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全球化就是本地化
Hung-yi Lee 课件整理。ChatGPT的几个误解解释。
预训练得到的模型我们叫自监督学习模型（Self-supervised Learning），也叫基石模型（foundation modle）。机器是怎么学习的ChatGPT里面的监督学习GPT-2GPT-3和GPT-3.5GPTChatGPT支持多语言ChatGPT里面的自监督学习
处在生成式人工智能（GenAI）技术变革的浪潮上，人们对这一将降低成本和产生利润的强大工具充满了期待。然而，ChatGPT爆火一年后，GenAI产业还没有形成像当前云服务产业那样的价值结构，后者的上层应用占据价值链中的大部分比例，并获取了大部分利润，基础设施软件层的利润次之，而硬件层分到的“蛋糕”最少。与之相反，在GenAI领域，硬件层却占据了近90%的利润率。蓦然回首，大家发现，整个产业链基本都
论文题目：《FrugalGPT: How to Use Large Language Models While Reducing Cost and Improving Performance》论文下载：https://arxiv.org/abs/2305.05176Hung-yi Lee 课件整理。
生成式AI对业务流程有哪些影响？企业如何应用生成式AI？为何以ChatGPT为代表的生成式AI将会引领业务流程变革？一篇文章看明白。
IDE105-Plug_and_play_with_AI_sign_language_recognition探讨了创新技术，为失聪和听力困难的人士提供无障碍服务。失聪人士Brian分享了他在日常生活中的沟通和信息获取方面的个人挑战，解释说他的主要沟通方式是美国手语而非英语。他强调了在手势语言和口头语言之间实现功能对等的重要性。尼古拉斯随后介绍了SignSpeak，这是一个双向解决方案。它将聋用户的
本文作为一份提示工程技巧汇总，旨在帮助您理解并运用各种提示技术，从而让 AI 生成高质量答案。
虽然现成的大型语言模型 (LLM) 功能强大，但企业发现，根据其专有数据定制 LLM 可以释放更大的潜力。检索增强生成 (RAG) 已成为这种定制的主要方法之一。RAG 模型将大型语言模型强大的语言理解能力与检索组件相结合，使其能够从外部数据源收集相关信息。这使模型能够“读取”和利用企业数据来生成输出，从而产生更准确、更符合上下文的答案，并使用最新信息进行更新。有许多工具可以帮助企业构建 RAG
MIT 2025年开设的关于流匹配算法与扩散模型的新课，6.S184: Generative AI with Stochastic Differential Equations（生成式人工智能与随机微分方程），授课教师是Peter Holderrieth和Ezrah Erives。生成式AI是一种能创建与训练数据相似的新数据的AI技术，例如生成逼真的图像、音乐或分子设计。课程涵盖涵盖扩散模型、基于
Neo4j LLM 知识图谱构建器是一款创新的在线应用，可以无需代码和 Cypher 将非结构化文本转换为知识图谱，提供了神奇的文本到图谱体验。它使用机器学习模型（LLM：OpenAI、Gemini、Diffbot）将 PDF、网页和 YouTube 视频转换为实体及其关系的知识图谱。前端是基于我们的 Needle Starter Kit的 React 应用，后端是一个基于 Python Fast
只有在行业高度和广度上有超过通用大模型的表现，垂直大模型才能赢得生存空间，有机会形成业务和数据的飞轮效应，实现场景闭环。
生成式AI、大模型、AIGC三者有何不同?
