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推荐 llama3 的一篇文章

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以下是一篇关于 Llama3 的文章:

Llama3 正式发布,开源模型的质量又迎来再一次飞跃

数字生命卡兹克、赛博禅心、歸藏、AI 大模型在手等多家媒体都对 Llama3 进行了报道。他们认为,Llama3 的发布是开源模型质量的又一次飞跃。

在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3

要将 Llama 3 70B 部署到 Amazon SageMaker,我们需要创建一个 HuggingFaceModel 模型类,并定义我们的端点配置,包括 hf_model_id,instance_type 等。我们将使用一个 p4d.24xlarge 实例类型,该类型具有 8 个 NVIDIA A100 GPU 和 320GB 的 GPU 内存。Llama 3 70B 指令是一个经过优化的对话 AI 模型,这使我们能够启用 TGI 的消息 API 与 llama 交互,使用常见的 OpenAI 格式 messages。

注意:Llama 3 是一个有门槛的模型,请在提交此表单前访问模型卡并接受许可条款和可接受的使用政策。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3

创建HuggingFaceModel后,我们可以使用deploy方法将其部署到Amazon SageMaker。我们将使用ml.p4d.24xlarge实例类型部署模型。TGI将自动在所有GPU上分发和分片模型。SageMaker现在将创建我们的端点并将模型部署到其中。这可能需要10-15分钟。

Llama3 正式发布,开源模型的质量又迎来再一次飞跃

数字生命卡兹克:[最强开源大模型Llama3深夜发布-世界不能没有Meta](https://mp.weixin.qq.com/s/J25GjbSp_otsBCAvCsMBDg)赛博禅心:[全网首发,Meta Llama-3全方位详解](https://mp.weixin.qq.com/s/xtv0C730DP-DQq72uLUJ3A)歸藏:[来了!Llama3正式发布,开源模型的质量又将迎来再一次飞跃](https://web.okjike.com/originalPost/662149a2a922aa28d03a1fe5)AI大模型在手:[【迎接Llama3】带来了哪些惊(改)喜(进),Llama3与Llama2的对比](https://mp.weixin.qq.com/s/0fO25tAac9KmtmkBJ1ULNg)

在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3

要将[Llama 3 70B](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct)部署到Amazon SageMaker,我们创建一个HuggingFaceModel模型类,并定义我们的端点配置,包括hf_model_id,instance_type等。我们将使用一个p4d.24xlarge实例类型,该类型具有8个NVIDIA A100 GPU和320GB的GPU内存。Llama 3 70B指令是一个经过优化的对话AI模型,这使我们能够启用TGI的[消息API](https://huggingface.co/docs/text-generation-inference/messages_api)与llama交互,使用常见的OpenAI格式messages。注意:Llama 3是一个有门槛的模型,请在提交此表单前访问[模型卡](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct)并接受许可条款和可接受的使用政策。

