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共 7611 條

如何利用AI實(shí)現(xiàn)文檔處理自動(dòng)化

本文將和你探討企業(yè)如何受益于利用人工智能來獲得自動(dòng)化文檔處理，其中會(huì)涉及到的最新技術(shù)工具，以及如何將此類應(yīng)用集成到現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程中。

2024-04-30 08:00:00

人工智能自動(dòng)化文件處理

為什么預(yù)估軟件項(xiàng)目總是很難成功

本篇文章，我將會(huì)表達(dá)一些略主觀的意見：對(duì)于任何具有重要意義的軟件項(xiàng)目，準(zhǔn)確預(yù)估是不可能的。

2024-04-29 11:50:01

打破壁壘：生成式人工智能如何重塑數(shù)據(jù)分析場景

就像軟件測試開發(fā)工程（SDET）等其他業(yè)務(wù)一樣，生成式人工智能也顛覆了數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。從數(shù)據(jù)處理和清理到數(shù)據(jù)可視化，生成式人工智能為從大規(guī)模和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中獲得見解創(chuàng)造了新的途徑。

2024-04-29 08:46:33

人工智能深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析

利用TimeGPT的深度學(xué)習(xí)能力實(shí)現(xiàn)預(yù)測分析的革新

TimeGPT是一種預(yù)訓(xùn)練的生成模型，專門用于預(yù)測時(shí)間序列數(shù)據(jù)。它的主要功能是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測時(shí)間序列的未來值。這種能力使得TimeGPT成為一個(gè)在預(yù)測分析領(lǐng)域中不可或缺的工具。

2024-04-28 09:02:49

人工智能 TimeGPT 深度學(xué)習(xí)

在云平臺(tái)上部署LLM的三個(gè)“秘密”

在云中部署大型語言模型（LLM）不僅是可能的，而且成本更低，風(fēng)險(xiǎn)更小。

2024-04-28 08:00:00

大型語言模型人工智能云平臺(tái)

ChatGPT可以開車嗎？分享大型語言模型在自動(dòng)駕駛方面的應(yīng)用案例

自動(dòng)駕駛邊緣案例需要復(fù)雜的、類似人類的推理，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)的算法和人工智能模型。而大型語言模型正在致力實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

2024-04-26 08:53:46

自動(dòng)駕駛人工智能大型語言模型

基于開源二兄弟MediaPipe＋Rerun實(shí)現(xiàn)人體姿勢跟蹤可視化

本文將通過實(shí)際操作并結(jié)合編程方式介紹如何通過開源工具Rerun輕松實(shí)現(xiàn)基于開源框架MediaPipe的人體姿態(tài)跟蹤的可視化呈現(xiàn)。

2024-04-26 08:00:00

開源人體姿勢跟蹤

Llama 3沒能逼出GPT-5！OpenAI怒“卷”To B戰(zhàn)場，新企業(yè)級(jí) AI 功能重磅推出！

Llama 3在開源的狀態(tài)下做到了 GPT-3.7 的水平，必然會(huì)顯得用戶（尤其是企業(yè)用戶，他們更具備獨(dú)立部署Llama 3的能力）花錢買來的 GPT-4 沒那么香了。網(wǎng)友于是紛紛拱火，“鼓勵(lì)”O(jiān)penAI 交出 GPT-5，才能繼續(xù)穩(wěn)坐大模型王位。

2024-04-25 13:57:20

Llama 3 OpenAI AI

谷歌Gemini vs ChatGPT：Gemini比ChatGPT更勝一籌嗎？

OpenAI和谷歌都在快速迭代。本文介紹了OpenAI的ChatGPT和谷歌的Gemini的關(guān)鍵功能和定價(jià)細(xì)節(jié)，因此您將獲得確定Gemini是否比ChatGPT更適合貴公司業(yè)務(wù)需求所需的信息。

2024-04-25 08:57:04

OpenAI ChatGPT Gemini

如何改進(jìn)DevOps工作流？

沒有比DevOps架構(gòu)更好的架構(gòu)了。將DevOps架構(gòu)圖整合到軟件開發(fā)項(xiàng)目中將會(huì)加速和改進(jìn)工作流。

2024-04-25 08:00:00

DevOps 架構(gòu)軟件開發(fā)

云端部署大模型的三個(gè)秘密

大型語言模型（LLMs）大多數(shù)都是有狀態(tài)的，這意味著它們會(huì)在一次交互到下一次交互之間保留信息。這個(gè)舊方法提供了新的好處：即在持續(xù)學(xué)習(xí)場景中提高效率的能力。

2024-04-24 12:50:46

云端 LLMs 語言模型

融匯14個(gè)AI工具構(gòu)建完美應(yīng)用

人工智能（AI）應(yīng)用在近年來得到了長足的發(fā)展。從語音助手到軟件開發(fā)，人工智能已在我們的生活中無處不在，并得到了廣泛應(yīng)用。下面，我將為您介紹14個(gè)開源項(xiàng)目，您可以用它們來制作自己的人工智能應(yīng)用程序，并使其更上一層樓。

