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Ein Diffusionsmodell-Tutorial, das Ihre Zeit wert ist, von der Purdue University
Apr 07, 2024 am 09:01 AM
Diffusion kann nicht nur besser imitieren, sondern auch „erschaffen“. Das Diffusionsmodell (DiffusionModel) ist ein Bilderzeugungsmodell. Im Vergleich zu bekannten Algorithmen wie GAN und VAE im Bereich der KI verfolgt das Diffusionsmodell einen anderen Ansatz. Seine Hauptidee besteht darin, dem Bild zunächst Rauschen hinzuzufügen und es dann schrittweise zu entrauschen. Das Entrauschen und Wiederherstellen des Originalbilds ist der Kernbestandteil des Algorithmus. Der endgültige Algorithmus ist in der Lage, aus einem zufälligen verrauschten Bild ein Bild zu erzeugen. In den letzten Jahren hat das phänomenale Wachstum der generativen KI viele spannende Anwendungen in der Text-zu-Bild-Generierung, Videogenerierung und mehr ermöglicht. Das Grundprinzip dieser generativen Werkzeuge ist das Konzept der Diffusion, ein spezieller Sampling-Mechanismus, der die Einschränkungen bisheriger Methoden überwindet.
Generieren Sie PPT mit einem Klick! Kimi: Lassen Sie zuerst die „PPT-Wanderarbeiter' populär werden
Aug 01, 2024 pm 03:28 PM
Kimi: In nur einem Satz, in nur zehn Sekunden ist ein PPT fertig. PPT ist so nervig! Um ein Meeting abzuhalten, benötigen Sie einen PPT; um einen wöchentlichen Bericht zu schreiben, müssen Sie einen PPT vorlegen, auch wenn Sie jemanden des Betrugs beschuldigen PPT. Das College ähnelt eher dem Studium eines PPT-Hauptfachs. Man schaut sich PPT im Unterricht an und macht PPT nach dem Unterricht. Als Dennis Austin vor 37 Jahren PPT erfand, hatte er vielleicht nicht damit gerechnet, dass PPT eines Tages so weit verbreitet sein würde. Wenn wir über unsere harte Erfahrung bei der Erstellung von PPT sprechen, treiben uns Tränen in die Augen. „Es dauerte drei Monate, ein PPT mit mehr als 20 Seiten zu erstellen, und ich habe es Dutzende Male überarbeitet. Als ich das PPT sah, musste ich mich übergeben.“ war PPT.“ Wenn Sie ein spontanes Meeting haben, sollten Sie es tun
Vier empfohlene KI-gestützte Programmiertools
Apr 22, 2024 pm 05:34 PM
Dieses KI-gestützte Programmiertool hat in dieser Phase der schnellen KI-Entwicklung eine große Anzahl nützlicher KI-gestützter Programmiertools zu Tage gefördert. KI-gestützte Programmiertools können die Entwicklungseffizienz verbessern, die Codequalität verbessern und Fehlerraten reduzieren. Sie sind wichtige Helfer im modernen Softwareentwicklungsprozess. Heute wird Dayao Ihnen 4 KI-gestützte Programmiertools vorstellen (und alle unterstützen die C#-Sprache). https://github.com/YSGStudyHards/DotNetGuide1.GitHubCopilotGitHubCopilot ist ein KI-Codierungsassistent, der Ihnen hilft, Code schneller und mit weniger Aufwand zu schreiben, sodass Sie sich mehr auf Problemlösung und Zusammenarbeit konzentrieren können. Git
Alle CVPR 2024-Auszeichnungen bekannt gegeben! Fast 10.000 Menschen nahmen offline an der Konferenz teil und ein chinesischer Forscher von Google gewann den Preis für den besten Beitrag
Jun 20, 2024 pm 05:43 PM
Am frühen Morgen des 20. Juni (Pekinger Zeit) gab CVPR2024, die wichtigste internationale Computer-Vision-Konferenz in Seattle, offiziell die besten Beiträge und andere Auszeichnungen bekannt. In diesem Jahr wurden insgesamt 10 Arbeiten ausgezeichnet, darunter zwei beste Arbeiten und zwei beste studentische Arbeiten. Darüber hinaus gab es zwei Nominierungen für die beste Arbeit und vier Nominierungen für die beste studentische Arbeit. Die Top-Konferenz im Bereich Computer Vision (CV) ist die CVPR, die jedes Jahr zahlreiche Forschungseinrichtungen und Universitäten anzieht. Laut Statistik wurden in diesem Jahr insgesamt 11.532 Arbeiten eingereicht, von denen 2.719 angenommen wurden, was einer Annahmequote von 23,6 % entspricht. Laut der statistischen Analyse der CVPR2024-Daten des Georgia Institute of Technology befassen sich die meisten Arbeiten aus Sicht der Forschungsthemen mit der Bild- und Videosynthese und -generierung (Imageandvideosyn
