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今年，全球 AI 大模型持续快速迭代，无论是GPT、Gemini、Claude等系列，还是DeepSeek、Qwen、Doubao等系列，都在不断演进，近期备受关注的Gemini 3.0，据说也将正式发布。在这一发展浪潮中，Dify 作为一款开源低代码大模型应用开发平台，为开发者和企业提供了全新的 AI 应用构建体验。本文将结合热门的 Dify 与 AiOnly 平台，以互动故事机的聊天机器人为例
许多流行的人工智能应用——如机器翻译、对话式人工智能和问答系统——都依赖于自然语言生成技术，即生成语法和语义连贯的新文本序列。有时需要调节语言生成器的输出：例如，在不同场景下，机器翻译模型可能需要生成更正式或更地道的翻译；对话式人工智能模型可能需要更侧重于传递信息或引导人类对话者回应。
在 LLM 多轮工具调用里，只要模型产生“void turn”，既不生成可执行代码，也不给出最终答案，就把这整条轨迹当作直接丢掉，便能实现稳定多轮训练——这大概就是 SimpleTIR 带来的最大启示。：这些 OOD（Out-of-distribution）token 被当成下一轮输入，模型越采越偏，最终在第 3～4 轮吐出乱码或直接停止生成（输出eos token）。简单的多轮训练则在第 300
知识图谱的介绍1，这种语言模型通过潜在的随机过程进行隐式计划，并生成与该潜在计划一致的文本，以提高长文本生成的性能。我们一起来了解一下其中的文本生成：文本生成是自然语言处理中一个重要的研究领域，具有广阔的应用前景。国内外已经有诸如Automated Insights、Narrative Science以及“小南”机器人和“小明”机器人等文本生成系
选自 Intento作者：Grigory Sapunov机器之心编译机器之心编辑部目前多模态任务成为行业热点，本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型：DALL·E、CLIP、GLIDE、DALL·E 2 (unCLIP)的模型框架、优缺点，及其迭代关系。OpenAI 最近发布了 DALL·E 2 系统，在 AI 界引发了「地震」，该系统能够根据文本描述创建图像。这是 DA...
论文标题：KG4SL: knowledge graph neural network for synthetic lethality prediction in human cancers论文地址：https://academic.oup.com/bioinformatics/article/37/Supplement_1/i418/6319703论文期刊：Bioinformatics 2021动
情感分析作为自然语言处理的一个重要分支，近年来随着深度学习技术的兴起而得到了快速发展。从最初的基于规则的方法，到后来的机器学习模型，再到现在的深度学习框架，情感分析的技术迭代展现了对更复杂、更细微情感理解的追求。其中，卷积神经网络（CNN）和注意力机制的结合，为情感分析提供了新的视角和解决方案。
在这篇文章中，我们将构建一个基于LSTM的Seq2Seq模型，使用编码器-解码器架构进行机器翻译。本篇文章内容：介绍数据准备和预处理长短期记忆(LSTM) - 背景知识编码器模型架构(Seq2Seq)编码器代码实现(Seq2Seq)解码器模型架构(Seq2Seq)解码器代码实现(Seq2Seq)Seq2Seq(编码器+解码器)接口Seq2Seq(编码器+解码器)代码实现Seq2Seq模型训练Seq
作者：李梅 | 编辑：陈彩娴 |转载自：AI科技评论(aitechtalk)如今，每隔一段时间就有新的文本生成图像模型释出，个个效果都很强大，每每惊艳众人，这个领域已经是卷上天了。不过，像 OpenAI 的 DALL-E 2 或谷歌 的 Imagen 等 AI 系统，都只能生成二维图像，如果文字也能变成三维场景，那带来视觉体验势必加倍提升。现在，来自苹果的 AI 团队推出了 3D 场景生...