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本地运行Llama3需要的电脑是什么配置的?
本地运行 Llama3 所需电脑配置的相关信息如下: 1. 安装 Docker Desktop: 点击/复制到浏览器下载:https://docs.docker.com/desktop/install/windowsinstall/ 。 下载后,双击下载项目,出现相关界面点击 ok 开始加载文件。注意下载相对较快,完成后不要点击“close and restart”,以免导致 llama3 下载中断。等待终端的模型下载完成后再点击重启。 重启后,点击“Accept”,选择第一个,点击“Finish”。 然后会提示注册账号,若打不开网页,可能需要科学上网。按照正常流程注册账号并登录 Docker 即可。 2. 下载 Llama3 模型: 打开终端。如果是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd 点击回车;如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+ Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行,粘贴进入并回车,会开始自动下载,文件下载较慢,可同时进行安装 Docker 的步骤。 3. 下载 Open WebUI: 回到桌面,再打开一个新的终端窗口。如果是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd 点击回车;如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+ Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 将相关命令输入,等待下载。 点击或复制相关地址进入浏览器,进行注册登录。 登入后,点击顶部的 Model,选择“llama3:8b”。 需要注意的是,模型的回复速度取决于您电脑的配置。另外,您还可以参考开源项目 。同时,有教程提到可以通过购买算力解决本地电脑配置不够的问题,但需要充值 50 元。
2024-11-14
llama3是什么?
Llama 3 是 Meta 发布的语言模型。以下是关于 Llama 3 的一些重要信息: 模型版本:包括 8B 和 70B 双模型。 数据集:比 Llama 2 的数据集大 7 倍以上。 性能特点:具有 128K token,更强的推理和编码能力,训练效率比 Llama 2 高 3 倍,已集成到 Meta AI。 能力表现:8B 的能力远超 Llama 2 70b。 模型架构:使用 128K 词库的标记化器,8B 和 70B 模型采用分组查询关注 以提升推理效率。 训练数据:超过 15T 词库的预训练,包含的代码数量是 Llama 2 的四倍,预训练数据集含 5%以上的非英语数据,覆盖 30 多种语言,并采用数据过滤管道。 使用方式:将支持 AWS、Databricks、Google Cloud 等平台,得到 AMD、AWS 等硬件平台支持,可在 Meta AI 官方助手上体验。 未来发展:未来几个月将推出新功能、更长上下文窗口、更多型号尺寸,性能将进一步提升,并将分享 Llama 3 研究论文。 此外,现在 llama370BInstruct 已经可以在刚刚推出的 Hugging Chat 上直接使用,网页为:https://huggingface.co/chat/ ,app 下载:https://apps.apple.com/us/app/huggingchat/id6476778843?l=zhHansCN 。还可以在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3 ,相关博客介绍了如何设置开发环境、硬件要求、部署步骤、运行推理并与模型聊天、进行基准测试以及清理等内容。目前 Llama 3 400B 还在训练中。
2024-11-14
如何用llama3微调
如何用 Llama3 微调? 在这篇文章中,我们将学习如何使用 Llama3 进行微调。首先,我们需要了解微调的意义和概念。微调是指对已经训练好的模型进行修改,以使其更好地适用于特定的任务或数据集。在 Llama3 中,微调是通过修改模型的参数来实现的。 接下来,我们需要准备数据集。数据集是用来让模型重新学习的知识,我们可以使用各种类型的数据集,例如文本、图像、音频等。在本文中,我们将使用一个名为 huanhuan.json 的文本数据集。 然后,我们需要编写微调代码。微调代码是用来修改模型参数的代码,我们可以使用各种编程语言来实现,例如 Python、JavaScript 等。在本文中,我们将使用 Python 来实现微调代码。 接下来,我们需要执行微调代码。执行微调代码后,模型将开始学习数据集,并对模型的参数进行修改。在本文中,我们将使用一台服务器来执行微调代码。 最后,我们需要对微调后的模型进行测试。测试是用来验证微调结果的过程,我们可以使用各种测试方法来实现,例如准确率、召回率等。在本文中,我们将使用一个简单的测试方法来验证微调结果。 下面是一个简单的示例,展示了如何使用 Llama3 进行微调: ```python import torch from transformers import LlamaForCausalLM 加载模型 model = LlamaForCausalLM.from_pretrained 加载数据集 data = torch.load 微调模型 model.fit 测试模型 test_data = test_output = model.generate print ``` 在上面的示例中,我们首先加载了一个名为 LlamaForCausalLM 的模型,并从预训练模型中加载了一个名为 huanhuan.json 的数据集。然后,我们使用 model.fit 方法对微调后的模型进行测试,并输出测试结果。 请注意,这只是一个简单的示例,实际的微调过程可能会更加复杂。您可能需要根据您的具体需求和数据集来调整模型的参数和训练过程。
