AI.x社区
- 登录/注册
默认
发布时间
热度
原创
精华
智谱重磅开源 CogView4 ，AI 创作大变革！
2025年3月4日，智谱开源模型CogView4震撼发布，这直接把中文图片生成技术推向了新的高度。以往的文生图模型中文提示词理解较差，导致很多图片文字“惨不忍睹”CogView4终结此痛点，作为首个支持汉字生成的开源文生图模型，将中文图片生成技术推向新高度。用GLM4双语编码器结合双语图文对训练，中英文描述皆能精准成图，海报、短视频创作都适用。它在DPGBench测试中综合评分第一，遵循Apache2.0协议。例如输入“国潮奶茶海报，篆...智谱AICogView4开源大模型AI创作别再跟SQL死磕啦！WrenAI让你用说话就能查数据
在大数据时代，数据已经成为企业和组织决策的重要依据。然而，对于很多非技术背景的人员来说，从海量数据中获取有价值的信息并非易事，SQL等查询语言的复杂性成为了他们与数据之间的一道障碍。WrenAI的出现，为解决这一问题提供了新的思路。作为一款开源的文本到SQL工具，它让用户能够通过自然语言与数据进行交互，极大地降低了数据查询和分析的门槛，为数据驱动的决策提供了更加便捷高效的方式。接下来，让我们一起深入了解Wre...SQLWrenAI工具AI 的发展就是一部武林争霸史
精华公元1943年，麦卡洛克与皮茨在芝加哥大学密室中绘制出"神经网络符篆"，点燃了硅基文明的第一缕火种。此符篆暗合阴阳二进之道，虽仅能解"与或非"三式，已令图灵真人抚掌长叹："此物当有通灵之日！"这一年，华罗庚道人在普林斯顿隐居，冯·诺依曼大师正筑"存储程序结构"根基。世人尚不知，一场跨越物种的智慧革命已悄然启动。公元1950年，剑桥雨夜。图灵真人披着雨衣穿过哥特式回廊，手中《ComputingMachineryandIntelligence》墨...AI智能芯片模型训练之数据集操作——矩阵变换
原创“在神经网络模型中，数据格式主要采用张量(tensor)来表示，而具体的载体就是多维数组(n>1)，也就是多维矩阵。”对神经网络技术有所了解的人应该都知道，要想训练一个高性能的神经网络模型，除了神经网络本身的设计之外，还一个非常重要的前提就是数据集的质量问题；因此，打造一个高质量的数据集就是一个必不可少的过程。但具体怎么才能开发一个合格的数据集，这时就离不开对数据集的各种操作；而由于在神经网络中，数据的主要...神经网络模型神经网络一文看懂Agentic AI、AI Agents和Agents：别再傻傻分不清了！
AgenticAI、AIAgents和Agents这三个词频繁出现在各大自媒体上。上周和朋友讨论时，我们发现很容易把这三个术语混为一谈。乍看之下，它们很相似，但它们并不可互换。但是可能理解他们的区别，似乎也并不重要，当一个事情所有人都模糊的时候，那就都是对的。从目前来看，真正的AgentAgentic产品，似乎在摆脱Agent的概念。比如说，AI编程、AI研究...过度强调Agent概念可能会让用户产生过高期待，而且堆砌高端的词汇会拉远用户与产...Agentic AIAgentsAI再谈什么是神经网络，透过现象看本质
原创“神经网络是一种独立的技术，只不过它与不同的领域结合之后就有了不同的神经网络模型。”面对着网络上各种各样关于神经网络的内容，很多想学习神经网络的人都无从下手，包括作者自己；面对各种乱七八糟的概念，名词，很多人都被这些东西蒙住了眼睛。所以，今天我们就抛开各种高大上的概念，从本质出发来学习什么网络；我们今天不讨论CNN，RNN，Transformer，LSTM等各种神经网络架构；只讨论什么是神经网络。神经网络对神经网络...神经网络使AI Agent具有动态记忆，LangMem快速入门
现在AI发展迅猛，早已告别了只能机械地给出固定、单一回复的“初级形态”阶段，而是实现了质的飞跃。如今AI不仅能够主动管理记忆、共享知识，还具备了根据实际情况自我调适的能力，就像拥有了自主学习和成长的智慧。这拓展了AI的应用边界，同时也给开发者带来了挑战。在构建人工智能系统的过程中，如何实现长期记忆存储以及团队知识共享，成了摆在许多开发者面前的难题。针对AI系统开发中记忆管理和知识共享的难题，救星LangMem...AIAgentLangMem上交&上海AI lab发布HUGWBC，实现人形机器人多模态步态精细调控与实时操控
