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Tencent veröffentlicht die Open-Source-Datenkomponente Fast-Causal-Inference, um verteilte vektorisierte statistische Analysen und kausale Inferenz zu unterstützen
Tencent veröffentlicht die Open-Source-Datenkomponente Fast-Causal-Inference, um verteilte vektorisierte statistische Analysen und kausale Inferenz zu unterstützen
Tencent gab auf seinem öffentlichen Account „Tencent Open Source“ bekannt, dass sein Open-Source-Projekt Fast-Causal-Inference mit verteilten Datenwissenschaftskomponenten öffentlich auf GitHub veröffentlicht wurde
▲ Bildquelle „Tencent Open Source“ öffentlicher Account
It Es wird berichtet: Dies ist eine von Tencent WeChat entwickelte Bibliothek für statistische Analyse und Kausalinferenzberechnung, die SQL-Interaktion verwendet und auf verteilter Vektorisierung basiert. Sie soll „den Leistungsengpass bestehender statistischer Modellbibliotheken (R/Python) lösen“. Big Data bietet kausale Inferenzfunktionen, mit denen zig Milliarden Daten in Sekunden ausgeführt werden können, und senkt gleichzeitig den Schwellenwert für die Verwendung statistischer Modelle über die SQL-Sprache, wodurch die Verwendung in Produktionsumgebungen vereinfacht wird Mehrere interne WeChat-Unternehmen wie WeChat-Videokonto und WeChat-Suche Die Benutzererfahrung kann weiter verbessert werden, um das ultimative Niveau zu erreichen Ebene, die transparent die Engine-bezogene SQL-Erweiterung und -Optimierung durchführt.
Uplift: Dutzende Millionen Datenoperationen auf MinutenebeneBootstrap / Permutation Warten Sie, bis das Datensimulationsframework das Problem der Varianzschätzung ohne angezeigte Lösungen gelöst hatBietet kausale Inferenzfunktionen für Basisoperatoren, Operatoren höherer Ordnung und Anwendungskapselung der oberen Schicht.
Unterstützt ttest, OLS, Lasso, baumbasiertes Modell, Matching, Bootstrap, DML usw.
Grundlegendes Kausalinferenz-Tool
Diese Seite hat auch erfahren, dass der Beamte angegeben hat, dass die erste Version bereits die folgenden Funktionen unterstützt:ttest basierend auf Deltamethod, unterstützt CUPED
OLS, Milliarden Datenzeilen, Sub-Sekunden-EbeneErweiterte kausale Inferenz-Tools
IV, WLS basierend auf OLS und andere GLS, DID, synthetische Kontrolle, CUPED, Mediation sind im Entstehen
IV, WLS basierend auf OLS und andere GLS, DID, synthetische Kontrolle, CUPED, Mediation sind im Entstehen
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Open-Source-Ankündigung |
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Zehn empfohlene Open-Source-Tools für kostenlose Textanmerkungen
Mar 26, 2024 pm 08:20 PM
Bei der Textanmerkung handelt es sich um die Arbeit mit entsprechenden Beschriftungen oder Tags für bestimmte Inhalte im Text. Sein Hauptzweck besteht darin, zusätzliche Informationen zum Text für eine tiefere Analyse und Verarbeitung bereitzustellen, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz. Textanmerkungen sind für überwachte maschinelle Lernaufgaben in Anwendungen der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung. Es wird zum Trainieren von KI-Modellen verwendet, um Textinformationen in natürlicher Sprache genauer zu verstehen und die Leistung von Aufgaben wie Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und Sprachübersetzung zu verbessern. Durch Textanmerkungen können wir KI-Modellen beibringen, Entitäten im Text zu erkennen, den Kontext zu verstehen und genaue Vorhersagen zu treffen, wenn neue ähnliche Daten auftauchen. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source-Textanmerkungstools empfohlen. 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu
