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- Comfyui, wie man Knoten durchsucht
- In diesem Leitfaden werden effiziente Techniken zum Auffinden von Knoten in ComfyUI-Dokumenten erläutert. Es werden primäre Methoden wie „findNodes()“, erweiterte Suchfunktionen wie reguläre Ausdrücke und XPath-Abfragen sowie die Suche nach Knoten besprochen
- KI 539 2024-09-02 16:47:16
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- Wie schreibe ich einen ComfyUI-Knoten?
- ComfyUI, eine JavaScript-Bibliothek zum Erstellen responsiver Webanwendungen, bietet einzigartige Funktionen, darunter eine komponentenbasierte Architektur für eine effiziente App-Erstellung, Reaktivität für automatische Datenaktualisierungen und Erweiterbarkeit für individuelle Anpassungen. Mit seinem mo
- KI 543 2024-09-02 16:46:22
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- So erstellen Sie einen ComfyUI-Knoten
- In diesem Artikel wird ComfyUI für Node.js vorgestellt, eine Bibliothek zum Erstellen plattformübergreifender Benutzeroberflächen. Es hebt die wichtigsten Funktionen von ComfyUI hervor, einschließlich seines umfassenden Komponentensatzes, der deklarativen UI-Syntax, der Barrierefreiheit und der plattformübergreifenden Unterstützung
- KI 576 2024-09-02 16:45:16
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- So installieren Sie den ComfyUI-Manager auf dem Mac
- Dieser Artikel enthält eine Anleitung zur Installation von ComfyUI Manager auf Mac-Computern. Es beschreibt die Systemanforderungen, einschließlich der macOS-Version, des Prozessors, des RAM und des für die Installation erforderlichen Speicherplatzes. Der Artikel enthält auch eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
- KI 496 2024-09-02 16:44:15
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- wie man einen ComfyUI-Knoten erstellt
- Dieser Artikel enthält eine Anleitung zum Einrichten von ComfyUI in einer Node.js-Anwendung, einschließlich Schritten zur Installation, Initialisierung, zum Hinzufügen von UI-Komponenten und zum Rendern. Außerdem werden die Funktionen hervorgehoben, die ComfyUI für die Arbeit mit UI-Komponenten bietet, z
- KI 1020 2024-09-02 16:43:18
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- Kontrolliert ein Geist Ihr Telefon? GUI-Agenten großer Modelle sind anfällig für Umgebungs-Hijacking
- Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. Einreichungs-E-Mail: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Der erste Autor dieses Artikels, Ma Xinbei, ist Doktorand im vierten Jahr an der Fakultät für Informatik der Shanghai Jiao Tong University. Argumentation und die Interpretierbarkeit und Kenntnis großer Modelle. Die Arbeiten wurden gemeinsam von der Shanghai Jiao Tong University und Meta durchgeführt. Titel der Abschlussarbeit: Vorsicht
- KI 224 2024-09-02 16:40:32
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- Wie schwierig ist es für einen Roboter, die Kraft seiner Hände zu beherrschen und die Hausarbeit sicher zu erledigen? Der Vizepräsident von 1X Artificial Intelligence schreibt eine ausführliche Erklärung
- Wie schwierig ist es, einen wirklich humanoiden Roboter zu bauen? Wenn sich ein Roboter bewegt, machen seine Gelenke normalerweise Klickgeräusche, aber 1X, ein von OpenAI gesehenes Startup, kann etwas anderes. Der neue humanoide Roboter NEO, den sie letzte Woche vorgestellt haben, kann leise und praktisch sein. Wenn wir die Lautstärke des Videos aufdrehen, können wir das leichte Brummen des Motors hören, der sich nach unten beugt, um den Rucksack aufzunehmen. Nachdem ich mir dieses Video angesehen habe, möchte ich wirklich fragen: Ist das nicht wirklich ein Mensch, der eine Lederjacke trägt? Heutige Industrieroboter können sich sehr schnell bewegen, müssen jedoch auf eine extrem langsame Geschwindigkeit abbremsen, bevor sie mit etwas in Kontakt kommen. Um die Sicherheit zu gewährleisten, müssen diese Roboter oft in Sicherheitskäfigen gehalten werden, aber NEO kann das Mädchen im Video sanft umarmen und ihr ganz natürlich und sanft ihre Schultasche reichen.
- KI 755 2024-09-02 16:34:12
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- Mit der Integration von mehr als 200 verwandten Studien ist hier die neueste Übersicht über das große Modell „Lebenslanges Lernen'.
- Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. E-Mail für die Einreichung: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Die Autoren dieses Artikels stammen alle aus dem Team von Professor Ma Qianli von der South China University of Technology, und ihr Labor ist das Labor für maschinelles Lernen und Data Mining. Die drei Co-Erstautoren der Arbeit sind der Doktorand Zheng Junhao, der Masterstudent Qiu Shengjie und der Masterstudent Shi Chengming. Ihre Hauptforschungsrichtungen umfassen große Modelle und endgültige Modelle.
- KI 887 2024-09-02 15:24:40
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- Mit der Integration von mehr als 200 verwandten Studien ist hier die neueste Übersicht über das große Modell „Lebenslanges Lernen'.
- Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. E-Mail für die Einreichung: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Die Autoren dieses Artikels stammen alle aus dem Team von Professor Ma Qianli von der South China University of Technology, und ihr Labor ist das Labor für maschinelles Lernen und Data Mining. Die drei Co-Erstautoren der Arbeit sind der Doktorand Zheng Junhao, der Masterstudent Qiu Shengjie und der Masterstudent Shi Chengming. Ihre Hauptforschungsrichtungen umfassen große Modelle und endgültige Modelle.