2024-04-24 09:21:20

人工智能 AI工具開源

防止AI系統(tǒng)受到提示注入攻擊的五個(gè)方法

提示注入攻擊是一種網(wǎng)絡(luò)安全威脅，專門針對(duì)基于人工智能（AI）的系統(tǒng)，包括聊天機(jī)器人、虛擬助理及其他基于AI的界面。當(dāng)攻擊者以某種方式操縱AI模型的輸入，導(dǎo)致模型執(zhí)行意外操作或泄露敏感信息時(shí)，就會(huì)發(fā)生這類攻擊。這種操縱可以誘騙AI將惡意輸入解釋為合法的命令或查詢。

2024-04-24 08:00:00

人工智能網(wǎng)絡(luò)安全大語言模型

Gartner預(yù)計(jì)：到2028年，將有75%的企業(yè)程序員使用AI輔助工具。同時(shí)，開發(fā)團(tuán)隊(duì)需警惕上級(jí)的過高期望

簡言之，距離AI真正推動(dòng)軟件開發(fā)生產(chǎn)力實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍，我們還有一定的路程要走，需要耐心等待并積極投入研發(fā)與實(shí)踐。

2024-04-23 13:43:32

AI 輔助工具開發(fā)

融匯11款A(yù)I工具構(gòu)建完美應(yīng)用

本文將為您介紹25個(gè)開源項(xiàng)目，分為上下兩篇以便您融匯它們來制作自己的AI應(yīng)用。人工智能（AI）應(yīng)用在近年來得到了長足的發(fā)展。從語音助手到軟件開發(fā)，人工智能已在我們的生活中無處不在，并得到了廣泛應(yīng)用。

2024-04-23 09:15:09

人工智能 AI 開源

使用 PHP 處理十億行數(shù)據(jù)，如何極致提升處理速度？

如果在閱讀這篇文章之前，你還不了解“十億行挑戰(zhàn)”（ The One Billion Row Challenge，1brc ），我推薦你訪問 Gunnar Morling 的 1brc GitHub 代碼倉庫了解更多詳情。

2024-04-23 08:00:00

PHP PHP 分析器

小即是大？HuggingFace CEO預(yù)測小模型元年將至，將成為AI的下一個(gè)“大事件”

隨著性能差距的持續(xù)縮小，越來越多的模型展示出競爭性的結(jié)果，這引發(fā)了一個(gè)問題，即LLMs是否真的開始趨于平穩(wěn)。如果這一趨勢持續(xù)下去，它可能對(duì)未來語言模型的開發(fā)和部署產(chǎn)生重大影響，可能將重點(diǎn)從簡單地增加模型大小轉(zhuǎn)移到探索更高效和專業(yè)化的架構(gòu)。

2024-04-22 09:06:17

AI LLMs 架構(gòu)

集體智慧：LLM預(yù)測能力與人群可相互媲美

我們在這篇博文中將深入研究一篇突破性的研究論文探究大語言模型（LLM）的預(yù)測能力，并將它們與人群預(yù)測這個(gè)參照標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較。這項(xiàng)研究由倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院、麻省理工學(xué)院和賓夕法尼亞大學(xué)的研究人員共同進(jìn)行，研究結(jié)果刷新了我們對(duì)AI能力的理解，并揭示了LLM在現(xiàn)實(shí)場景中與人類專業(yè)知識(shí)相媲美的潛力。

2024-04-22 08:49:13

大語言模型 LLM AI

探討視覺追蹤技術(shù)在VR安全中的風(fēng)險(xiǎn)

技術(shù)是把雙刃劍，視覺跟蹤技術(shù)也不例外。本文探討了這種新技術(shù)對(duì)VR安全造成的風(fēng)險(xiǎn)。

2024-04-22 08:00:00

VR 視覺追蹤

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(huì)，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(shí)時(shí) LLM 管道。該模型可以由輕量級(jí)無服務(wù)器REST API或Transformer庫運(yùn)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(gè)古老的計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。許多 80 后還記得自己小時(shí)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(gè)最需要改進(jìn)的關(guān)鍵領(lǐng)域。以下是針對(duì)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(shí)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(shí)踐中的一個(gè)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(xiǎn)，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(jià)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(shí)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(gè)專門為預(yù)測時(shí)間序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)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(huì)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(dòng)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(duì)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(shí)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(diǎn)，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(jí)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(gè)行業(yè)中有效的策略在另一個(gè)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(xiàng)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(yùn)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(gè)新功能

盡管我們不知道GPT-5何時(shí)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(shí)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(diǎn)六大Devin替代方案：自動(dòng)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(jì)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(diǎn)關(guān)注像Instagram這樣的實(shí)際應(yīng)用程序，并提供設(shè)計(jì)和實(shí)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(jí)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(shí)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(duì)的開發(fā)效率是C++團(tuán)隊(duì)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(shí)業(yè)界對(duì)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(diǎn)。如講話時(shí)自然的身體姿勢，增加手部運(yùn)動(dòng)以在一定程度上提升了視頻的真實(shí)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(shí)時(shí)警報(bào)

本文介紹如何使用OpenAI、NATS和Streamlit構(gòu)建人工智能實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)的天氣警報(bào)聊天應(yīng)用程序，并了解現(xiàn)代實(shí)時(shí)警報(bào)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(huì)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(huì)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(shí)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(huì)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(dòng)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(tái)免受網(wǎng)絡(luò)攻擊

本文將和您討論針對(duì)視頻流媒體平臺(tái)的常見網(wǎng)絡(luò)攻擊，平臺(tái)的安全態(tài)勢，以及如何從平臺(tái)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)

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