大型语言模型在ChatGPT以后经历了快速的发展。这些发展包括模型规模的增加、领域专精化、语义理解和推理能力的提升、训练效率和速度的提高，以及对偏见的理解和应对等方面。除了以上6个比较好的开源大语言模型外，还有各种不同版本，所以HuggingFace创建了一个排行榜（leaderboard）作者：Varun Mathur。
CVPR 2022 Oral腾讯优图&厦门大学提出无需训练的ViT结构搜索算法Training-free Transformer Architecture Search论文：https://arxiv.org/pdf/2203.12217.pdf代码：https://github.com/decemberzhou/TF_TAS无需训练的 ViT 结构搜索算法是怎么样的？性能又如何呢？腾讯优
上面的案例，仅仅考虑了准确率的问题。但是对于移动端部署的模型，虽然仅仅推理，但是不能仅仅推理几次，就没电了。因此，设备端应用，要考虑计算量的问题，需要权衡计算量和准确率。下面介绍，在搜索神经网络的时候，考虑到计算量。推理时间：latency.最好几百ms。NN搜索时考虑到latency，希望小的latency，达到近似的精度。做NN搜索，选出CNN的最优参数，然后训练CNN，部署到iphone12
随着浏览器技术的不断进步和JavaScript性能的持续提升，WebNN将为用户带来更为丰富的智能体验。未来，我们期待看到更多的开发者和公司加入到WebNN的生态系统，共同推动神经网络在Web领域的发展。随着前端技术的飞速发展，神经网络在Web领域的应用逐渐受到广泛关注。本文将介绍一种名为WebNN的新型技术，该技术致力于将神经网络的前端实现与浏览器环境紧密结合，为用户提供更为高效、便捷的机器学习
随着人工智能在边缘计算和嵌入式系统中的广泛应用，**神经网络加速 FPGA（Field-Programmable Gate Array）**成为高性能、低功耗计算的关键方案。相比 GPU 和 ASIC，FPGA 可编程性强、功耗低、适合定制化网络结构。本文将介绍神经网络加速 FPGA 的硬件架构、优化策略及实践案例。
摘要：本文追溯了人工智能从1950年代达特茅斯会议到现代深度学习的发展历程。重点介绍了神经网络的起源，包括1943年M-P模型的提出及其与莱布尼茨逻辑演算的渊源，以及当代深度学习先驱辛顿等人的贡献。文章探讨了深度学习在计算能力提升和大数据时代背景下的技术突破，如卷积神经网络、无监督学习等创新方法，及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的重大影响。全文展现了人工智能从理论探索到实践应用的历史脉络。
RAG技术全解析：让大模型告别"胡说八道"，构建企业级AI知识库的终极指南**你是否遇到过这样的场景：向大模型询问公司最新的产品规格，它却给出了2021年的过时信息？或者让AI助手帮你查找内部文档，它却开始"一本正经地胡说八道"？
讲解视频内容请移步Bilibili：https://space.bilibili.com/542601735入群讨论请加v hochzeitstorte请注明“核磁共振学习”笔者在MacOS或Linux系统安装FSL系列软件时，多次遇到FSL附属的医学影像阅读软件FSLeyes无法正常工作的问题。查阅过大量然人头大的资料、帖子，尝试各种方法，比如修改OpenGL相关文件，下载独立的FSLeyes使
借助 LangChain与Playwright MCP，我们成功构建了一个从自然语言指令到自动化测试执行与报告生成的端到端流程。这不仅提升了测试效率，更为测试团队带来了一个全新的可落地的实践方式 —— 自然语言驱动自动化。测试人员不用再去编写和维护自动化测试代码了，只需几句话，极大降低了自动化测试的门槛与维护成本。这正是智能测试的核心价值：更快、更稳定、更智能。
上期作者推出的融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法，效果着实不错，今天就用它来优化一下CNN-BiLSTM。CNN-BiLSTM的流程：将训练集数据输入CNN模型中，通过CNN的卷积层和池化 层的构建，用来特征提取，再经过BiLSTM模型进行序列预测。CNN-BiLSTM模型有众多参数需要调整，包括学习率，正则化参数，神经网络层数，卷积层数，BatchSize，最大训练次数等。本文采用上一期推出的融
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标精彩内容不迷路选自 Intento，作者：Grigory Sapunov机器之心编译目前多模态任务成为行业热点，本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型：DALL·E、CLIP、GLIDE、DALL·E 2 (unCLIP)的模型框架、优缺点，及其迭代关系。OpenAI 最近发布了 DALL·E 2 系统，在 AI 界引发了...