2024-05-06
🐑 Llama3 怎么下载
您可以在以下网站找到 Llama 3 模型的下载地址: 1. Llama 3 官网链接: 2. 模型下载链接: 3. Hugging Face 链接: 4. Replicate 链接: 5. GitHub 项目地址: 您可以通过这些链接找到 Llama 3 模型的下载地址并获取所需的文件。
2024-04-19
想让ai帮助写一篇论文
在论文写作方面,AI 技术的应用能提供多方面的辅助。以下为您介绍一些相关的 AI 工具和利用 AI 写论文、课题的方法: 常用的论文写作 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写论文的方法: 目前大多数人零碎使用 AI 工具,未系统应用到工作场景,可能导致整体效率不高。要形成适合自己的 AI 工作方法论和流程,比如在挑选和切换工具时避免浪费时间。 利用 AI 写课题的步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据需求,利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据,用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑:用 AI 写作工具写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:用 AI 抄袭检测工具确保原创性,做最后的格式调整。 请注意,AI 工具是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时要保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-01-30
如何让ai写一篇很好的文学理论 论文
以下是关于如何让 AI 写一篇好的文学理论论文的相关内容: 首先,过度追求模型的正面描述和对齐人类价值观可能会带来问题。比如在文学创作中,道德过度正确和大量正面描述实际上是一种“对齐税”,会让模型变得愚蠢。像生成的游戏中主人公全是幸福人生,这样的故事缺乏冲突,人物单薄,不好看。而且全乎正确的道德和完美的正面在现实世界中并不存在,纵观文学史,伟大的文学作品几乎没有全是正面描述的,因为人类的心灵与生活极为复杂,痛苦、绝望和悲伤也是生命体验的一部分,只有正面的故事很难获得共鸣。 其次,好的文字能引起人的生理共鸣与情绪。人们在感受到好文字时,往往有一种被击中、头皮发麻的感觉。共鸣是文学的基础,有共鸣才有读者,有读者才有文学。文学映照的是人类相同的渴望与恐惧,人类之间的共性大于差异。对于像 GPT 这样的大语言模型,其预训练数据量大且丰富,储存了人类几乎所有可能的生命经验,理应能够学会引发人类的共鸣与情绪。 最后,在实际操作中,对于处理文本特别是 PDF,Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中取得不错的结果,新模型更强大。但需要注意的是,这些系统仍会产生幻觉,若要确保准确性,需检查其结果。
2025-01-29
我把一篇文章导入后可以快速生成思维导图的工具有什么
以下是一些可以在导入文章后快速生成思维导图的工具: 1. GitMind:免费的跨平台思维导图软件,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn:国内的思维导图与 AIGC 结合的工具,能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的思维导图助手,可一键拓展思路并生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求后由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 此外,利用 GPTs 结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台,也可以实现将文章转换为思维导图。具体操作如下: 1. GPTs 地址: 2. 提供文章或者链接,可以是网络路径,也可以直接提供文章内容。 3. 查看思维导图,可按需求自行优化 prompt,要求提供图片下载路径或直接显示图片。但使用过程中可能偶尔存在一些问题,反馈给 Gapier 官方后解决速度较快。
2025-01-16
我想做一篇工作總結,你推薦我用什麼AI?