- KI 172 2024-09-02 15:24:03
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- Das erklärende Medikamenten-KI-Modell der Universität Fuzhou und des Yuanxing Intelligent Drug Teams ermöglicht eine effiziente und genaue Vorhersage von DDI und wurde in der Unterzeitschrift „Nature' veröffentlicht
- Herausgeber | Unerwartete Arzneimittelwechselwirkungen (DDI) von Rettichschalen sind ein wichtiges Thema in der Arzneimittelforschung und der klinischen Anwendung, da sie sehr wahrscheinlich zu schwerwiegenden unerwünschten Arzneimittelwirkungen oder zum Absetzen des Arzneimittels führen. Obwohl viele Deep-Learning-Modelle gute Ergebnisse bei der DDI-Vorhersage erzielt haben, wurde die Modellinterpretierbarkeit zur Aufdeckung der Grundursachen von DDI noch nicht umfassend untersucht. Forscher der Fuzhou University, des First Affiliated Hospital der Fujian Medical University und Yuanxing Intelligent Medicine schlugen MeTDDI vor – ein Deep-Learning-Framework mit lokal-globaler Selbstaufmerksamkeit und gemeinsamer Aufmerksamkeit für das Lernen themenbasierter DDI-Vorhersagekarten. Im Hinblick auf die Interpretierbarkeit führten die Forscher eine umfassende Bewertung von 73 Arzneimitteln (13.786 DDIs) durch, und MeTDDI konnte 58 genau erklären
- KI 230 2024-09-02 15:13:00
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- Interpretation der KDD2024 Best Student Paper, University of Science and Technology of China, Huawei Noah: New Paradigm of Sequence Recommendation DR4SR
- Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. Einreichungs-E-Mail: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Diese Arbeit wurde vom IEEE Fellow Chen Enhong-Team des National Key Laboratory of Cognitive Intelligence und Huaweis Noah's Ark Laboratory abgeschlossen. Das Team von Professor Chen Enhong ist stark in den Bereichen Data Mining und maschinelles Lernen tätig und hat zahlreiche Artikel in führenden Fachzeitschriften und Konferenzen veröffentlicht und wurde in Google Scholar-Artikeln zitiert.
- KI 550 2024-09-02 15:07:09
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- Kunlun Wanweis Betaversion „Tiangong SkyAgents' wird im gesamten Netzwerk getestet
- Am 25. Dezember wurde die Betaversion von Kunlun Wanweis AIAgents-Entwicklungsplattform „Tiangong SkyAgents“ offiziell zum Testen geöffnet. Benutzer können sie ab sofort unter https://model-platform.tiangong.cn/ testen. Die AIAgents-Entwicklungsplattform „Tiangong SkyAgents“ von Kunlun Wanwei basiert auf dem „Tiangong Large Model“ von Kunlun Wanwei und verfügt über unabhängige Lern- und Denkfähigkeiten von der Wahrnehmung bis zur Entscheidungsfindung, von der Entscheidungsfindung bis zur Ausführung. Benutzer können ihre eigenen einzelnen oder mehreren „persönlichen Assistenten“ mithilfe natürlicher Sprache erstellen und verschiedene Aufgaben modularisieren. Die Implementierung umfasst Fragenvoreinstellungen, bestimmte Antworten, die Erstellung und den Abruf von Wissensdatenbanken sowie die Absichtserkennung
- KI 255 2024-09-02 14:07:48
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- Claude ist auch faul geworden! Netizen: Lernen Sie, sich einen Urlaub zu gönnen
- Der Schulstart steht vor der Tür und nicht nur die Schüler, die bald ins neue Semester starten, sollten auf sich selbst aufpassen, sondern auch die großen KI-Modelle. Vor einiger Zeit war Reddit voller Internetnutzer, die sich darüber beschwerten, dass Claude faul werde. „Sein Niveau ist stark gesunken, es kommt oft zu Pausen und sogar die Ausgabe wird sehr kurz. In der ersten Woche der Veröffentlichung konnte es ein komplettes 4-seitiges Dokument auf einmal übersetzen, aber jetzt kann es nicht einmal eine halbe Seite ausgeben.“ !
- KI 487 2024-09-02 13:56:32
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- Neue Arbeit vom Autor von Mamba: Distilling Llama3 in ein hybrides lineares RNN
- Der Schlüssel zum großen Erfolg von Transformer im Bereich Deep Learning ist der Aufmerksamkeitsmechanismus. Der Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es dem Transformer-basierten Modell, sich auf die Teile zu konzentrieren, die mit der Eingabesequenz zusammenhängen, und so ein besseres Kontextverständnis zu erreichen. Der Nachteil des Aufmerksamkeitsmechanismus besteht jedoch darin, dass der Rechenaufwand hoch ist, der quadratisch mit der Eingabegröße zunimmt, was es für den Transformer schwierig macht, sehr lange Texte zu verarbeiten. Vor einiger Zeit hat das Aufkommen von Mamba diese Situation durchbrochen und kann mit zunehmender Kontextlänge eine lineare Erweiterung erreichen. Mit der Veröffentlichung von Mamba können diese Zustandsraummodelle (SSM) Transformer in kleinen und mittleren Maßstäben erreichen oder sogar übertreffen und dabei die Ordnung aufrechterhalten.
- KI 783 2024-09-02 13:41:30