本文介绍了一种基于深度学习的玉米病虫害检测系统系统的代码，采用最先进的YOLOv8算法并对比YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的结果·，能够准确识别图像、视频、实时视频流以及批量文件中的玉米病虫害。文章详细解释了YOLOv8算法的原理，并提供了相应的Python实现代码、训练数据集，以及... ...

1. 基本信息 十堂极简人工智能课 10 Short Lessons in Artificial Intelligence & Robo [英] 彼得·J.本特利 著 译林出版社,2023年5月出版 1.1. 读薄率 书籍总字数115千字，笔记总字数25104字。 读薄率25104÷115000≈2 ...

这几章我们会针对经典RLHF算法存在的不稳定，成本高，效率低等问题聊聊新方案。第一章我们先说RLHF训练策略相关的方案，包括SLiC-HF，DPO，RRHF和RSO，他们之间有很多相似之处~ ...

1. 通用人工智能 1.1. 我造不出的东西，我便不明白 1.1.1. 物理学家理查德·费曼 1.2. 欧文·霍兰德 1.2.1. 他的发明中有一个很不寻常的机器人叫作Slugbot，这是一个能“吃”真正的鼻涕虫的机器人，旨在用鼻涕虫腐烂的身体产生动力 1.2.2. 其团队造出了CRONOS，一个看 ...

原作：FNTGAI 引言：我发誓，与人工智能完全相关。 这个博客主要讨论人工智能。然而，值得花点时间讨论康德的先验概念，因为围绕AI认识论（AI如何学习事物）的大部分混乱都可以追溯到对该词的误解。在本文的结尾，我们会回到AI。 康德是西方哲学中最重要的，甚至可以说是世界最重要的思想家之一。他最著名的 ...

同为云原生领域的创业者，我是否已经躲在角落里瑟瑟发抖？Mesos(Mesosphere/D2IQ) 前不久刚倒下，这又来了一个，我对失败的案例尤为关心，为了不重蹈覆辙，通过仔细研究和认真思考，来谈谈我的想法。 Weaveworks 历程 2014年：成立初期，Weaveworks 完成了来自 See ...

原作：FNTGAI 引言：如何弥合AI与先验概念之间的鸿沟 时间不是你能看到、听到或触摸到的东西。这就是康德所说的“先验”，意味着它在感官中没有对应物。你无法给时间贴标签或分类。这使得AI很难建立时间概念。例如，考虑一下当您询问 ChatGPT 您与它交谈了多长时间时会发生什么： 它对时间的估计非常 ...

1. 数码式考察 1.1. 制作计算机动画或游戏 1.1.1. 想怎么制作都可以 1.2. 计算机模拟 1.2.1. 目标是建造一个虚拟的实验室，其行为与现实完全一致，只是某些变量由我们来控制 1.3. 对现实世界进行建模并不容易，需要非常谨慎地收集和使用数据 1.3.1. 垃圾进，垃圾出 1.3. ...

原作： 塞缪尔·弗兰德 引言：为最强大的语言模型铺平道路的核心技术 使用 Dall-E 生成的图像 稀疏混合专家模型 (MoE) 已成为最新一代 LLMs 的核心技术，例如 OpenAI 的 GPT-4、Mistral AI 的 Mixtral-8x7 等。简而言之，稀疏MoE是一种非常强大的技术， ...

摘录 关于 LLaMA 2 的全部资源，如何去测试、训练并部署它。 LLaMA 2 是一个由 Meta 开发的大型语言模型，是 LLaMA 1 的继任者。LLaMA 2 可通过 AWS、Hugging Face 等提供商获取，并免费用于研究和商业用途。LLaMA 2 预训练模型在 2 万亿个标记上进 ...

前天尝试通过 one-api + dashscope(阿里云灵积) + qwen(通义千问)运行 Semantic Kernel 插件（Plugin） ，结果尝试失败，详见前天的博文。 今天换一种方式尝试，选择了一个旁门左道走走看，看能不能在不使用大模型的情况下让 Semantic Kernel 插 ...

原作：pycoach 引言：越多的AI工具，越多的AI疲劳 使用 Midjourney 制作的图像 ChatGPT 时代有前后之分。 在 OpenAI 推出 ChatGPT 之前，只有少数程序员会涉足创建聊天机器人和用于本地执行的简单模型，也只有机器学习工程师和少数人工智能爱好者会每天使用“人工智能 ...

1. 聊天机器人 1.1. 人工智能往往掌握不了跨越几段对话语境的讨论 1.1.1. 抓不住连贯的主题，只能单独处理每个句子 1.1.2. 不能将其答案与现实联系起来 1.1.3. 可能会遵循语言规则、统计相关性，甚至查找有关事实来为每个新句子提供答复 1.2. 聊天机器人只是在模拟对话 1.2.1 ...

原作：塞扎里·盖西科斯基 引言：AI vs. 艺术家：史蒂文·平克与艺术算法 “大脑是一台神经计算机，配备了自然选择和组合算法，用于对植物、动物、物体和人进行因果和概率推理。” — 史蒂文·平克 (Steven Pinker) 图片由作者通过 GAI 提供 在《The Blank Slate》一书中 ...

1. 自我改善 1.1. 只有学会了如何学习和改变的人，才称得上是受过教育的人 1.1.1. 卡尔·罗杰斯 1.2. 人工智能如果只是学习纯理论的游戏（从国际象棋和围棋到电脑游戏），其结果已然可以令人惊叹 1.3. 让大多数机器人玩叠叠乐游戏（用积木搭成塔，慢慢从塔中抽出积木，然后搭在最顶上），结果 ...

RMBG是一款先进的AI抠图工具，和其它同类型软件不同的是，RMBG不需要人工勾勒图形轮廓，可以自动识别图像的前景并去除背景，节省大量时间，效果非常惊艳 最新中文版下载： 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/18BK6LTZ1V6xoGgyFmhdTfQ?pwd=void RM ...

今年.NET Conf China 2023技术大会，我给大家分享了 .NET应用国际化-AIGC智能翻译+代码生成的议题 .NET Conf China 2023分享-.NET应用国际化-AIGC智能翻译+代码生成 今天将详细的代码实现和大家分享一下。 一、前提准备 1. 新建一个Console类 ...

1. 仙女蜂 1.1. Megaphragma mymaripenne 1.2. 一种微小的蜂类 1.3. 人类已知第三小的昆虫 1.4. 大脑仅由7400个神经元组成，比大型昆虫的大脑小了好几个数量级 1.5. 微小的身体里没有空间容纳这些神经元，所以在生长的最后阶段，它把每个神经元内最重要的细胞 ...

原作：本·乌兰西 引子：绘画中减色混合的原理 照片由 Unsplash 上的 Lucas K 拍摄 当我还是个孩子的时候，我坐在一个有各种颜色的调色板前，努力尝试混合尽可能多的颜色。怀着兴奋的眼神，我看着鲜艳的颜色在画面上融合。随着越来越多的颜色相互融合，我困惑地盯着由此产生的聚合体。我添加的颜色越 ...

1. 寻找正确答案 1.1. 卡尔·西姆斯 1.1.1. 计算机图形艺术家和研究者 1.1.2. 演示过数字进化之创造性和新颖性的先驱 1.1.3. 1994年 1.1.3.1. 创造一批能游泳、走路、跳跃，甚至互相竞争的虚拟动物震惊了整个科学界 1.1.3.2. 它们的人工大脑却是个极其复杂的网络 ...