以下是为您推荐的可用于工作总结的 AI 工具和方法: 1. GPT 系列: 可以总结各种文章(文章不超过 2 万字),您打开后直接全选复制全文,然后粘贴发送给 GPTs 即可。GPT4 能识别出重点内容。 对于有字幕的 B 站视频,可先通过油猴脚本(如)提取字幕,再将字文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 2. 会议总结类工具: 3. 简历编写类工具: Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 Rezi:是一个领先的 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 以上工具都可以帮助您快速、高效地完成工作总结,您可以根据自己的需要选择最适合您的工具。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-15
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
写一篇会计的论文,方向是AI下的会计
以下是一篇关于“AI 下的会计”的论文: 标题:AI 对会计领域的影响与变革 在当今数字化时代,AI 技术正以前所未有的速度渗透到各个行业,会计领域也不例外。生成式 AI 为金融服务业带来了显著的变化,尤其在预测和报告方面展现出巨大的潜力。 尽管金融领域的其他方面不断取得进步,但现代财务团队的日常工作流程仍依赖于手动流程,如 Excel、电子邮件和需要人工输入的商业智能工具。由于数据科学资源的缺乏,基本任务尚未实现自动化,这导致 CFO 及其直接报告人在繁琐的记录和报告任务上耗费过多时间,而无法专注于战略决策。 总体而言,生成式 AI 能够助力金融服务团队从更多数据源获取数据,并实现突出趋势分析、预测和报告过程的自动化。例如,在预测方面,它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化,还能发现模式,从更广泛、更复杂的数据集中为预测提供输入,并建议如何适应模型以支持公司决策。 在报告方面,生成式 AI 能够自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中,如董事会材料、投资者报告、周报表等。 对于会计和税务工作,会计和税务团队通常需要花费大量时间咨询规则并了解其应用,生成式 AI 可以帮助综合、总结,并就税法和潜在扣除项提供可能的答案。 在采购和应付账款方面,生成式 AI 能够自动生成和调整合同、采购订单和发票,并提供提醒。 综上所述,AI 技术为会计领域带来了高效、精准和创新的变革,使会计工作更加智能化和自动化,为企业的发展提供了有力支持。然而,在应用 AI 技术的同时,也需要关注数据安全、隐私保护和伦理道德等问题,以确保其健康、可持续地发展。
2024-12-25
在写文章方面AI给我们的帮助有哪些
在写文章方面,AI 能为我们提供多方面的帮助: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助力管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 利用 AI 不到 30 分钟打造爆款公众号文章的关键在于提供清晰且具指导性的提示词(prompt): 已有基本提示词时,AI 能生成基础文章。 若想提升质量,可提供更详细、具创意的提示词,让 AI 更好捕捉文章语气、风格和重点。 例如:“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词不仅提供明确指导,还设定文章基本结构和内容要求,AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章。但最终产出的内容可能需微调,以符合预期和公众号风格。
2025-02-04
有没有关于deeppseek的相关文章?
以下是关于 DeepSeek 的相关文章: 1. 1 月 8 日:《》DeepSeek 是一家位于杭州的人工智能创业公司,其大语言模型 DeepSeekV3 在全球引发广泛关注。该模型以 550 万美元和 2000 块低配版英伟达 H800 GPU 训练,超越了多个顶级模型,获得硅谷研究者的高度评价。DeepSeek 的成功被视为中国式创新的典范,但其独特之处在于其更像一个研究机构,注重技术创新而非商业化运作,吸引了大量年轻的顶尖研究人才。 2. 1 月 28 日: 拾象:DeepSeek r1 闭门学习讨论|Best Ideas Vol 3,讨论了 DeepSeek 对全球 AI 社区的影响,包括技术突破、资源分配及其长上下文能力与商业模式。分析了中国在 AI 追赶过程中的潜力与挑战,探讨了创新路径及深远生态影响。 转:关于 DeepSeek 的研究与思考 3. 1 月 30 日:《》阐述了 DeepSeek 省钱的原因,包括高效硬件使用、创新训练方法、高效模型压缩、避免无效尝试等,还提及成本对比及创新蒸馏技术。接着从核心思想、技术实现方式(知识表示、温度调节)、训练过程(基本流程、关键点)、DeepSeek 的创新及有效性原因(信息压缩、概率分布学习、泛化能力)等方面详细讲述了蒸馏工作原理。
2025-02-01
我想找一些关于多头自注意力机制的文章
