编者按： 本文通过作者的实践对比发现，框架的选择应基于项目具体需求和团队特点，而不是简单追求某个特定框架。不同框架各有优势：无框架方案实施最为简单直接，代码结构清晰，适合理解智能体原理，但随着项目复杂度增加可能变得难以维护。LangGraph提供完整的智能体结构规范，特别适合团队协作和智能体结构新手，但框架限制较多，如不认同其理念可能面临较大调试挑战。LlamaIndex Workflows采用事
ADB（Android Debug Bridge）是Android开发中常用的命令行工具，用于与Android设备进行通信。以下是一些ADB的常用命令：连接设备：adb devices：列出所有连接的Android设备。安装应用：adb install <apk文件路径>：安装APK文件到设备。卸载应用：adb uninstall <应用包名>：卸载设备上的应用。启动应用：
编者按： 视觉功能的融入对模型能力和推理方式的影响如何？当我们需要一个既能看懂图像、又能生成文本的 AI 助手时，是否只能依赖于 GPT-4V 这样的闭源解决方案？我们今天为大家分享的这篇文章，作者的核心观点是：多模态语言模型领域正处于快速发展阶段，Llama 3.2 Vision 和 Molmo 等开源模型的出现为构建开放的多模态生态系统奠定了重要基础。本文分享了来自 Meta 的 Llama
1. 生成式AI是否将成为网络威胁者的战术新宠？论文地址链接：https://arxiv.org/pdf/2408.12806标题：《Is Generative AI the Next Tactical Cyber Weapon For Threat Actors? Unforeseen Implications of AI Generated Cyber Attacks》论文探讨了生成式人工智能
前言在深度学习的领域，随着网络结构的不断深化，模型的训练变得愈加困难。尤其是在层数增加时，模型容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题。为了应对这一挑战，微软研究院的 Kaiming He 等人于 2015 年提出了残差网络（ResNet），这一结构极大地推动了图像识别等任务的进展，并在多个基准测试中取得了显著的成绩。1. 残差网络的核心思想残差网络的核心理念是引入 残差学习。传统的神经网络试图直接学习输
安卓打包获取签名Android 应用签名SHA1值android为应用签名，打包签名前提：JDK1.8系列生成keystoreandroid studio更简单，但是需要下载也可以用微信开发者工具：工具栏当然也可以使用命令Mac或Windows，安装了JDK。10950代表有效期30年，这里用房贷的单位。keytool -genkey -v -keystore app_pusdn_com.keys
在这个数字化时代，分布式系统已经成为我们日常生活和工作不可或缺的一部分。而消息队列中间件，如Kafka、RabbitMQ等，更是这些系统中的关键组件。它们承担着消息传递、系统解耦、异步处理等重要职责。但你是否真正了解如何对这些中间件进行有效的测试呢？大咖公开课亮点● 深入剖析Kafka等消息队列中间件： 我们将详细介绍Kafka、RabbitMQ等主流消息队列中间件的基本原理、架构和特性，帮助你理
简介智谱是清华大学技术成果转化公司中英双语千亿级大模型 GLM-130B对话模型 ChatGLM开源模型 ChatGLM-6BAI 提效助手智谱清言高效率代码模型 CodeGeeX多模态理解模型 CogVLM文生图模型 CogView文生视频模型 CogVideo文生视频大模型开放平台大模型体验中心编程调用# pip install zhipuai 请先在终端进行安装
from zhipuai
编者按： 怎样在 10,000 个 H100 GPU 上训练大模型？如何充分利用每一块 GPU 的算力？如何在这个复杂的 GPU 网络中高效传递数据？当不可避免的硬件故障发生时，又该如何快速恢复训练进度？我们今天为大家带来的文章中，作者为我们揭示了应对这些挑战的关键策略。作者 | Soumith Chintala编译 | 岳扬我的好友 Francois Fleuret 提出了上述问题。我
本文讲述的是如何使用 twinny 将远程 Ollama 算力接入到开发工具中，极大程度释放开发人员生产力。
