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数据多副本保留：AI时代企业存储的战略重点！
预计到2028年，AI的应用将促使企业数据存储需求呈现指数级增长态势。根据我们于2024年11月开展的一项调查显示，在主要依赖云存储管理AI数据的基础设施采购决策者中，61%的受访者预计其存储需求到2028年将至少实现翻番。驱动这一需求增长的关键因素包括：数据保留周期的显著延长（从6个月延长至永久保存）；73%的受访者表示，他们采用了每日或每周一次的大型语言模型（LLM）检查点机制80%的受访者认为数据多副本对于AI数据管理“...企业存储二次增长！ChatGPT周活用户数据翻倍到2亿！一文梳理OpenAI的流量暴涨之路。DeepSeek紧随其后！
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社区头条知名风险投资公司AndreessenHorowitz(a16z)周四刚刚发布了新报告。报告显示，OpenAI旗下的聊天机器人ChatGPT在2024年下半年恢复了稳健增长。报告发现，ChatGPT用了9个月的时间从2023年11月的每周1亿活跃用户增长到2024年8月的2亿，但现在该应用程序只用了不到六个月的时间就再次将这一数字翻了一番。图源：Similarweb数据来自a16zChatGPT于2022年11月作为研究预览版发布后不久，成为有史以来最快达到1亿月活跃用户的应用程序—...ChatGPTOpenAIDeepSeek快速学会一个机器学习算法：t-SNE降维
在高维数据分析与可视化领域，t分布随机邻域嵌入（tDistributedStochasticNeighborEmbedding，简称tSNE）因其卓越的降维与可视化能力，成为数据科学家们的重要工具。本文将全面介绍tSNE的算法概述、工作原理，并通过一个详细的案例分析，展示如何在实际中应用tSNE进行数据可视化。一、什么是tSNE？tSNE是一种非线性降维技术，主要用于高维数据的可视化。由LaurensvanderMaaten和GeoffreyHinton于2008年提出，tSNE通过将高维数据...t-SNE降维机器学习LLM合集：微软发布基于过程的自奖励方法显著提升数学推理性能
1.ProcessbasedSelfRewardingLanguageModels大型语言模型在各类下游任务中表现都很不错，现在已经在好多场景里广泛应用了。我们通过用人类标注的偏好数据训练语言模型，让它性能得到了进一步提升。不过，这种性能是受限于人类能力上限的。为了突破这个限制，有人提出了自奖励方法，就是让语言模型自己给自己输出的内容奖励，然后用这些奖励数据来训练。但现在已有的自奖励方法在数学推理场景中不太好用，弄不好还会让模型性能变...LLM微软语言模型以前做PPT要3天，现在只要10分钟！DeepSeek+Kimi 让我效率起飞！
精华说实话，我以前特别怕做PPT。每次老板说“做个PPT吧”，我心里就咯噔一下。光是想到要查资料、写内容、调格式，我就想原地消失。更别提那些熬夜改来改去的日子了，眼睛都快瞎了，PPT还是丑得没法看。每次交完PPT，我都觉得自己被掏空。最近体验了DeepSeek+Kimi这个神器，简直像开了挂一样！它就像个超级助手，帮我搞定所有麻烦事。查资料？它来！写内容？它来！排版设计？它还来！以前要花一整天才能搞定的PPT，现在10来分钟就...DeepSeekKimi效率GPU利润率545%！DeepSeek成本公开：还值得自建算力吗？
