本文介绍了作为Java程序员如何迅速融入人工智能领域，并探讨了LLMs的发展和应用。从初次体验到插件开发，再到知识库建立，作者指出了如何将LLMs应用于个人助理的过程。最后，强调了LLMs选择的重要性，以及如何灵活适应自己的需求。 ...

所谓"扒谱"是指通过听歌或观看演奏视频等方式，逐步分析和还原音乐作品的曲谱或乐谱的过程。它是音乐学习和演奏的一种常见方法，通常由音乐爱好者、乐手或学生使用。 在扒谱的过程中，人们会仔细聆听音乐作品，辨别和记录出各个音符、和弦、节奏等元素，并通过试错和反复推敲来逐渐还原出准确的曲谱或乐谱。这对于那些没 ...

WebAssembly (通常缩写为 Wasm) 是一种为网络浏览器设计的低级编程语言。它旨在提供一种比传统的 JavaScript 更快、更高效的方式来执行代码，以弥补 JavaScript 在性能方面的不足。通过使用二进制格式，WebAssembly 能够提供比传统 JavaScript 更快的 ...

本文深入探讨了强化学习在自然语言处理（NLP）中的应用，涵盖了强化学习的基础概念、与NLP的结合方式、技术细节以及实际的应用案例。通过详细的解释和Python、PyTorch的实现代码，读者将了解如何利用强化学习优化NLP任务，如对话系统和机器翻译。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥 ...

懂乐理的音乐专业人士可以通过写乐谱并通过乐器演奏来展示他们的音乐创意和构思，但不识谱的素人如果也想跨界玩儿音乐，那么门槛儿就有点高了。但随着人工智能技术的快速迭代，现在任何一个人都可以成为“创作型歌手”，即自主创作并且让AI进行演唱，极大地降低了音乐制作的门槛。 本次我们基于PaddleHub和Di ...

本文深入探讨了文本生成的多种方法，从传统的基于统计和模板的技术到现代的神经网络模型，尤其是LSTM和Transformer架构。文章还详细介绍了大型预训练模型如GPT在文本生成中的应用，并提供了Python和PyTorch的实现代码。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网 ...

在全球化时代，搜索引擎不仅需要为用户提供准确的信息，还需理解多种语言和方言。本文详细探讨了搜索引擎如何通过NLP技术处理多语言和方言，确保为不同地区和文化的用户提供高质量的搜索结果，同时提供了基于PyTorch的实现示例，帮助您更深入地理解背后的技术细节。 关注TechLead，分享AI全维度知识。 ...

ChatGLM3代模型的Code Interpreter能力，本周已经在VSCode里的CodeGeeX插件产品中，以开发者工具箱的产品形态上线。 下图以VSCode插件为例：在CodeGeeX的侧边栏，和智能问答AskCodeGeeX并列出现的工具箱标签，用户登录后就可以直接打开使用。 Code ...

在本文中，我们深入探讨了语言模型的内部工作机制，从基础模型到大规模的变种，并分析了各种评价指标的优缺点。文章通过代码示例、算法细节和最新研究，提供了一份全面而深入的视角，旨在帮助读者更准确地理解和评估语言模型的性能。本文适用于研究者、开发者以及对人工智能有兴趣的广大读者。 关注TechLead，分享 ...

引言 在OpenAI DevDay发布会上，OpenAI再次震撼整个人工智能行业，为AI领域带来了重大的更新。CEO Sam Altman宣布推出了定制版本的ChatGPT，这意味着用户现在可以根据自己的需求打造个性化的GPT，并分享至GPT Store。这一消息对于受AI影响广泛的各行各业都具有深 ...

知识图谱是近年来人工智能和数据科学领域的焦点。本文深入探索了知识图谱的核心概念、发展历程、研究内容以及其在表示、存储、获取、构建和推理方面的技术细节。结合Python和PyTorch示例代码，文章旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识图谱概览，帮助广大技术爱好者和研究者深化对此领域的认识。 关注T ...

大模型应用系列预热篇，自建大模型显卡如何选型，以后会谈谈自建大模型部署，开发，使用langchain开发聊天机器人等话题 ...

对偏差和方差的理解 偏差是模型的预测值与你真实的点之间区别的位移，方差是指每次学习的东西差别多大。 假设训练了五个模型，然后我让这五个模型去预测，如下图所示，蓝色点是我预测的，黄色的框里面是可以接受的范围，如果蓝色的点在圈里面，并且预测的点比较集中，那么就是低方差和低偏差；若蓝色的点都在圈外，但是预 ...

在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的文本摘要技术，从其定义、发展历程，到其主要任务和各种类型的技术方法。文章详细解析了抽取式、生成式摘要，并为每种方法提供了PyTorch实现代码。最后，文章总结了摘要技术的意义和未来的挑战，强调了其在信息过载时代的重要性。 关注TechLead，分享AI全维度知 ...

针对大模型推理场景，CANN最新发布的CANN 7.0版本有机整合各内部组件，支持大模型的量化压缩、分布式切分编译、分布式加载部署，并在基础加速库、图编译优化、模型执行调度等方面针对大模型进行极致性能优化。 ...

近期随着 AI 市场的爆发式增长，作为 AI 背后技术的核心之一 GPU（图形处理器）的价格也水涨船高。GPU 在人工智能中发挥着巨大的重要，特别是在计算和数据处理方面。目前生产 GPU 主流厂商其实并不多，主要就是 NVIDIA、AMD、Intel、高通等厂家。本文将主要聊聊 NVIDIA GPU ...

在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的智能问答系统，从其发展历程、主要类型到不同的技术实现。文章详细解析了从基于检索、对话到基于生成的问答系统，展示了其工作原理和具体实现。通过对技术和应用的深度剖析，旨在帮助读者对这一令人兴奋的领域有更全面的认识。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥 ...

南京航空航天大学自动化学院使用NOKOV度量动作捕捉系统获取多架无人机的精确位置信息，实现多架无人机协同实时路径规划。 ...

随着人工智能的飞速崛起，随之而来的是算力需求的指数级增加，CPU 已经不足以满足深度学习、大模型计算等场景的海量数据处理需求。GPU 作为一种强大的计算工具，无论是高性能计算、图形渲染还是机器学习领域，在各个领域展现出了巨大的潜力和应用前景。 说起 GPU，绕不过的当然是 NVIDIA 这个公司了， ...

数据加载预处理由host CPU处理，而模型训练计算是在NPU或GPU上处理的，两者一般并行执行，因此训练一次迭代的时间通常是两个处理时间的最大值。 ...