精华论文链接：https:arxiv.orgpdf2502.03206项目链接：https:hugwbc.github.io亮点直击一个扩展的通用指令空间，结合高级训练技术，以实现细粒度的人形机器人步态控制。在单一策略下（除单脚跳步态外），可精准跟踪四种不同步态下的八种不同指令。一个基础的人形机器人控制器，支持外部上半身干预，并能够执行更广泛的运动操作一体化（locomanipulation）任务。总结速览解决的问题当前的人形机器人行走系统单一、被动，缺乏可扩展...机器人AI训练泛AI架构设计：理解AI云原生
原创泛AI架构设计这个专栏主要关注围绕着AI运用于实际的业务场景所需的系统架构设计，包括业务数据治理、模型训练与管理、模型部署与调度。整体基于云原生技术，旨在通过开源领域的LLMOps或者MLOps技术，充分运用低代码平台构建高性能、高效率和敏捷响应的AI中台。1.AI架构挑战上面几节从GPU的知识点入手，清晰的介绍了GPU原理、构造以及运算模型。有了初步的认知之后，回到最原始的AI需求，来看看其对于基础架构的要求。AI最早于19...AI架构云原生探讨大模型预训练与微调之间的相互作用
今天给大家带来一篇探讨大模型预训练与微调之间关系的文章，主要通过微调预训练阶段各个checkpoint，来发现预训练本身或对下游微调有哪些影响。大模型在预训练过程中的性能如何变化？更多步数的预训练对下游微调有何影响？大模型微调学到了什么，又忘记了什么？Paper:https:arxiv.orgabs2408.06663由于目前开源模型中，开放全量checkpoints的模型较少，并且实验成本较大，以下分析结果主要基于OLMo1B模型（同时训练细节、预训练...大模型预训练微调从一个简单的神经网络模型开始
原创“神经网络是一个复杂的系统工程，要想透过表象看本质就需要从最基础的神经网络开始”关于神经网络的文章写的也不少了，但一直没弄明白神经网络到底是怎么运作的；而现有的神经网络模型又太复杂，如Transformer，CNN，RNN，以及各种应用场景(NLP，CV，分类任务，回归任务等等)；导致我们无法看到神经网络最本质的东西。所以，今天我们就来从最简单的神经网络开始学起。简单神经网络神经网络的基本原理很简单，那就是模仿由人类...神经网络模型神经网络神经元RAG vs. GraphRAG：谁才是 AI 问答的终极答案？
一、为什么需要RAG和GraphRAG技术？1.1大模型的局限性大型语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）虽然在生成文本方面表现出色，但它们存在一些固有缺陷。比如，LLMs容易出现“幻觉”现象，即生成不准确或虚构的内容。此外，LLMs的上下文窗口有限，无法处理过长的文本，还存在隐私泄露的风险。为了弥补这些不足，检索增强生成（RAG,RetrievalAugmentedGeneration）技术应运而生。RAG通过从外部数据源检索相关信息，显著提升了模型...RAGGraphRAGAIDeepSearcher 开源：告别传统 RAG，私有数据+DeepSeek，打造本地版 Deep Research
原创近期，OpenAI推出的DeepResearch（深度研究）功能引发了广泛关注。该功能通过整合大模型、超级搜索和研究助理于一体，使得金融机构能够一键生成报告，科研人员能够一键撰写综述，极大提升了效率。然而，由于企业场景中私有化数据的敏感性和成本考虑，如何将DeepResearch进行开源的本地化部署，成为许多人的关注焦点。在这篇文章中，我们将对市场上模仿DeepResearch的开源项目进行简要分析，并结合Deepseek等主流开源模型，Zilli...DeepSearcherRAGDeepSeek开源后 DeepSeek R1 时代：从资本壁垒到技术普惠
