透露：“這么多密碼被破壞分子掌握，無疑讓‘撞庫’攻擊的風(fēng)險飆升到了新高度。”

2024-07-10 13:03:32

密碼庫信息撞庫

不妨一試！這六種在智能手機上運行的開源LLM

大語言模型(LLM)需要大量的計算資源，這些資源通常局限于功能強大的服務(wù)器。然而，新一代的緊湊模型讓您可以直接在智能手機上運行這些強大的語言模型。有意思的是，您不需要互聯(lián)網(wǎng)就可以在智能手機上使用LLM。

2024-07-10 08:45:24

大語言模型 LLM 人工智能

探索流式數(shù)據(jù)庫的動態(tài)特性

因為流式數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)流處理系統(tǒng)的核心組件，本文將對它進行探討，并描述一些可用的解決方案。

2024-07-10 08:00:00

數(shù)據(jù)庫流式數(shù)據(jù)庫

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