算力成本，大模型时代的“生死线”近日，国产大模型厂商DeepSeek罕见披露了其推理系统DeepSeekV3R1的核心架构与成本细节：单日GPU租赁成本超8.7万美元，理论利润率却高达545%。这一数据让行业再次聚焦大模型的核心命题——当云厂商提供“水电煤”般的算力时，自建集群是否还有必要？一、DeepSeek的“吞吐量革命”：专家并行如何颠覆效率？DiagramofDeepSeek'sOnlineInferenceSystemDeepSeekV3R1的核心目标直指大模型推理的痛点...GPUDeepSeek算力Manus横空出世，AI自主Agent时代来了？
本文不对manus的实际能力做评判，能力口径暂时都来自于官方宣传，真实是什么样的，还有待参与过内测的网友们整理资料，各抒所见。让子弹再飞一会儿:)本文目的主要在于介绍什么是自主Agent最近，人工智能领域又迎来了一次热潮，Manus这款新产品的发布引起了大众的关注，它被宣传为一个"通用Agent"，号称能够成为大众化的数字助理。那么，到底什么是自主Agent？Manus又有何特别之处？让我们通过与另外两款知名AIAgent工具AutoGPT...ManusAIAgentDeepSeek创造历史！登顶全球AI应用第2名，豆包排名第10
社区头条今天凌晨3点，全球著名投资基金、咨询公司AndreessenHorowitz（简称a16z）发布了，2025年全球100生成式AI应用排行榜。本次榜单一共分为50生成式AI应用（网页）和50生成式AI（移动版），DeepSeek在网页版中排名第二，仅次于ChatGPT，从默默无闻到一鸣惊人仅用了不到2个月的时间。值得一提的是，中国其他知名大模型也进入了该排行榜，字节跳动的豆包排名第10；月之暗面排名11；海螺视频排名12；快手可灵排名20，全部超过了Sora、M...DeepSeekAI模型图像处理和降噪（包括VisuShrink阈值、均值、中值和NL均值滤波以及加权平均融合进行小波去噪，Python）
图像降噪是小波变换的重要应用之一，通过结合VisuShrink阈值、均值滤波、中值滤波等技术，可以在保留图像细节的同时有效去除噪声。小波去噪基础流程小波去噪的核心思想是利用小波变换的多分辨率特性，将图像分解为不同频率的子带（低频近似+高频细节），通过处理高频子带中的噪声系数，再重构得到降噪图像。基本步骤如下：小波分解：将含噪图像分解为多级小波系数（如使用Daubechies小波）。阈值处理：对高频子带（水平、垂直、...图像处理降噪Python近期Ollama未授权访问漏洞Nginx反向代理解决方案
一、摘要近期，国家信息安全漏洞共享平台（CNVD）收录了Ollama未授权访问漏洞（CNVD202504094）。在此漏洞下，未经授权的攻击者能够远程访问Ollama服务接口，进而执行诸如敏感资产获取、虚假信息投喂、拒绝服务等恶意操作。CNVD已建议受影响的单位和用户尽快采取措施防范该漏洞攻击风险。近期互联网上都是漏洞相关信息，常见的解决方案如封端口、限制远程、限制IP访问等，这些方式缺乏针对性且可操作性不强。考虑到将Ollama服务...ollamaCVPR 2025 | 低层交互破局！GIFNet实现多模态融合通用模型，单一框架横扫多任务场景
社区头条文章链接：https:arxiv.orgpdf2502.19854项目链接：https:github.comAWCXVGIFNet亮点直击证明了低层次融合任务之间的协作训练（这一策略的重要性此前未被认识到）通过利用跨任务协同效应，能够显著提升性能。引入了重建任务和基于RGB的增强联合数据集，以对齐不同融合任务的特征并解决数据支持问题。本文的方法显著增强了融合系统的多功能性，消除了耗时的任务特定适配需求。GIFNet率先将图像融合与单模态增强过程集成，将图像...AI模型数据教师版DeepSeek指令大全，实用指南