原创 精华编者按：AI落地又一次迎来拐点了吗？当模型蒸馏技术能以零头成本复刻顶尖AI性能，传统巨头的商业壁垒是否已形同虚设？我们今天为大家带来的文章，作者的核心观点是：以深度求索（DeepSeek）R1模型为代表的高效推理技术，正在颠覆AI经济的底层规则，推动行业进入“轻量化革命”时代。文章重点围绕三大话题展开：R1模型的革新性训练方案：通过纯强化学习的R1Zero生成合成数据，结合三重奖励机制，使模型以极低推理成本实现与OpenA...DeepSeekAILLMs综述：DeepSeek Infra/V1/MoE/V2/V3/R1 & 开源关键技术
精华一、引言DeepSeek从2024年01月到2025年01月发布了一系列模型，其中最主要的就是语言系列模型，这个文档中我们会对语言模型涉及的关键技术进行具体介绍：语言模型：DeepSeekV1、MoE、V2、V3。多模态模型：DeepSeekVL1、VL2、Janus。数学、代码、Reasoning模型：DeepSeekMath、Coder、CoderV2、R1。如下图所示，图中我们汇集了DeepSeekV1、MoE、V2、V3、R1系列模型中的关键技术点；此外，也补充了DeepSeekA100和H800GPU集群的关键...DeepSeek开源技术一张图生成舞蹈视频！字节等发布黑科技X-Dancer：零样本音乐驱动，真实感碾压3D方案
论文链接：https:arxiv.orgpdf2502.17414亮点直击一种基于TransformerDiffusion的新型音乐到舞蹈人体图像动画方法，在运动多样性、表现力、音乐对齐和视频质量方面达到了最先进的性能。一种跨模态Transformer模型，通过使用带有关键点置信度的全身2D人体姿态的多尺度tokenization方案，捕捉与音乐特征同步的长距离舞蹈动作。一种基于扩散的人体图像动画模型，能够解释时间姿态tokens并将其转化为一致的高分辨率视频输出。展示了...模型AI数据微软Phi-4-Mini技术报告：Phi-4-Mini如何以小博大
精华想象一下，如今的AI世界里，大模型如GPT4、Claude动辄上百亿参数，能力惊人却耗资巨大，像是一辆辆豪华跑车，虽快却烧油无数。普通人或中小企业想用AI解决问题时，常常被高昂的成本挡在门外。可就在这时候，微软扔出了一颗“重磅炸弹”——Phi4Mini和Phi4Multimodal。这两个小巧的模型，参数量仅3.8亿，却在语言、数学、编码甚至多模态任务上表现出色，堪称“小身躯，大能量”。这不禁让人好奇：微软是怎么让“小个子”打败“大...微软Phi-4-Mini技术刚刚，OpenAI发布NextGenAI，彻底颠覆传统教育
今天凌晨，OpenAI发布了NextGenAI，并提供5000万美元和最新模型API。这是一个由15家全球顶尖大学组成的AI教育联盟，颠覆传统教育加速AI在该领域的创新应用。这些成员分别是，加州理工学院、加州州立大学、杜克大学、佐治亚大学、哈佛大学、霍华德大学、麻省理工学院、密歇根大学；密西西比大学、俄亥俄州立大学、牛津大学、巴黎政治学院、德克萨斯A&M大学、波士顿儿童医院和波士顿公共图书馆。目前，这些成员已经在使用OpenAI的...OpenAI模型AI用开源框架Chipper解锁本地AI：无需云或API密钥即可构建RAG应用
原创
社区头条检索增强生成（RAG）将检索技术与生成模型相结合，彻底颠覆了我们与AI模型的交互方式。但从具体实现来看，我们该如何在本地构建RAG应用，同时摆脱对API密钥或者云设施的依赖？这里要请出今天的主角：开源框架Chipper。无需单独处理文档分块、向量数据库、大模型集成和UI设置，Chipper将帮助用户在几分钟内在本地机器上建立起独立的RAG系统。下面我们将具体介绍：RAG架构的工作原理如何使用Chipper构建本地RAG应用程序对Chipper...Chipper检索增强生成RAG腾讯元宝登顶下载榜，AI 下一战拼什么？
3月3日深夜，腾讯元宝逆袭超越DeepSeek，登顶苹果中国区免费应用榜。2月13日，腾讯元宝就有重大更新：同时支持混元与DeepSeek模型，让DeepSeek能理解图片，混元快速响应，“双引擎”满足多元需求。营销上，腾讯更是豪掷数亿投流，借助微信生态精准触达用户，放大技术优势从产品创新层面来看，腾讯元宝基于现有技术架构的模块化创新，创造了差异化价值。大胆预测一下：未来AI核心竞争力或许会聚焦三个方面：一是垂直领域，当下AI...腾讯元宝DeepSeekAI趋势人工智能