15 empfohlene kostenlose Open-Source-Bildanmerkungstools
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens
Die große Model-App Tencent Yuanbao ist online! Hunyuan wird zu einem Allround-KI-Assistenten aufgerüstet, der überall hin mitgenommen werden kann
Jun 09, 2024 pm 10:38 PM
Am 30. Mai kündigte Tencent ein umfassendes Upgrade seines Hunyuan-Modells an. Die auf dem Hunyuan-Modell basierende App „Tencent Yuanbao“ wurde offiziell eingeführt und kann in den App-Stores von Apple und Android heruntergeladen werden. Im Vergleich zur Hunyuan-Applet-Version in der vorherigen Testphase bietet Tencent Yuanbao Kernfunktionen wie KI-Suche, KI-Zusammenfassung und KI-Schreiben für Arbeitseffizienzszenarien. Yuanbaos Gameplay ist außerdem umfangreicher und bietet mehrere Funktionen für KI-Anwendungen , und neue Spielmethoden wie das Erstellen persönlicher Agenten werden hinzugefügt. „Tencent strebt nicht danach, der Erste zu sein, der große Modelle herstellt.“ Liu Yuhong, Vizepräsident von Tencent Cloud und Leiter des großen Modells von Tencent Hunyuan, sagte: „Im vergangenen Jahr haben wir die Fähigkeiten des großen Modells von Tencent Hunyuan weiter gefördert.“ . In die reichhaltige und umfangreiche polnische Technologie in Geschäftsszenarien eintauchen und gleichzeitig Einblicke in die tatsächlichen Bedürfnisse der Benutzer gewinnen
Empfohlen: Ausgezeichnetes JS-Open-Source-Projekt zur Gesichtserkennung und -erkennung
Apr 03, 2024 am 11:55 AM
Die Technologie zur Gesichtserkennung und -erkennung ist bereits eine relativ ausgereifte und weit verbreitete Technologie. Derzeit ist JS die am weitesten verbreitete Internetanwendungssprache. Die Implementierung der Gesichtserkennung und -erkennung im Web-Frontend hat im Vergleich zur Back-End-Gesichtserkennung Vor- und Nachteile. Zu den Vorteilen gehören die Reduzierung der Netzwerkinteraktion und die Echtzeiterkennung, was die Wartezeit des Benutzers erheblich verkürzt und das Benutzererlebnis verbessert. Die Nachteile sind: Es ist durch die Größe des Modells begrenzt und auch die Genauigkeit ist begrenzt. Wie implementiert man mit js die Gesichtserkennung im Web? Um die Gesichtserkennung im Web zu implementieren, müssen Sie mit verwandten Programmiersprachen und -technologien wie JavaScript, HTML, CSS, WebRTC usw. vertraut sein. Gleichzeitig müssen Sie auch relevante Technologien für Computer Vision und künstliche Intelligenz beherrschen. Dies ist aufgrund des Designs der Webseite erwähnenswert
Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA
Apr 02, 2024 am 11:31 AM
Neues SOTA für multimodale Dokumentverständnisfunktionen! Das Alibaba mPLUG-Team hat die neueste Open-Source-Arbeit mPLUG-DocOwl1.5 veröffentlicht, die eine Reihe von Lösungen zur Bewältigung der vier großen Herausforderungen der hochauflösenden Bildtexterkennung, des allgemeinen Verständnisses der Dokumentstruktur, der Befolgung von Anweisungen und der Einführung externen Wissens vorschlägt. Schauen wir uns ohne weitere Umschweife zunächst die Auswirkungen an. Ein-Klick-Erkennung und Konvertierung von Diagrammen mit komplexen Strukturen in das Markdown-Format: Es stehen Diagramme verschiedener Stile zur Verfügung: Auch eine detailliertere Texterkennung und -positionierung ist einfach zu handhaben: Auch ausführliche Erläuterungen zum Dokumentverständnis können gegeben werden: Sie wissen schon, „Document Understanding“. " ist derzeit ein wichtiges Szenario für die Implementierung großer Sprachmodelle. Es gibt viele Produkte auf dem Markt, die das Lesen von Dokumenten unterstützen. Einige von ihnen verwenden hauptsächlich OCR-Systeme zur Texterkennung und arbeiten mit LLM zur Textverarbeitung zusammen.
