了解图数据库是什么以及它与传统关系数据库的区别。了解图形数据库的核心组件和架构。探索图数据库的优点和用例。深入了解如何有效地实施和查询图数据库。能够识别常见的图数据库技术及其应用。图形数据库用于存储和搜索元素之间存在连接状态的数据。而关系数据库以行和列的表格结构存储数据，字段之间的关系定义为键，图形数据库则以图形结构的形式存储数据。这种结构由节点（实体）、边（关系）和属性（构成动态数据图的实体属性

随着创新技术和通信方法的出现，如非接触支付，信用卡欺诈正变得日益严重且普遍。本文对2015年至2021年间进行的有关检测和预测信用卡欺诈交易的前沿研究进行了深入审查。我们选择了40篇相关文章，并根据涉及的主题（类别不平衡问题、特征工程等）和使用的机器学习技术（建模传统和深度学习）对其进行了分类。我们的研究显示，迄今对深度学习的调查有限，揭示了需要更多研究来解决通过新技术（如大数据分析、大规模机器学

在不断发展的人工智能领域，阿里巴巴再次展示了其实力，推出了，这是Qwen系列中最新和最先进的视觉语言模型。此次发布标志着人工智能在理解和与我们周围世界互动方面的重要进步，为视觉和文本理解设定了新的标准。

高效微调对于将大型语言模型（LLMs）适应下游任务至关重要。然而，在不同模型上实施这些方法需要付出相当大的努力。我们提出了LLAMAFACTORY，这是一个统一的框架，集成了一套尖端的高效训练方法。它允许用户通过内置的Web UI LLAMABOARD 灵活定制100多种LLMs的微调，无需编码。我们在语言建模和文本生成任务上经验性地验证了我们框架的效率和有效性。该框架已在发布，并已获得超过13,

微调模型涉及调整预训练或基础模型的参数，使其能够用于特定任务或数据集，从而提升其性能和准确性。这个过程包括为模型提供新的数据，并修改其权重、偏差和某些参数以最小化损失和成本。通过这样做，这个新模型可以在任何新任务或数据集上表现良好，而无需从头开始，从而节省时间和资源。通常，当一个新的大型语言模型（LLM）创建时，它会在一个大型文本数据语料库上进行训练，其中可能包含潜在有害或不良内容。在预训练或初始

RAG工作流帮助我们管理和利用来自各种来源的数据，以提供准确和相关的结果。从不同的来源收集数据，如文本文件、PDF、网站、数据库或API。例如，Llama Hub提供了许多连接器，使这一步骤更容易。在索引阶段，系统将原始数据转换为向量嵌入并组织它们。使用句子转换模型将每个文档或数据片段转换为捕捉语义含义的高维向量。然后将这些向量组织成高效的数据结构，通常是n维树或哈希映射，以实现快速的相似性搜索。

如果您已经听说过 ChatGPT 或 Gemini，那么您已经遇到过 Transformer。实际上，ChatGPT 中的 “T” 就代表 Transformer。这种架构最早在 2017 年由 Google 的研究人员在论文《Attention is All you need》中提出。

SSM是Mamba的核心，因此了解它们的工作方式很重要。我们可以将它们视为变压器中自注意机制的替代品。状态空间模型（SSM）提供了一种有效表示和分析序列的结构化方法。在神经网络的上下文中，SSM可以用作处理序列的层，其核心概念是将输入信号映射到潜在状态，然后映射到输出信号。SSM的更新和输出方程为：在这里，A，B，C和D是定义系统动力学的矩阵，其中A表示状态的演变，B表示输入对状态的影响，C表示状

本笔记本演示了如何使用GPT的视觉能力处理视频。GPT-4不能直接将视频作为输入，但我们可以使用视觉和新的128K上下文窗口一次性描述整个视频的静态帧。让我们以大卫·爱登堡的风格为这个视频配音。首先，我们使用OpenCV从一个包含野牛和狼的自然。

二十多年来， Sepp Hochreiter 开创性的 长短期记忆 (LSTM) 架构在众多深度学习的突破和实际应用中起到了重要作用。从生成自然语言到支持语音识别系统，LSTM 一直是推动 AI 革命的核心力量。然而，即使是 LSTM 的创造者也认可其无法充分发挥全部潜力的固有局限性。这些局限性包括无法修正存储的信息、有限的存储能力以及缺乏并行处理功能，这些因素为变压器模型及其他模型的崛起铺平了道