尽管经历了动荡的时代，Wi，Fi已经度过了辉煌的几年——但这与未来的发展相比，微不足道，尤其是，2023年看起来是Wi，Fi行业转型的一年，因为多个支流汇聚在一起，带来了大量的新用例、创新和增长机会，以下是Wi，Fi联盟最近发布的行业评论概述，可以说，在过去几年里，历史上没有一项无线技术比Wi，Fi...

  预训练，pre，train，微调，fine，tuning，，是目前主流的范式，在学习大模型的过程中，怎么设计神经网络和怎么训练模型是一个重要又基础的操作，但与之对应的微调也是一个非常重要的手段，这里就着重讲一下为什么要微调，其优点是什么以及微调的本质，01、什么是微调，学习一门技术不但要知其然，也要...

  生成式人工智能已经触及峰顶了吗，在大模型正火的时候提这个问题，似乎不合时宜，毕竟，随着数据和模型规模的增大、计算能力的增加，我们似乎不再怀疑拥有超强人工智能的未来，——但是！来自UniversityofTübingen、剑桥和牛津大学的最新研究，用实验告诉我们，没有指数级数据，就没有Zero，sho...

  全球AI领导者英伟达，Nvidia，开源了超强大模型——Llama，3.1，Nemotron，70B，Instruct，根据测试数据显示，这个模型已经击败GPT，4o、GPT，4turbo、Gemma，2、Gemini，1.5、Claude，3.5sonnet等140多个开闭源模型，仅次于OpenA...

  大模型知识图谱是指将大型语言模型，LLM，与知识图谱技术相结合的一种技术手段，旨在利用知识图谱的结构化知识来增强大模型在自然语言处理任务中的表现，知识图谱通过将信息表示为实体，节点，和关系，边，的网络，模仿了人类结构知识的组成方式，不仅能捕获原始信息，还能捕获跨越多个文档的高阶关系，并具备强大的推理...

  作者，IgnaciodeGregorio编译，岳扬尽管AGI可能不会很快出现，但大语言模型确实正通过一种名为，多模态，的形式迎来革新，这一进展使前沿模型从单一的文字处理模型进化为能够同时处理多种数据类型的全能模型，即所谓的多模态大语言模型，MLLMs，当下，诸如ChatGPT、Gemini、Clau...

  制作一份杰出的简历是获得梦想工作的关键一步，随着人工智能的崛起，像ChatGPT这样的工具显著简化了这一过程，在本文中，我将分享15个最佳的ChatGPT简历技巧，以最大化利用该工具在生成、编辑、完善、定制和校对简历方面的潜力，首先，让我们了解一个非常重要的概念，ATS，申请者追踪系统，ATS是一种...

  引言随着人工智能的飞速发展，机器学习，特别是深度学习，在过去几十年中在许多领域和应用中取得了显著的成就，例如，卷积神经网络，CNN，在图像分类和视觉对象识别方面的准确性常常超过人类，推动了自动驾驶车辆、面部识别、手写识别、图像检索和遥感图像处理等应用的快速发展，同样，循环神经网络，RNN，和基于Tr...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天我要和大家聊聊一些实战相关的内容，大模型在实际的工业场景下最常见的2个场景分别为应用助手，copilot，文档，知识库问答，RAG，事实上后者也逐渐在往更复杂的Agentic方向发展了，今天我们来看以下如何搭建一个可控的RAGAgent，RAGAge...

  考虑一个标准的ResNet50模型，该模型经过训练用于图像分类任务，我们是否能够理解这个模型中的卷积滤波器如何将输入图像转换为其预测的标签，或者，GPT，3中的注意力头如何contribute到下一个标记的预测，理解这些模型组件——包括滤波器或头等架构，构建块，——如何集体塑造模型行为，包括模型失败...

  今天给大家介绍一篇VLDB2024中时间序列预测Benchmark的工作，文章由华东师范大学，华为云，奥尔堡大学联合发布，该论文提出了TFB，时间序列预测基准测试，，这是一个新颖的自动化基准测试框架，旨在通过包含来自十个不同领域的数据集，并提供一个灵活、可扩展且一致的评估流程，对包括统计学习、机器学...

  引言，视频动态场景中的模糊问题及其挑战这篇论文主要研究了动态场景视频去模糊技术，旨在消除拍摄过程中产生的不想要的模糊瑕疵，然而，尽管之前的视频去模糊方法取得了显著的成果，但由于训练和测试视频之间的域差距，导致在真实世界场景中的表现大幅下降，为了解决这个问题，作者提出了一种基于模糊模型的域自适应方案，...

  LLM，Agent大模型智能体热度空前，但智能体是什么、为什么、怎么办，行业还没有统一认知，典型的小学语文课本里，小马过河，的现实版，是什么一、OpenAI工程师LilianWeng的定义2023.6.23规划子目标和分解，将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，反思和改进，对过去的行动进行自我批评...

  大数字一向吸引眼球，千亿参数、万卡集群，——还有各大厂商一直在卷的超长上下文，从一开始的几K几十K，发展到了如今的百万token级别，Gemini的最新版本可以接收200万个token作为上下文，这大概相当于140万个单词、2小时视频或者22小时的音频，但不知诸位平时用得着这么长的上下文吗，毕竟10...

  近年来，随着扩散模型在生成任务中的广泛应用，它们已经成为了生成式人工智能领域的重要组成部分，从StableDiffusion到Sora，这些模型在生成真实图像和视频方面取得了显著成功，标志着从经典U，Net架构向基于Transformer的扩散主干架构的转变，最新的进展是Lumina，T2X系列模型...