Gerade erschienen! Ein Open-Source-Modell zum Generieren von Bildern im Anime-Stil mit einem Klick
Apr 08, 2024 pm 06:01 PM
Lassen Sie mich Ihnen das neueste AIGC-Open-Source-Projekt vorstellen – AnimagineXL3.1. Dieses Projekt ist die neueste Version des Text-zu-Bild-Modells mit Anime-Thema und zielt darauf ab, Benutzern ein optimiertes und leistungsfähigeres Erlebnis bei der Generierung von Anime-Bildern zu bieten. Bei AnimagineXL3.1 konzentrierte sich das Entwicklungsteam auf die Optimierung mehrerer Schlüsselaspekte, um sicherzustellen, dass das Modell neue Höhen in Bezug auf Leistung und Funktionalität erreicht. Zunächst erweiterten sie die Trainingsdaten, um nicht nur Spielcharakterdaten aus früheren Versionen, sondern auch Daten aus vielen anderen bekannten Anime-Serien in das Trainingsset aufzunehmen. Dieser Schritt erweitert die Wissensbasis des Modells und ermöglicht ihm ein umfassenderes Verständnis verschiedener Anime-Stile und Charaktere. AnimagineXL3.1 führt eine neue Reihe spezieller Tags und Ästhetiken ein
Mit einer einzelnen Karte läuft Llama 70B schneller als mit zwei Karten, Microsoft hat gerade FP6 in A100 integriert |
Apr 29, 2024 pm 04:55 PM
FP8 und die geringere Gleitkomma-Quantifizierungsgenauigkeit sind nicht länger das „Patent“ von H100! Lao Huang wollte, dass jeder INT8/INT4 nutzt, und das Microsoft DeepSpeed-Team begann, FP6 auf A100 ohne offizielle Unterstützung von NVIDIA auszuführen. Testergebnisse zeigen, dass die FP6-Quantisierung der neuen Methode TC-FPx auf A100 nahe an INT4 liegt oder gelegentlich schneller als diese ist und eine höhere Genauigkeit aufweist als letztere. Darüber hinaus gibt es eine durchgängige Unterstützung großer Modelle, die als Open-Source-Lösung bereitgestellt und in Deep-Learning-Inferenz-Frameworks wie DeepSpeed integriert wurde. Dieses Ergebnis wirkt sich auch unmittelbar auf die Beschleunigung großer Modelle aus – in diesem Rahmen ist der Durchsatz bei Verwendung einer einzelnen Karte zum Ausführen von Llama 2,65-mal höher als der von Doppelkarten. eins
Der Speicheroptimierungsfortschritt der Tencent QQ NT-Architekturversion wurde angekündigt, Chat-Szenen werden innerhalb von 300 MB gesteuert
Mar 05, 2024 pm 03:52 PM
Es wird davon ausgegangen, dass der Tencent QQ-Desktop-Client einer Reihe drastischer Reformen unterzogen wurde. Als Reaktion auf Benutzerprobleme wie hohe Speichernutzung, übergroße Installationspakete und langsamer Start hat das QQ-Technikteam spezielle Optimierungen am Speicher vorgenommen und schrittweise Fortschritte erzielt. Kürzlich hat das QQ-Technikteam einen Einführungsartikel zur InfoQ-Plattform veröffentlicht, in dem es über die schrittweisen Fortschritte bei der speziellen Speicheroptimierung berichtet. Berichten zufolge spiegeln sich die Speicherherausforderungen der neuen Version von QQ hauptsächlich in den folgenden vier Aspekten wider: Produktform: Es besteht aus einem komplexen großen Panel (über 100 Module unterschiedlicher Komplexität) und einer Reihe unabhängiger Funktionsfenster. Es besteht eine Eins-zu-eins-Entsprechung zwischen Fenstern und Renderprozessen. Die Anzahl der Fensterprozesse hat großen Einfluss auf die Speichernutzung von Electron. Für dieses komplexe große Panel gibt es einmal keine
