AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！·  20

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1、论文链接：https://arxiv.org/pdf/2211.12194.pdf。2、项目主页：https://sadtalker.github.io/

然而，vSLAM 无法在动态复杂的环境中实现良好的定位通过将语义信息与 vSLAM 相结合，语义 vSLAM具有解决上述问题的能力。然后，我们收集并分析了当前最先进的语义vSLAM系统Semantic vSLAM 不仅可以在建图过程中获取环境中的几何结构信息，还可以识别环境中的物体并获取语义信息，以适应复杂的环境，执行更智能的任务。与之前的纯几何vSLAM相比，新阶段的感知SLAM具有更鲁棒的性能

过去针对基于证明的竞争问题的人工智能解决方案有时是碰巧的（输出有时是正确的，需要人工检查），而 AlphaGeometry 没有这个弱点：它的解决方案具有机器可验证的结构。一般的奥林匹克几何问题基于图表，需要添加新的几何结构才能解决，例如点、线或圆。在 AlphaGeometry 的研究上，DeepMind 从跨越 2000 年到 2022 年之间的 30 个奥林匹克几何问题（IMO-AG-30）

这里我们要定义一个openai的语言模型"text-davinci-003"的实例,然后再创建一个代理(agent)。代理就是帮我们做事情的小助手,我们只需要对其发号施令就可以了。from langchain.llms import OpenAI,OpenAIChat#你申请的openai的api_keyos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxxxxxxxxx"#定义o

上期文章，我们介绍了MediaPipe Holistic的基础知识，了解到MediaPipe Holistic分别利用MediaPipe Pose，MediaPipe Face Mesh和MediaPipe Hands中的姿势，面部和手界标模型来生成总共543个界标（每手33个姿势界标，468个脸部界标和21个手界标）。对于姿势模型的精度足够低以至于所得到的手的ROI仍然不够准确的情况，但我们运行

而 RAG（检索增强生成）技术，正是解决这个问题的“镊子”——它让大模型从“闭卷考试”变成“开 卷考试”，用企业自己的知识库当“课本”，回答自然更准、更新。知识入库线的四个模 块，就是干这个的。这两条线就像工厂的“原料处理线”和“产品组装线”：知识入库线把“原料”（文档）变成“零 件”（知识块），问题解答线把“零件”（知识块）组装成“产品”（答案）。——计算用户问题向量和文档向量的夹角，夹角越小，

当数字化转型的浪潮席卷全球经济，销售行业却仍在经历着「信息黑洞」与「人效天花板」的双重困境：据统计，68%的销售团队因信息滞后导致丢单率激增，27%的商机流失源于关键对话的误判。此刻，每个销售组织都站在选择的十字路口：是继续用血肉之躯对抗指数爆炸的信息洪流，还是让AI成为跨越认知边界的诺亚方舟？「AI实战派」直播第一期，纷享销客CRM产品VP刘抗从销售人员和销售管理者的视角出发，剖析AI如何破解工

现阶段的 BrowserUse 个人认为它主要是有几个创新点，一个是开创性地构建带标识 Dom 树结构的方式来辅助大模型去理解网页结构和内容，并能通过 index 去精确定位到 clickable 元素，另一个是它串起了 LLM 对于网页内容的理解、next goal 思考、决策路径、action 行动的流程。其本质上还是使用 LLM + Playwright 来实现 AI 操作浏览器，而未来如果