前情提示vue2hubilderx4.29最新版本mescroll-uni-1.3.8目前最新版本使用mescroll-body支持原生组件，性能更好，非常容易接入，官方也提供了很多demo示例。快速安装使用uni_modules直接下载导入。不需要配置其他任何地方，不需要配置不必配置pages.json。业务接口示例返回要有总页码、或者总条数，这里用的总条数{
"success": tr
编者按： 人工智能正在席卷各个行业，但你是否曾思考过：当 ChatGPT 的开发商 OpenAI 可能面临 50 亿美元亏损时，生成式 AI 的商业模式究竟还能走多远？这篇分析文章直击当前 AI 行业的痛点：巨额投资与高昂运营成本之间的矛盾，技术进步与商业化之间的鸿沟，以及研究价值与经济可持续性之间的平衡。它提醒我们，在追求技术进步的同时，也需要认真思考如何构建可持续的商业模式，以及如何平衡商业利
【从零开始】系列的第一篇文章，讲述了升级人工智能硬件并实际运行 Ollama 进行推理的过程。
引言随着计算能力的提升和海量数据的积累，深度学习在计算机视觉领域取得了显著进展。2014 年，Google 团队提出了 GoogLeNet 模型，并在 ILSVRC-2014 中取得了冠军。该模型的创新设计不仅提升了准确率，还显著减少了计算资源的消耗。GoogLeNet吸收了NiN中串联网络的思想，并在此基础上做了改进。1. GoogLeNet 简介GoogLeNet 是一种深度卷积神经网络，包含
引言深度学习模型的设计直接影响了生成内容的质量和效率。传统的卷积神经网络（CNN）通过卷积和池化层逐步提取特征，但随着任务复杂度的增加，单一的线性层难以有效捕获高阶特征。NiN通过在卷积网络中引入全局平均池化和逐层的全连接网络，以更有效的方式提取数据的非线性特征，从而提升了模型的表达能力。1. 介绍前面文章讲到的LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：通过一系列的卷积层与汇聚层来
在AIGC机器学习和深度学习任务中，GPU加速可以大大提高计算效率。本文将介绍如何在Linux系统上配置CUDA和cuDNN，以便使用GPU加速机器学习任务。
什么是自然语言处理 （NLP）？自然语言处理 （NLP） 是人工智能 （AI） 的一个子领域，它使用自然语言处理人与计算机之间的交互。NLP 关注开发算法和计算模型，使计算机能够理解、分析和生成人类语言。NLP 是不同领域的交集NLP 是一个多学科领域，它借鉴了计算机科学、语言学、数学和心理学的技术。它的目标是构建能够处理和理解人类语言的系统，人类语言是一种复杂而微妙的交流形式，涉及许多层次的含义
引言随着人工智能技术的不断进步，AIGC（人工智能生成内容）正在逐渐成为一个热门话题。它不仅改变了内容创作的方式，也推动了许多领域的创新。VGG（Visual Geometry Group）模型是深度学习中的重要里程碑之一，广泛应用于图像识别、生成和处理任务。1. VGG模型概述1.1 VGG的起源与发展VGG模型由牛津大学的视觉几何组于2014年提出，旨在提高卷积神经网络（CNN）的性能。VGG
当然可以！在 Vue 3 中使用 <script lang="ts" setup> 是一种更简洁且类型安全的写法。以下是你的组件使用这种方式重写的版本：<template>
<div>
<a-row align="middle" :gutter="24" class="ivu-mt">
<a-col
:x
介绍卷积神经网络 （CNN） 是深度学习中流行的算法之一，广泛用于与图像相关的任务，例如图像识别和对象检测，以及高级计算机视觉项目。虽然 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等流行的库提供了构建高效 CNN 模型的便捷方法，但尝试完全从头开始构建 CNN 并没有错。这种尝试的好处为您对所有这些事物如何在更深层次上运作的好奇心提供了
引言在过去的十年中，深度学习技术取得了巨大的进展，特别是在计算机视觉领域。卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习模型，在图像分类、目标检测等任务中展现出了卓越的性能。AlexNet 是第一个在大规模图像分类任务上取得成功的深度卷积神经网络，由 Alex Krizhevsky 等人于 2012 年提出。它不仅在 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛中取得了显著的成绩，还开启了深度学习的广泛应用。1