以下是为您找到的关于多头自注意力机制的文章: 1. 《Transformer 模型的原理》:介绍了 Transformer 模型使用自注意力机制,能够同时考虑输入序列中所有位置的信息。其中多头注意力机制可以并行地学习多个注意力表示,从不同的子空间中学习不同的特征表示。 2. 《图解自注意力机制》:来自清华大学数据软件团队,详细解释了自注意力机制的概念和原理,包括单个输出的计算和矩阵形式的表示,以及多头自注意力和位置编码的应用。 3. 【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐):提到 Transformer 有自注意力机制和位置编码,编码器和解码器都有多头注意力层,且解码器与编码器的多头注意力层不一样,并介绍了 Transformer 的一些变种。
2025-01-26
帮我找一些AI入门文章
以下为您推荐一些 AI 入门文章: 《ChatGPT 中,G、P、T 分别是什么意思?》:GPT 分别代表生成式、预训练和转换器。链接: 标签:ChatGPT 分类:入门 《大白话聊 ChatGPT》:逐字稿: 标签:ChatGPT 分类:入门 《AI 的时代已经到来》:中文译稿: 标签:AI 分类:未来 《万物摩尔定律》:作者:Sam Altman 链接: 标签:AI 分类:未来 《人工智能教父 Hinton:ChatGPT 和 AI 的过去现在与未来》:杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)被公认是人工智能的教父,全长 40 分钟的采访视频干货满满。链接: 标签:ChatGPT 分类:进阶 必读星标:⭐️ 《揭开 OpenAI 创业秘史,ChatGPT 的真正推手原来是他》 链接: 标签:ChatGPT 分类:进阶 新手学习 AI 可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 2. 浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 3. 开始 AI 学习之旅:在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 4. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 5. 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 6. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。
2025-01-24
李飞飞关于aigent的文章
以下是李飞飞关于 AIgent 的相关文章: 《对话"AI 教母"李飞飞:我们究竟需要什么样的 AI Agent?如何正确把握这个风口》:李飞飞在访谈中探讨了 AI Agent 的发展及其未来。她强调 AI Agent 应作为工具和赋能者,而非主导者,确保人们的自主性。李飞飞回顾了 ImageNet 的创立背景,并提到正在推动的“空间智能”概念,旨在理解和融合物理与数字三维世界。她认为,未来这两者的界限将逐渐模糊,从而带来更大变革。 《[李飞飞:理解世界运作方式是 AI 的下一步,我们需要从大语言模型转向大世界模型》:李飞飞认为,人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型,强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性。计算机需要具备空间智能,能够建模、推理并在三维空间中互动。通过最新的 AI 技术,机器可以根据文本提示完成任务,并在虚拟环境中导航。未来,这种以人为中心的人工智能将在家庭护理、医疗支持等领域发挥重要作用。
2025-01-20
为文章寻找准确的参考文献,哪个AI最好用
在为文章寻找准确的参考文献方面,以下是一些可用的 AI 工具和途径: 1. 对于寻找图片素材,Perplexity.AI 的 Search Images 功能较为实用。在挑选图片时,要避免带有水印、画质不清晰或分辨率低的图片。图片的出处一般在 twitter 和官方网站,这两个平台是获取官方信息和高质量图片的良好途径。 2. 在文献管理和搜索方面,Zotero 能结合 AI 技术自动提取文献信息帮助管理参考文献,Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供相关文献推荐和引用分析。 3. 在内容生成和辅助写作方面,Grammarly 能通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议以提高语言质量,Quillbot 是基于 AI 的重写和摘要工具,可帮助精简和优化内容。 需要注意的是,使用这些工具时要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,对于生成的内容要仔细甄别。
2025-01-20
装修AI软件推荐
以下是为您推荐的装修 AI 软件: 1. 酷家乐装修设计软件:利用图像生成和机器学习技术,为用户提供装修设计方案,用户可根据喜好进行选择和调整。 2. 可画软件:提供多种排版模板和 AI 功能,方便图片处理和尺寸调整。 此外,还有一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,能在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 每个工具都有其特定应用场景和功能,建议您根据具体需求选择合适的工具。
2025-02-04
可以推荐给小学生的ai工具