Erfahren Sie, wie Sie mobile Anwendungen mit der Go-Sprache entwickeln
Mar 28, 2024 pm 10:00 PM
Tutorial zur Entwicklung mobiler Anwendungen in der Go-Sprache Da der Markt für mobile Anwendungen weiterhin boomt, beginnen immer mehr Entwickler damit, sich mit der Verwendung der Go-Sprache für die Entwicklung mobiler Anwendungen zu befassen. Als einfache und effiziente Programmiersprache hat die Go-Sprache auch großes Potenzial für die Entwicklung mobiler Anwendungen gezeigt. In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie die Go-Sprache zum Entwickeln mobiler Anwendungen verwendet wird, und es werden spezifische Codebeispiele angehängt, um den Lesern den schnellen Einstieg und die Entwicklung eigener mobiler Anwendungen zu erleichtern. 1. Vorbereitung Bevor wir beginnen, müssen wir die Entwicklungsumgebung und die Tools vorbereiten. Kopf
Welcher KI-Programmierer ist der beste? Entdecken Sie das Potenzial von Devin, Tongyi Lingma und SWE-Agent
Apr 07, 2024 am 09:10 AM
Am 3. März 2022, weniger als einen Monat nach der Geburt von Devin, dem weltweit ersten KI-Programmierer, entwickelte das NLP-Team der Princeton University einen Open-Source-KI-Programmierer-SWE-Agenten. Es nutzt das GPT-4-Modell, um Probleme in GitHub-Repositorys automatisch zu lösen. Die Leistung des SWE-Agenten auf dem SWE-Bench-Testsatz ist ähnlich wie die von Devin, er benötigt durchschnittlich 93 Sekunden und löst 12,29 % der Probleme. Durch die Interaktion mit einem dedizierten Terminal kann der SWE-Agent Dateiinhalte öffnen und durchsuchen, die automatische Syntaxprüfung verwenden, bestimmte Zeilen bearbeiten sowie Tests schreiben und ausführen. (Hinweis: Der obige Inhalt stellt eine geringfügige Anpassung des Originalinhalts dar, die Schlüsselinformationen im Originaltext bleiben jedoch erhalten und überschreiten nicht die angegebene Wortbeschränkung.) SWE-A
Von Bare-Metal bis hin zu einem großen Modell mit 70 Milliarden Parametern finden Sie hier ein Tutorial und gebrauchsfertige Skripte
Jul 24, 2024 pm 08:13 PM
Wir wissen, dass LLM auf großen Computerclustern unter Verwendung umfangreicher Daten trainiert wird. Auf dieser Website wurden viele Methoden und Technologien vorgestellt, die den LLM-Trainingsprozess unterstützen und verbessern. Was wir heute teilen möchten, ist ein Artikel, der tief in die zugrunde liegende Technologie eintaucht und vorstellt, wie man einen Haufen „Bare-Metals“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das LLM-Training verwandelt. Dieser Artikel stammt von Imbue, einem KI-Startup, das allgemeine Intelligenz durch das Verständnis der Denkweise von Maschinen erreichen möchte. Natürlich ist es kein einfacher Prozess, einen Haufen „Bare Metal“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das Training von LLM zu verwandeln, aber Imbue hat schließlich erfolgreich ein LLM mit 70 Milliarden Parametern trainiert der Prozess akkumuliert
Der leitende NVIDIA-Architekt zählt die 12 Schwachstellen von RAG auf und vermittelt Lösungen
Jul 11, 2024 pm 01:53 PM
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die Retrieval nutzt, um Sprachmodelle zu verbessern. Bevor ein Sprachmodell eine Antwort generiert, ruft es insbesondere relevante Informationen aus einer umfangreichen Dokumentendatenbank ab und verwendet diese Informationen dann zur Steuerung des Generierungsprozesses. Diese Technologie kann die Genauigkeit und Relevanz von Inhalten erheblich verbessern, das Problem der Halluzinationen wirksam lindern, die Geschwindigkeit der Wissensaktualisierung erhöhen und die Nachverfolgbarkeit der Inhaltsgenerierung verbessern. RAG ist zweifellos einer der spannendsten Bereiche der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Weitere Informationen zu RAG finden Sie im Kolumnenartikel auf dieser Website „Was sind die neuen Entwicklungen bei RAG, das sich darauf spezialisiert hat, die Mängel großer Modelle auszugleichen?“ Diese Rezension erklärt es deutlich. Aber RAG ist nicht perfekt und Benutzer stoßen bei der Verwendung oft auf einige „Problempunkte“. Kürzlich die fortschrittliche generative KI-Lösung von NVIDIA