LLaMA-Factory 简介LLaMA-Factory 是一个开源项目，它提供了一套全面的工具和脚本，用于微调、提供 LLaMA 模型并对其进行基准测试。LLaMA（大型语言模型适应）是由 Meta AI 开发的基础语言模型的集合，在各种自然语言任务中表现出强大的性能。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-FactoryLLaMA-Fact
RAG实操教程:使用LangChain + Llama2 打造你的个人LLM
本文将逐步指导您创建自己的RAG（检索增强生成）系统，使您能够上传自己的PDF文件并向LLM询问有关PDF的信息。本教程侧重于图中蓝色部分，即暂时不涉及Gradio（想了解已接入Gradio的，请参考官网）。相关技术栈包括以下内容：
1. LLM: Llama2
2. LLM API: llama.cpp service
3. Langchain：
4. Vector DB: ChromaDB
5. Embeding: sentence-Tranformers
核心在于 Langchain，它是用于开发由语言模型支持的应用程序的框架。LangChain 就像胶水一样，有各种接口可以连接LLM模型与其他工具和数据源，不过现在 LangChain 正在蓬勃发展中，许多文件或API改版很多。以下我使用最简单的方式示范。
在Ubuntu上安装CUDA通常涉及几个步骤。以下是基于NVIDIA官方文档的一般指南，用于安装CUDA Toolkit。请确保你的系统已经安装了正确的NVIDIA驱动程序，并且你的GPU支持CUDA。准备工作检查你的GPU是否支持CUDA：访问NVIDIA的官方网站，查看你的显卡型号是否支持CUDA。安装NVIDIA驱动（如果还没有安装）：你可以通过Additional Drivers工具或命令
GPU服务器与普通服务器的区别1. 处理器架构GPU服务器：装备有图形处理单元（GPU），这些是专门设计来处理并行运算的处理器，非常适合执行大量相似的计算任务。普通服务器：通常配备中央处理单元（CPU），这些处理器设计用于处理更复杂的任务序列，能够有效运行操作系统和多种应用程序。（图片来源网络，侵删）2. 用途和应用GPU服务器：常用于高性能计算（HPC）领域，如科学计算、深度学习、人工智能训练、
前言随着人工智能技术的飞速发展，GPTs（如GPT-3、GPT-4等）和Open AI的Assistant API已经成为构建智能应用的重要工具。这些技术不仅提供了强大的自然语言处理能力，还大大简化了AI应用的开发流程。本文将通过几个实战项目，展示如何利用GPTs和Assistant API快速开发AI应用。第二章：GPTs开发AI应用实战2-1 GPTs的Actions配置步骤及Open API
简介Mixtral 是一种具有开放权重的高质量稀疏专家混合模型 (SMoE)。根据 Apache 2.0 许可。 Mixtral 在大多数基准测试中都优于 Llama 2 70B，推理速度提高了 6 倍。它是最强大的开放权重模型，具有宽松的许可证，也是成本/性能权衡方面的最佳模型。特别是，它在大多数标准基准测试中匹配或优于 GPT3.5。Mixtral 的特点可以优雅地处理 32k 令牌的上下文。
引言卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中一种重要的神经网络结构，特别在图像处理和计算机视觉任务中取得了显著成功。LeNet是最早的CNN之一，由Yann LeCun等人于1989年提出，主要用于手写数字识别。尽管LeNet在当时的应用相对简单，但其基本思想和结构为后来的复杂网络奠定了基础。这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识
编者按：随着大语言模型（LLMs）的上下文窗口不断扩大，您是否开始思考：我们还需要花费大量时间和资源来构建复杂的检索增强生成（RAG）系统吗？本文深入探讨了长上下文 LLMs 与 RAG 系统的优劣势，揭示了它们在实际应用中的表现差异。通过对最新四篇学术研究的全面分析，作者阐明了长上下文 LLMs 在某些任务中的优势，同时也指出了 RAG 系统在某些专业领域任务和成本效益方面仍具有优势。作者建议将