ChatGPT带来的LLM浪潮也同时席卷了各个垂直领域，如医疗（XrayGLM、HuaTuo 华驼、ChatMed、ChatDoctor）、金融（BloombergGPT、FinGPT）、法律（LawGPT、lawyer-lama、ChatLaw）等垂直领域大模型雨后春笋般出现。落地上存在哪些瓶颈？个人开发者也能打造自己私域GPT？，带着这些问题本文简单整理了AI1.0和AI2.0基本概念、原理、
简单地介绍diffusion model 的基本概念，diffusion model有很多不同的变形，现在比较成功的使用diffusion model实现的图像生成的系统，比如阿里、Google的系统基本上都是用差不多的方法来作为他们的diffusion model。
AI原生应用生态作为这一技术落地应用的重要载体，其建设与发展将有力加速智能化进程，为数字经济注入源源不断的动能。
的确，我们这些身处 AI 领域的人，每天都在谈论“预训练”、“微调”、“大模型”，却很少停下来思考，这些专业术语对于圈外人来说意味着什么。GGUF格式是用于存储大型模型预训练结果的，相较于Hugging Face和torch的bin文件，它采用了紧凑的二进制编码格式、优化的数据结构以及内存映射等技术，提供了更高效的数据存储和访问方式。因此，“训练好的大模型”并不是一个可以直接使用的程序，而更像是一
大型语言模型（LLM）已经彻底改变了自然语言处理（NLP）任务。它们改变了我们与文本数据交互和处理的方式。这些强大的AI模型，如OpenAI的GPT-4，改变了理解、生成人类类似文本的方式，导致各种行业出现了众多突破性应用。
生成式AI如何让HR回归本质
Great and welcome to Monday, a free invent and welcome to our session, Boost Agent Productivity with Real Time Transcription and Insights. Thank you so much for being here today. I'm glad you could al
Ok?
关键词：生成人工智能，基础模型，世界模型，视频模型，开放性。
网上有很多人吐槽“AI PC”，说这个无非是装了一些AI应用，其实和硬件没关系，X79洋垃圾一样可以用。这话对也不对，确实目前大多数AI应用都依赖云服务，说白了，给个浏览器就能用；但是对于利用本地算力的应用，这些老志强可能就力不从心了，此时就轮到这些“AI PC”发力了。例如这位朋友的“AI PC”装备的Intel Ultra处理器内置了NPU。NPU（神经处理单元）是大型 SoC 上的专用处理器
目前，生成式 AI 在材料设计中的应用很多仍停留在试验阶段，为了真正实现技术落地，除了通过计算评估材料性能外，还需要依赖现实中的实验验证。在这方面，如果想要缩小计算筛选与试验合成新材料的差距，并以最小的人力快速发现材料，构建自动化实验室、实现闭环发现就显得尤为重要了。以加州大学伯克利分校的自动化实验室 A-Lab 为例，其不仅能自动执行实验步骤，还能基于数据自主做出决策，在 17 天的连续运行中，
生成式AI正从“文本独舞”迈向“多感官交响”，多模态将成为通向AGI的核心路径。更深度的多模态模型有望像ChatGPT颠覆文字交互一样，重塑物理世界的智能化体验。
在当今快节奏的数字时代，高效、专业的内容创作工具对于提升工作效率至关重要。Gamma凭借其强大的AI驱动功能，为用户带来了前所未有的便捷体验。无论是商务演示、教育材料，还是营销宣传，Gamma都能轻松应对，满足不同场景下的多样化需求。此外，Gamma的用户友好界面和模块化编辑功能，使得即使是没有任何设计经验的用户，也能轻松上手，快速生成高质量的内容。而其多样化的定价计划，更是为不同预算的用户提供了
生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》深入探讨生成式AI技术的原理与实现，以及如何利用OpenAI API进行高效开发。此外，《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》还扩展介绍了AI应用的社区生态，帮助读者将理论知识应用到实践中，培养独立开发和优化生成式AI应用的能力。通过阅读《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》，读者将能够掌握从理论到实践的全方位知识，为未
人工智能+，比拼的是谁离客户更近，谁离场景更近。
近日，SUSE首次发布了《云安全行业趋势报告》亚太版，深入探讨了生成式人工智能（AI）时代下，亚太地区在云安全领域面临的挑战及生成式AI与边缘计算的深层次影响。
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