以下是为小学生推荐的一些 AI 工具: 1. 聊天对话类:Kimi、智谱清言等。 2. 图像类:Midjourney 等。 对于小学生来说,使用 AI 工具时需要在家长或老师的指导下进行,并且要注意合理控制使用时间,避免过度依赖。同时,也要关注工具的使用规则和安全问题。
2025-02-04
推荐科研人专用AI(经济学)
以下是为科研人(经济学)推荐的一些 AI 工具: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具,如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查,能简化您的学术工作。 2. Scholarcy:这是一款科研神器,主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,精炼地呈现文章的总结信息,分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT:这是一个强大的自然语言处理模型,可以提供有关课题的修改意见。您可以向它提供您的文章,并提出您的问题和需求,它将尽力为您提供帮助。 这些工具可以帮助您从不同的角度审视和改进您的课题,提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-04
推荐科研人专用AI
以下是为科研人推荐的专用 AI 工具: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,能增强对科学文献的洞察,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:一款科研神器,主要为做科研、学术、写论文的人准备。可以从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,能提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供文章,并提出问题和需求,它会尽力提供帮助。 这些工具能从不同角度审视和改进您的医学课题,提供专业的修改意见和建议,您可根据具体需求选择尝试。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。 另外,为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始,再通过学徒实践学习,AI 也应如此,不能仅依靠大量数据和生成模型,而应通过堆叠模型训练,如先训练生物学、化学模型,再添加特定数据点。 关于防止 AI 取代人类思考,手绘图有助于建立突触连接,将信息从短期记忆转移到长期记忆。不使用 AI 做笔记能让人成为更好的概念思考者。学生手写笔记比打字能保留更多信息,科学观察时手绘能提高观察能力。学习新技能时,应先依靠人类自身,不应一开始就使用 AI。
2025-02-04
我想找一款合适的ai视频剪辑模型,请帮我推荐一下,并比较各自的优劣
以下为您推荐几款 AI 视频剪辑模型,并比较它们的优劣: 1. Pika: 优点:对奇幻感较强的画面把控出色,自然度高;更新的唇形同步功能集成到平台上便捷。 缺点:真实环境画面容易糊。 2. Pixverse: 优点:在高清化方面有优势,对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好。 缺点:生成的视频存在帧率问题,处理人物时易有慢速播放的感觉。 3. Runway: 优点:在真实影像方面质感好,战争片全景镜头处理出色,控件体验感较好。 缺点:特别爱变色,光影不稳定。 4. MiniMax 海螺 AI: 优点:文生视频制作便捷高效,能提供多元创作思路。 缺点:较难保证主体/画面风格的稳定性,实际使用场景多为空镜头/非叙事性镜头/大场面特效镜头的制作。 在实际使用中,您可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如,需要奇幻感强、人物表情自然的画面可用 Pika 生成;物体滑行运动可用 Pixverse 生成;有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成。
2025-02-03
分析一下目前国内的ai浏览器有哪些,给我推荐一款简洁、高效、实用的ai浏览器
目前国内的 AI 浏览器有以下几种: 1. AI Share Card 插件: 安装方式: 在 Chrome、Edge 等浏览器中安装插件,下载地址:https://aicard.eze.is 。 Chrome 应用商店安装,也可以在 Chrome 应用商店直接搜索 AI Share Card(需要正确网络环境访问,安装后支持自动更新)。 下载最新安装包,访问官网下载最新安装包,适用于无法访问应用商店的用户,本地安装指南详见《AI Share Card 插件本地安装指南》。 2. Dia:Arc 浏览器抓住了最近两年 AI 爆发提供的机会,增加了多项 AI 功能。但 The Browser Company 公司宣布重新做一款 AI 浏览器 Dia,团队决定将其打造成更前瞻、更强大、更 AI 的浏览器,把浏览器变成每个人的应用程序平台。 如果您想要一款简洁、高效、实用的 AI 浏览器,Arc 浏览器可能是一个不错的选择,它增加了网页摘要、问答、搜索、自动管理等多项 AI 功能。
2025-02-03