本文介绍了一种基于上下文学习的知识图谱基础模型（KG foundation model），以提高知识图谱推理的有效性和可迁移性。具体来说，引入了提示图（prompt graph）和统一分词器（unified tokenizer）作为不同知识图谱之间知识转移的桥梁。本文提出了提示图生成模块、提示编码模块和知识图谱推理模块，以实现上下文学习并在43个不同的知识图谱上进行了归纳性和演绎性设置下的上下文推
目前，检索增强生成（RAG）系统成为了将海量知识赋能于大模型的关键技术之一。然而,如何高效地处理半结构化和非结构化数据，尤其是文档中的表格数据，仍然是 RAG 系统面临的一大难题。本文作者针对这一痛点，提出了一种处理表格数据的新颖解决方案。作者首先系统性地梳理了RAG系统中表格处理的核心技术，包括表格解析、索引结构设计等，并评述了现有的一些开源解决方案。
1.异质知识图谱研究的对象便是如何处理多关系知识图谱？个人理解：多relation知识图谱中modeling在做node表征时需要充分考虑relation,也就是边对于实体表征的作用2.如何合理充分结合node and relation信息提高表征能力？**answer:**RGCN是一个messages-passing[消息传递]=框架[R-GCN–Modeling Relation data
主要参考论文：《RippleNet: Propagating User Preferences on the Knowledge Graph for Recommender Systems》副信息众所周知，基于协同过滤的推荐算法存在数据稀疏（the sparsity of user-item interactions）和冷启动问题（the cold start problem）。为了缓解这些问题，
它之所以能够实现可控文本生成，其核心思想是从海量无标注数据中定位文章所在的领域或其他属性，并作为控制代码（Control codes）放在输入文本的头部，以指导后续文本的生成。其核心思想是，对于预训练语言模型（GPT-2）以及目标属性a（例如情感、 主题等），利用当前的生成结果是否满足属性a（即条件概率P （a|x））对生成进行修正，使其朝着满足该属性的方向变化。除了作为预训练模型用于语言表示、条
Python实现CS-BP（布谷鸟搜索算法优化的BP神经网络）进行多变量时间序列预测（包含详细的完整的程序和数据）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/89867317。需谨慎选择算法参数，如布谷鸟搜索的迭代次数和种群大小，以确保运行效率和结果准确性。应用改进版的布谷鸟搜索算法或结合其他优化算法，进一步优化网络权重
本文约8400字，建议阅读10+分钟本文为你介绍数据科学的基础知识和数据分析的相关问题。来自Amazon，google，Meta, Microsoft等的面试问题，问题很多，所以对问题进行了分类整理，本文包含基础知识和数据分析相关问题。基础知识1. 什么是数据科学?列出监督学习和非监督学习的区别。数据科学是各种工具、算法和机器学习方法的混合，其目标是从原始数据中发现隐藏的...
文本生成一直是NLP领域内研究特别活跃的一个任务，应用前景特别广泛。BERT类预训练模型基于MLM，融合了双向上下文信息，不是天然匹配文本生成类任务（也有针对BERT模型进行改进的多种方式完善了BERT的这个缺点，如UniLM）。openAI的GPT-2模型天然适合文本生成类任务，因此使用GPT-2模型来完成中文新闻文本生成任务。数据集数据集是THUCnews的，清华大学根据新浪新闻RSS订阅..
来源：《大数据》知识图谱多跳问答推理研究进展、挑战与展望杜会芳1,王昊奋1,史英慧2,王萌31同济大学设计创意学院2东南大学网络空间与安全学院3东南大学计算机科学与工程学院摘要：近年来，知识图谱问答在医疗、金融、政务等领域被广泛应用。用户不再满足于关于实体属性的单跳问答，而是更多地倾向表达复杂的多跳问答需求。为了应对上述复杂多跳问答，各种不同类型的推理方法被...
