在人工智能快速发展的今天,提示工程(Prompt Engineering)已成为AI应用开发中不可或缺的一环。作为这一领域的先驱,PromptLayer应运而生,为开发者提供了一个强大的平台来管理和优化他们的AI提示。PromptLayer是第一个专门为提示工程师设计的平台,它允许用户追踪、管理和共享他们的GPT提示工程。这个创新平台充当了开发者代码和OpenAI Python库之间的中间件,为A

MindNLP是一个基于MindSpore的开源NLP库,旨在为自然语言处理任务提供一个解决方案平台。它包含了NLP中的许多常用方法,可以帮助研究人员和开发人员更方便快捷地构建和训练模型。全面的数据处理:封装了多个经典NLP数据集,如Multi30k、SQuAD、CoNLL等,使用起来非常方便。友好的NLP模型工具集:提供了多种可配置的组件,方便使用MindNLP自定义模型。易用的训练引擎:简化了

当数字人制作成本从几十万降至百元级，当服务对象从头部企业延伸到中小企业甚至个体户，它实际上重构了AI技术的应用边界，真正做到了AI技术的普惠。硅基智能在AIGC数字人领域，从确立 “创造一亿硅基生命” 的初心，到推动技术普惠的产品决策；从DUIX大模型的基础能力，到极速克隆技术的工具化输出，再到 “硅基大司马” 等 IP 的场景验证，打破了 AI行业技术先进但落地困难的普遍困境。面对行业竞争，硅基

是一个高效且易用的深度学习模型压缩框架,包含了神经网络架构搜索、剪枝、量化、模型转换等多种功能。该框架已经在天猫精灵、海尔电视、优酷视频、人脸识别打卡机等超过1000万台IoT设备上实现了AI能力的部署,充分验证了其在实际应用中的价值。TinyNeuralNetwork作为一个高效、易用的深度学习模型压缩框架,为解决AI模型在资源受限设备上的部署问题提供了一个强有力的工具。无论您是AI研究人员、工

FlexGen的出现为在有限硬件资源下运行大型语言模型提供了新的可能性。它不仅降低了LLM应用的硬件门槛,也为吞吐量导向的场景提供了高效的解决方案。随着技术的不断进步,我们可以期待FlexGen在未来为更多创新应用铺平道路,推动大型语言模型的普及和应用。无论您是研究人员、开发者还是对LLM感兴趣的爱好者,FlexGen都值得您深入了解和尝试。让我们一起期待FlexGen为人工智能领域带来更多突破性

textgenrnn 是一个基于 Keras/TensorFlow 的 Python 库,可以让您轻松训练自己的文本生成神经网络。现代的神经网络架构,使用注意力机制和跳跃连接等技术来加速训练和提高模型质量支持字符级和单词级的文本生成可配置 RNN 大小、层数和是否使用双向 RNN可以训练任何通用的文本输入文件,包括大型文件支持在 GPU 上训练模型,然后在 CPU 上使用可以利用强大的 CuDNN

NTTS(Neural Text To Speech)是一个基于神经网络的跨平台文本转语音库,由azkadev开发。无需网络连接,可离线运行仅需CPU即可运行,无需GPU生成的语音自然逼真支持多种语言和声音模型跨平台支持,可在多种设备上使用对于需要在应用中集成高质量TTS功能的开发者来说,NTTS是一个非常好的选择。

CSGHub作为一个开源的大模型资产管理平台,正在为AI时代的资产管理设立新的标准。它不仅解决了当前LLM资产管理中的痛点,还为未来的AI发展提供了强大的支持。无论您是企业用户、研究人员还是AI爱好者,CSGHub都能为您提供一个安全、高效、灵活的大模型资产管理解决方案。我们诚挚地邀请您加入CSGHub社区,一起探索和塑造AI资产管理的未来。在GitHub上提出issue加入我们的微信群加入我们的

hass-edge-tts是一个基于Microsoft Edge浏览器TTS(文字转语音)服务的Home Assistant自定义组件。无需申请app_key,直接使用Microsoft Edge的TTS服务支持多种语言和语音可调节语音的音量、语速、音调等参数可与Home Assistant的媒体播放器集成使用hass-edge-tts为Home Assistant用户提供了一个免费好用的TTS服

机器学习算法是数据科学和人工智能领域的基石。通过学习这10种常用算法,你已经迈出了成为机器学习工程师的重要一步。记住,理论知识和实践经验同样重要。继续探索,不断实践,你将能够掌握这些强大的工具,并在这个快速发展的领域中找到自己的位置。如果你想进一步提升机器学习技能,可以考虑参加一些在线课程,如Coursera上的或。这些课程将帮助你系统地学习机器学习理论和实践技能。