文章列表-AI魔法学院

文章列表

10个具有代表性的AI-Agents，将如何改变互联网/重塑Web3

例如在我的介绍中，Auto-GPT、BabayAGI和MetaGPT会被我归在一类生态中，因为他们具有某一路径的延续性；在Agents的拼图中构建全貌认知总而言之

开源模型

个人从零预训练1B LLM心路历程

考虑到算力有限，决定这个LLM以中文语料为主（80%中文，20%英文），定位是中文LLM。

LLM 训练

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

身体姿态估计旨在识别出给定图像中人或者动物实例身体的关键点，除了典型的身体骨骼关键点，还可以包括手、脚、脸部等关键点，是计算机视觉领域的基本任务之一。

ViTPose+Transformer 身体姿态

AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

3.AutoGen的应用场景 AutoGen的应用场景很广泛，涵盖了数学问题处理，检索增强聊天，决策制定，多智能体编码，动态群聊以及对话式国际象棋，

LangGraph AutoGen 对决

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

在实际应用中，准确的输出对于决策支持、信息提供等任务至关重要。

OmniVision -968M 多模态模型

停用词(Stop Words)的价值、收集与使用

在构造特征的时候，我选择了词袋模型，并按照教材里提示的方法、将词汇表中一些不重要词语给过滤掉，最后得到了一个维度为数千(远小于中文词汇表的大小)的特征。

停用词

目前有哪些比较成功的人工智能应用？

文本：也就是各种文字，中文，英文，数字等等都算是文本输入。

生成式AI

AI提示设计技巧剖析 - 29个动词助你获取更好文本生成

提示：请详述这篇文章中的主要观点，补充更多支持性细节。

提示词文本

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

架构模型中，同时通过路由算法的改进在相关任务中实现了更高的训练效率和更优秀的性能表现； 2022年的LIMoE是首个应用了稀疏混合专家模型技术的多模态模型，模型性能相较于CLIP 也有所提升

MoE 大模型

大模型训练为什么用A100不用4090

鲲鹏的首席架构师夏 Core 有一篇知名文章《谈一下英伟达帝国的破腚》，很好的分析了 H100 的成本：把他的成本打开，SXM 的成本不会高于 300$，封装的 Substrate 及 CoWoS

大模型

大模型时代-行业落地的再思考

· 领域知识库加上通用大模型，针对通用大模型见过的知识比较少的问题，利用向量数据库等方式根据问题在领域知识库中找到相关内容，再利用通用大模型强大的summarization和qa的能力生成回复

大模型

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

检索工具从中获取输入,更新输出,排序工具排序其中候选项。

大语言模型推荐

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

中间计算：在模型的推理过程中，可能会产生一些中间计算结果，这些中间结果也会占用一定的显存。

开源模型

QAnything：网易有道最新开源的“本地化部署知识库”AI问答系统

特点 ·数据安全，支持在整个过程中断网线安装和使用。

网易 RAG 知识库

MindChat心理大模型

无论是在工作场景还是在个人生活中, MindChat期望通过心理学专业知识和人工智能大模型技术, 在严格保护用户隐私的前提下, 全时段全天候为用户提供全面的心理支持和诊疗帮助, 同时实现自我成长和发展

心理大模型

<...50 51 52 535455 56 57 58 59 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1