AI驱动的决策模式往往要求更扁平、敏捷的组织架构和“数据驱动决策”的文化，这引发了固有的工作流程和思维模式的冲突。AI模型在常见工况下表现良好，但对于极端天气、罕见设备故障、突发应急事件等“长尾问题”的泛化能力不足，而这恰恰是保障安全最关键的场景。行业缺乏面向AI的软硬件接口、数据交互和系统集成标准，导致不同供应商的AI解决方案互操作性差，容易形成新的“技术锁定”。构建线路、车辆、设备的高保真数字
LLM大模型学习思路
ByteBridge是⼀个具有强⼤标注和采集工具的智能数据平台，为⼈工智能企业提供全方位服务。其中我们提供⼀切与图⽚、语⾳、⽂本、视频相关的采集服务。基于实际各种复杂应⽤场景以及不同需求，提供定制化数据采集服务。图⽚采集采集类型⼈脸图片采集:定制采集⼈脸面部图像，支持在不同国家地区，以及不同人种、表情、发型、光线、角度、遮挡比例的人像采集⼈体行为采集:采集人体指定的行为图像，并收集人们特定行为的图
在现实环境中，越来越多的商家、企业喜欢使用机器学习来增强它们对于商业前景的可预测性，有的采用了深度学习、神经元网络的技术来获取更大的预测能力。
关系抽取文献综述引言：随着大数据的不断发展，在海量的结构化数据或非结构化数据中更低成本的抽取出有价值的信息越来越重要，可以说信息抽取是自然语言处理领域的一项最基本任务，信息抽取进而可被分成三个子任务：实体抽取(entity extraction)、关系抽取(relation extraction)和事件抽取(event extraction)，而关系抽取搭建起知识图谱研究的基石。本文先介绍了关系
参照肖智清老师的“神经网络与PyTorch实战”import torchimport torch.utils.dataimport torch.nnimport torch.optimimport torchvision.datasetsimport torchvision.transformstrain_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./d
最近在研究DeepStream，其中在学习tlt_cv_examples中的迁移训练例子时，用到的数据集都是kitti数据格式，因此想训练自己的数据的话，需要将自己的YOLO格式的label文件转成kitti数据格式的label，然后在网上看到了一个博主的例子，链接如下：添加链接描述非常感谢博主贡献的代码，但在实验中发现当一个YOLO的label文件中存在多行bounding box的数据时，始终
摘要：本文探讨了基于深度学习的智能图像超分辨率技术。传统插值方法存在图像模糊和细节丢失问题，而深度学习通过自动学习图像特征显著提升了重建质量。文章系统介绍了图像超分辨率的概念、应用场景，重点分析了CNN、GAN、Transformer等深度学习模型的技术优势。以EDSR模型为例，详细阐述了数据准备、模型训练和评估优化的完整实现流程。通过视频制作公司的应用案例，验证了该技术能够有效提升图像分辨率并保
关注公众号，发现CV技术之美本文转自机器之心加州大学欧文分校的这项研究，让我们更期待未来更先进的彩色夜视仪。在一些军事大片中，士兵头戴夜视仪搜索前进似乎是少不了的场景。使用红外光在黑夜中观察的夜视系统通常将视物渲染成单色图像。图源：flir.com不过，在最近的一项研究中，加州大学欧文分校的科学家们借助深度学习 AI 技术设计了一新方法，有了这种方法，红外视觉有助于在无光...
吴恩达深度学习——序列模型一、定义序列模型的数学符号二、循环神经网络1.对于序列模型为什么不采用标准的神经网络进行处理呢？2.循环神经网络的结构3.循环神经网络的损失函数4.不同类型的循环神经网络三、语言模型与序列生成四、GRU（Gated Recurrent或者叫做门控循环）单元五、长短期记忆单元(LSTM)六、双向循环神经网络(BRNN)七、深度循环神经网络（Deep RNN）引言：序列模型可
禹棋赢的故事反映了当下AI行业对年轻人才的重视。在大模型时代，经验不再是唯一的衡量标准，好奇心、执行力和对新技术的敏锐洞察力成为推动技术进步的关键因素。字节跳动通过“Top Seed人才计划”为年轻研究者提供资源和平台，让他们能够在前沿技术领域发挥重要作用。禹棋赢的突破性贡献不仅为字节跳动在大语言模型领域的技术突破奠定了基础，也为全球研究者提供了新的思路和工具。
问题背景：ReLU6输出范围[0,6]，对称量化（如[-127,127]）导致高值截断补偿公式：x^int8=round(xfp32×SasymZasym)\hat{x}_{int8} = \text{round}\left(\frac{x_{fp32} \times S_{asym}}{Z_{asym}}\right)x^int8=round(Zasymxfp32×Sasym)其中非对
此处摘录一个简单的CNN实例。例子利用Minist数据集，利用两个卷积层（+两个池化层）和全连接层实现了手写数字照片的识别。原图reshape为28*28的照片输入。第一层：卷积层。32个5*5的卷积核，输入为28*28（*1）的照片，输出为28*28*32的照片，也就是把一张照片弄成大小不变的32张照片，1->32实际上是厚度，也就是通道数变了；第二层：池化层。2*2的池化区域，上下步数为
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