选自arXiv作者：Muyang Li等机器之心编译机器之心编辑部GAN 也可以大幅压缩，MIT 韩松团队的最新研究让众多研究者们为之一振。生成模型 GAN 是机器学习领域里最为重要...

评估是度量RAG系统性能的重要手段。，从RAG技术的基本概念、在大模型应用开发技术演进路径中的位置讲起，深入RAG系统的核心组件、执行流程，再到系统构建的各个环节，包括数据导入、文本分块、信息嵌入、向量存储等，以及系统优化、评估和复杂范式的拓展，形成了一套完整的知识体系。本书从AI Agent的基本概念切入，探讨其理解自然语言、执行任务的原理，深入剖析Agent 的“大脑”（大模型推理能力）、感知

点击“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！作者：知乎—涩醉地址：https://www.zhihu.com/people/se-zui01背景在神经网络的反向传播当...

明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI从AI画画到NLP大模型，AIGC的落地成本被一次性打下来了！话不多说，直接看结果：Stable Diffusion 2.0训练/微调/推理，显存消耗最多可节省5.6倍，使硬件成本直降至1/46，一行代码即可启用；1750亿参数大模型BLOOM单机推理，显存消耗节省4倍，硬件成本直降至十几分之一。一行代码实现自动搜索最佳并行策略，显著降低分布式.

转载自 | 知乎作者 |刘鹏飞背景随着人工智能技术的持续进步，生成式人工智能服务（例如ChatGPT）正逐渐成为信息传播与创意生成的重要工具。但值得注意的是，这种技术容易产生与事实不符的内容，提供看似合理却不准确的答案（例如：虚构不存在的法律条款来回答用户的法律咨询，编造疾病的治疗方案来回复患者）。在这个充满创新和潜力的领域，确保生成内容的真实性，不仅是一个需要解决的技术问题，也是决定着技术能否.

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！作者丨Harlek@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/9744...

以下文章来源于：马东什么@知乎作者：马东什么原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/391954665本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理导读本文很全面的整理了深度学习方向的知识点以及一些面经书和GitHub项目的面经，有上百道题以及答案详解。最近参加社招，面试基本是问项目，然后问项目里的算法。所以这里还是按照实际的面试流程展开总...

最初，GAN在被提出时，是一个无监督（无条件）的生成框架：例如在图像合成中，将随机噪声映射到逼真的目标图像。后来CGAN即条件GAN，输入加入了标签（或者图像特征）等先验信息而不是仅靠噪...

本文来源 机器之心编辑部视频在当今社交媒体和互联网文化中扮演着愈发重要的角色，抖音，快手，B 站等已经成为数以亿计用户的热门平台。用户围绕视频分享自己的生活点滴、创意作品、有趣瞬间等内容，与他人互动和交流。近期，大语言模型展现出了令人瞩目的能力。我们能否给大模型装上 “眼睛” 和 “耳朵”，让它能够理解视频，陪着用户互动呢？从这个问题出发，阿里达摩院的研究人员提出了 Video-LLaMA，一个.

作者：WeisongZhao来源：CSDN链接：https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/80946586CN...