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读所罗门的密码笔记09_智慧世界的前沿

博主头像 1. 未来发展方向 1.1. 国与国之间的差异可能会影响人工智能应用技术的未来发展方向 1.1.1. 美国的顶级人才,以及中国的政府支持和基础设施建设 1.2. 世界各地拥有不同的价值观、信任观和权力关系 1.2.1. 在技术层面上,由于缺乏快速、集中的基础设施开发,美国企业倾向于将每一辆自动驾驶汽 ...

【译】如何建立一家下一代“人工智能”公司

博主头像 原作:丹尼尔·塞克斯顿 引言:通过不易觉察的路径 /Gemini翻译/ dall e,尼古拉·特斯拉启发的时光机 如果你回到1915年的美国,当时三分之一的工人是农民,你会告诉一个农民要做些什么呢? 农业正在蓬勃发展。铁路提供了前所未有的市场准入机会。小麦和玉米的价格飙升。你会告诉他投资尖端拖拉机吗 ...

他潜伏三年想插它后门,最终还是输给了另一个他

博主头像 3月29日,微软公司的开发人员 Andres Freund 在调查 SSH 性能问题时,发现了 xz 软件包中一个涉及混淆恶意代码的供应链攻击。进一步溯源发现 SSH 使用的上游 liblzma 库被植入了后门代码,恶意代码可能允许攻击者通过后门版本的 SSH 非授权获取系统的访问权限。恶意代码修改 ...

利用 Optimum Intel 和 fastRAG 在 CPU 上优化文本嵌入

博主头像 嵌入模型在很多场合都有广泛应用,如检索、重排、聚类以及分类。近年来,研究界在嵌入模型领域取得了很大的进展,这些进展大大提高了基于语义的应用的竞争力。BGE、GTE 以及 E5 等模型在 MTEB 基准上长期霸榜,在某些情况下甚至优于私有的嵌入服务。 Hugging Face 模型 hub 提供了多种 ...

快速上手SemanticKernel+KernelMemory

博主头像 本文撰写目的是旨在帮助新手快速上手,原理部分可以参考博客园大佬宵伯特的教程。 KernelMemory入门系列博客:(Kernel Memory- - 宵伯特 - 博客园 (cnblogs.com)) SemanticKernel入门系列:(Semantic Kernel- - 宵伯特 - 博客园 ...

LLM面面观之MoE

博主头像 1. 背景 根据本qiang~最新的趋势观察,基于MoE架构的开源大模型越来越多,比如马斯克的Grok-1(314B), Qwen1.5-MoE-A2.7B等,因此想探究一下MoE里面的部分细节。 此文是本qiang~针对大语言模型的MoE的整理,包括原理、流程及部分源码。 2. MoE原理 MoE ...

llama2+localGPT打造纯私有知识助手

博主头像 通过部署llama2系列,可以构建本地私有的知识小助手 用来输出一写周报、月报,甚至辅助数据分析都可以(想想都很轻松) 想要大模型支持特定的数据集,就需要进行专业的fine-turing 但是fine-turing工作,是需要一系列的数据工程,向量化等工作,不太便捷 PromtEngineer/lo ...

我们正在被 DDoS 攻击,但是我们啥也不干,随便攻击...

博主头像 最近,一场激烈的攻防大战在网络世界悄然上演。 主角不是什么国家安全局或者黑客组织,而是一家名不见经传的创业公司——TablePlus。 DDoS 攻击者们摩拳擦掌,跃跃欲试。他们从四面八方蜂拥而至,誓要用数亿次请求把 TablePlus 的服务器挤爆、搞垮。特别是那些来自德国和英国的流量,简直有如滔 ...

读所罗门的密码笔记06_共生思想(上)

博主头像 1. 共生思想 1.1. 1997年5月11日,IBM公司的“深蓝”计算机在与国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫的第二次对弈时击败了他 1.1.1. 这台超级计算机以3.5∶2.5的战绩胜出,登上了世界各地的新闻头条 1.2. Alpha Zero 1.2.1. 软件可以比人类更好地处理国际象棋步骤, ...

P图神器Lama下载介绍,一键移除图片中任何不想要的元素

博主头像 Lama是一个完全自托管的图像处理工具,基于最前沿的AIGC模型,它可以从图片中删除任何不需要的物体、缺陷或对象,却看不到一点修改痕迹~ 在以前,我们想将图片中的文字、水印去除,可以使用ps,但ps的学习成本比较高,没有那么容易上手,在面对复杂的几何结构和高分辨率图像时,ps的处理效果也不是很理想, ...

读所罗门的密码笔记05_新的力量平衡

博主头像 1. 技术发展 1.1. 美国和中国俨然成为人工智能研究、开发和部署方面无可争议的领导者 1.2. 人类从未彻底阻止某种技术的发展,虽然不同国家在不同时间对克隆、化学武器和核武器等技术采取了暂停或禁止措施,但我们仍在继续推进最前沿的基因工程、武器和其他各领域的技术发展 1.3. 实验室里经过改造的转 ...

Yolov8训练识别模型

博主头像 本文手把手教你用YoloV8训练自己的数据集并实现物体识别 操作环境: 系统:Windows10 Python:3.9 Pytorch:2.2.2+cu121 环境安装 安装CUDA以及cudnn 参考博客《Windows安装CUDA 12.1及cudnn》(https://www.cnblogs. ...

终于来了!FastGPT 正式兼容 GPT 应用

博主头像 FastGPT V4.7 正式加入了工具调用功能,可以兼容 GPTs 的 Actions。这意味着,你可以直接导入兼容 GPTs 的 Agent 工具! Gapier 是一组无需编码,开箱可用的,并且已经适配好的在线 GPTs Actions 工具,提供了 50 多种现成工具,并且每天有免费额度进行 ...

决策树模型(3)决策树的生成与剪枝

博主头像 决策树的生成 有了信息增益和信息增益比,我就可以以此衡量特征的相对好坏,进而可以用于决策树的生成。相对应的基于信息增益计算的方法所生成的决策树的算法我们叫做ID3算法,而基于信息增益的算法我们叫做C4.5,二者唯一的区别就在于一个使用信息增益衡量特征好坏而另外一个使用信息增益比,因此本文重点讲述ID ...

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