AIGC二三事_51CTO博客
#AIGC二三事#

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AIGC飞速发展的当下,你对它了解多少?AIGC应用案例/工具测评安利/底层技术/行业发展,围绕以上任意主题,发布一篇文章吧~
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简要介绍ChatGPT。我们将了解ChatGPT是什么,稍微探讨一下ChatGPT中的角色分工,聊天和消息历史记录的作用。最后我们将查看一个使用OpenAI .NET SDK的ChatGPT代码示例。
本文将结合 docker 版本的 elasticsearch 8.x 给各位展示自封装的 python elasticsearch 工具类。与此同时创建今后演示需要的项目 brain-mix 到 github 库
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随着技术的发展和边缘计算的兴起,现在有潜力在更小巧、便携的设备上部署这些模型。例如,Raspberry Pi 树莓派和 Intel 哪吒开发套件等单片机。尽管体积小巧,但它们具备足够的能力运行某些精简版本的模型。本文就两款单片机上运行LLM做一个对比,先尝试在Raspberry Pi 4B运行大模型,然后将该方案在Intel哪吒开发板重建。
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本部分开始Luis Quintanilla介绍AI和机器学习,需要学习的一些东西是什么是AI和ML?作为一名.net开发人员如何学习使用AI和ML。
在这个关于机器学习和AI的初学者系列中,Luis Quintanilla向.net开发人员介绍了基础知识和高级主题。本系列首先介绍AI和ML,然后详细探索生成式AI,重点是使用OpenAI模型,尤其是ChatGPT模型。第 1 部分简介就是由Luis Quintanilla讲述本系列教程要学习哪些部分,基本都是介绍,内容不是很多。但可以先了解一下.net 生成式AI需要学习接触哪些东西。
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
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AI探索之残差网络(ResNet)
作为一名开发者,我身处科技与未来的交汇点,深感责任重大,使命光荣。在这个日新月异的时代,技术不仅是推动社会进步的强大动力,更是改变世界的神奇钥匙。而我,正是这把钥匙的铸造者和使用者。从初次接触编程的那一刻起,我就被代码的魅力深深吸引。每一行代码都仿佛拥有生命,它们能够解锁新的功能,创造全新的应用,甚至重塑人们的生活方式。这种力量让我深感自豪,也让我更加坚定了成为一名卓越开发者的决心。在开发的世界里
Jukedeck 使用测评 简介 Jukedeck是一款专注于生成背景音乐的人工智能工具,能够根据用户的需求快速创作出适合视频制作的音乐片段。其目标是让不具备音乐创作能力的用户也能轻松获得高质量的背景音乐。 应用使用场景 视频制作:为YouTube视频、广告或短片快速添加背景音轨。 游戏开发:提供各种情境下的背景音乐提升游戏氛围。 播客和广播:创建引人入胜的开头和结尾音乐主题。 个人项目:支持个
Markmap 是一个开源项目,旨在用 Markdown 语法来制作思维导图。它的目的是:允许你使用简单的 Markdown 语法来快速编写思维导图。
自回归神经网络 (Autoregressive Networks) 简介 自回归神经网络是一类生成模型,依赖于输入序列中之前的数据点来预测下一个数据点。这些网络在建模序列数据(如时间序列、自然语言处理和音乐生成)方面表现优异。常见的自回归模型包括RNNs(循环神经网络)、LSTMs(长短期记忆网络)和Transformers。 应用使用场景 时间序列预测:根据过去的数据预测未来,如股票价格、天气
条件生成模型 (Conditional Generative Models) 简介 条件生成模型是一类生成模型,允许在给定特定条件(如类别标签)的情况下生成数据。这些模型通过将输入条件与随机噪声结合,生成符合指定条件的样本。常见的条件生成模型包括条件GANs(cGANs)和VAE-Glow等。 应用使用场景 图像生成:根据特定标签生成相应类别的图像。 风格转换:在给定风格或内容的条件下生成新图像
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