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  • 谷歌I

      5月14日凌晨,OpenAI在首次,春季新品发布会,上搬出了新一代旗舰生成模型GPT,4o、桌面App,并展示了一系列新能力,这一次,技术颠覆了产品形态,OpenAI用行动给全世界的科技公司上了一课,OpenAI的首席技术官MiraMurati主要讲三件事,ChatGPT的这次更新,大模型可以接收文...

    2024-11-14 502
  • 再谈大模型工作流技术之

      工作流,一种根据配置执行固定操作的流程,在之前的文章中写了一篇关于ComfyUI工作流的文章,​​大模型之视频图像生成之工作流——ComfyUI和AI炼丹师​​,不过在此之前对工作流并不熟悉;本着先记下来再说的理念就有了之前的这篇文章,而最近在做一款AIGC产品的过程中,主要负责的就是Comfyui...

    2024-11-14 207
  • RAG之PDF文件中多种格式数据解析实践

      RAG检索增强生成由2部分构成,一是离线对异构的数据进行数据工程处理成知识,并存储在知识库中,二是基于用户的提问进行知识库的检索增强,如下图所示,其中最关键的一个环节是PDF格式的文件如何提取成知识,下面详细剖析,1、PDF文件中文本数据如何提取,能够处理文本提取的Python库有多个,其中较为知名...

    2024-11-14 185
  • 阿里达摩院最新多模态大模型介绍 多项图文任务取得SOTA效果

      这篇文章给大家介绍一下阿里发表的多模态大模型工作mPLUG,Owl,共2篇文章,建立在前序图像表征对齐预训练大语言模型的思路,提出了不同的参数训练方式、多模态解耦映射等优化方法,在多项任务取得了SOTA效果,相关论文,mPLUG,OwlLanguageModelswithMultimodalitym...

    2024-11-14 297
  • 适用各类数据集 上下文长度首次扩展至千级别 统一时序预测模型 清华大学最新发布

      今天给大家介绍一篇清华大学的时间序列预测最新工作,提出了统一的Transformer时序预测模型,能同时处理单变量和多变量时序预测,并将时序预测的上下文长度首次扩充到千级别,论文标题,TIMER,XL,LONG,CONTEXTTRANSFORMERSFORUNIFIEDTIMESERIESFOREC...

    2024-11-14 550
  • 提升AI模型的精准度与效率 Retrieval 引入上下文检索 Contextual

      01、概述在当今的数字时代,人工智能,AI,模型的应用场景越来越广泛,从客户支持聊天机器人到法律分析助手,每一种应用都需要准确的背景知识,为了让AI在特定环境中更有用,开发者通常会利用一种叫做,检索增强生成,RAG,的方法,这种方法通过从知识库中检索相关信息并将其附加到用户的提示中,从而显著提升模型...

    2024-11-14 195
  • VideoAgent基于大语言模型的视频QA系统 斯坦福大学

      架构上图是VideoAgent的概览图,VideoAgent通过搜索、聚合视频信息来完成长视频QA,整个系统包括一个核心LLM、VLM,视觉大语言模型,和CLIP工具,作者受到人类理解长视频的启发,提出了VideoAgent,通过基于Agent的系统来模拟这一过程的系统,将视频理解过程形式化为一系列...

    2024-11-14 250
  • 语音识别

      从2020世界人工智能大会看AI智能语音技术的新发展从2020人工智能大会上看,智能语音领域正在呈现多元化的发展趋势,医疗领域对于智能语音的需求也逐渐在增加,同时随着智能语音技术的发展成熟,与智能语音相关的附属品和新领域也相继出现,高科技智能产品也更具有特色,本文详细的讲解了人工智能技术在语音助手方...

    2024-11-14 379
  • 无人驾驶

      汽车网络安全为何重要随着边缘计算、5G和高性能处理单元等技术的集成,自动驾驶汽车最近取得了许多进展,在自动驾驶电动汽车中,边缘计算有助于处理边缘的大量数据,以减少延迟并帮助车辆实时做出数据驱动的决策,部署在车辆中的边缘传感器资源稀缺,但需要较高的计算能力来处理数据,这些数据随后被迁移到边缘数据中心和...

    2024-11-14 915
  • 知识图谱

      基于预训练模型的金融事件分析及应用基于预训练模型的金融事件分析及应用在金融领域事件理解是非常有效的载体,如何更好地理解和分析事件,长期以来都是金融领域研究的热点,当前预训练模型的技术在比较通用的领域,比如翻译、搜索、生成上都体现了强大的能力,其实在垂直领域,比如金融领域,预训练模型也可以达到很好的效...

    2024-11-14 447
  • 什么场景下 不适合使用Apache Kafka

      ApacheKafka是处理流式数据的事实标准,随着它在各行各业中的广泛应用,我经常会听到一个非常有意思的问题,我什么时候不适合使用ApacheKafka,流式数据处理平台有哪些限制,Kafka在什么场合下不能胜任,这篇文章探讨了Kafka擅长做的和不擅长做的场景,并且用单独的章节列出了何时适合使用...

    2024-11-14 867
  • 人工智能技术发展综述

      人工智能作为计算机科学行业的顶尖技术之一,从1956年达特茅斯会议上正式提出开始就一直备受各行业关注,在图灵测试中,对人工智能的认定和评判是以人为唯一参照物的,基本的思维出发点仍然是仿生学,这里隐含着一个推论,即人是AI无限趋近但又永远达不到天花板,但实际上在AI问世后的几十年里似乎并没有沿此路径去...

    2024-11-14 278
  • 如何优化PyTorch以加快模型训练速度

      如何优化PyTorch以加快模型训练速度,译文作者,布加迪2024,07,2508,25,35本文将分享几个最新的性能调优技巧,以加速跨领域的机器学习模型的训练,这些技巧对任何想要使用PyTorch实现高级性能调优的人都大有帮助,PyTorch是当今生产环境中最流行的深度学习框架之一,随着模型变得日...

    2024-11-14 709
  • 全面认识F5负载均衡

      F5负载均衡产品时我们常用的网络负载控制的产品之一,那么在此我们对它的功能和特点进行一个全面的介绍,通过对这个产品的认识,我们也能发现,在网络管理中我们需要注意哪些方面的问题,那么更多的内容,还是从下文中了解吧,F5负载均衡功能1.多链路的负载均衡和冗余与互联网络相关的关键业务都需要安排和配置多条I...

    2024-11-14 420
  • F5 以快为先 移动时代

      随着无线互联网技术的突飞猛进、4G乃至5G技术的持续完善与落地,整个IT行业都在为,一切互联,这一宏伟的目标不断努力,根据IDC数据显示,从现在到2018年,可穿戴设备的装运量将产生78.4%的复合年增长率,最终在2018年达到1.119亿的世界运载量,而全球智能家居设备的市场容量,在2019年将达...

    2024-11-14 788

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