在教育的广阔天地里，每一位教师都渴望拥有高效、智能的教学辅助工具。DeepSeek，作为一款专为教师设计的智能软件，以其丰富的指令系统和实用的功能，成为了众多教师的得力助手。今天，我们就来详细探讨一下DeepSeek的教师版指令大全，希望能为您的教学之路增添一份助力。一、DeepSeek的基础操作DeepSeek的启动与登录：要开始使用DeepSeek，首先需要确保您已经成功安装并注册了该软件。打开DeepSeek，输入您的账号和密码，即可...DeepSeek指令系统神经网络的每一层都是干嘛的？这才是神经网络结构的核心
原创“神经网络层才是神经网络的核心，不同的神经网络的差别就在于神经网络层的不同”在前面的文章中介绍过，组成一个神经网络从技术上来说主要有以下几个部分：数据集神经网络结构损失函数优化函数反向传播而不同神经网络模型之间最主要的区别就是神经网络结构的异同，当然最相似的地方也是神经网络结构。原因就在于神经网络结构是由多个神经网络层所组成的；而使用不同的层就实现了不同功能的神经网络模型。神经网络的层一个神经...神经网络神经网络层Transformer神经网络技术的核心之——反向传播算法(BP算法)
原创“如果说神经网络模型的设计是神经网络的核心，那么反向传播算法就是神经网络模型的核心。”在前面的文章中介绍训练一个模型，其主要区别就在于神经网络模型的架构；但可能很多人并不知道神经网络模型的核心算法就是——反向传播算法，也被叫做BP算法。可能很多人都听说过反向传播算法，但可能很多人都没意识到反向传播算法对神经网络的重要性；可以说现在的神经网络模型就建立在反向传播算法之上，没有反向传播算法就没有神经...深度学习神经网络反向传播BP算法不同神经网络之间的区别，仅仅只是网络结构的不同，明白了这个你才能知道应该怎么学习神经网络
原创“神经网络模型的主要难点就在于模型本身，而至于模型的效果还与其训练数据和过程有关。”在学习神经网络技术的过程中，会有多种不同的神经网络架构；如常见的RNN，CNN等；因此，我们很多人都会被这些乱七八糟的神经网络架构给迷惑住，即想学习神经网络又不知道应该怎么入手；面对各种各样的网络模型，也不知道应该去学习哪种。但是，我们从问题的最本质出发，不同的神经网络唯一的区别就是网络结构的不同；之所以有多种神经网...神经网络不再混淆了！一文揭秘MCP Server、Function Call与Agent的核心区别
原创 社区头条搞技术的，不搞技术的，每天都会接触一些新词汇。没办法，现在是终身学习的时代，一天不学习就变成石器时代的古人了。作为输出型学习实践者，我把自己学到的内容总结一下，一文搞懂McpServer、FunctionCall、Agent的关系和区别。在AI大模型技术的飞速发展中，MCPServer、FunctionCall和Agent作为关键组件，各自承担着不同的角色。它们之间的关系与差异不仅决定了AI系统的架构设计，还直接影响到任务执行的效率与灵活性。本文将...AI大模型McpServerAgent无服务器AI代理搭建：生成冷邮件助力求职者获取理想工作
原创 社区头条冷邮件（coldemail：是一种未经对方事先许可或请求，主动向潜在客户或雇主、合作伙伴等发送的商业电子邮件，目的通常是为了推销产品、求助、服务或建立业务联系等）在求职过程中能够发挥重要作用，然而，撰写一封堪称完美的冷邮件却颇为耗时。你不仅需要精准地将自身技能与职位描述相匹配，还要拿捏好恰当的邮件语气，并且往往需要反复修改——这无疑是一项繁重的工作。本指南将指导你使用Langbase的无服务器内存代理，构建冷邮...大语言模型LLMs冷邮件数据多副本保留：AI时代企业存储的战略重点
预计到2028年，AI的应用将促使企业数据存储需求呈现指数级增长态势。根据我们于2024年11月开展的一项调查显示，在主要依赖云存储管理AI数据的基础设施采购决策者中，61%的受访者预计其存储需求到2028年将至少实现翻番。驱动这一需求增长的关键因素包括：数据保留周期的显著延长（从6个月延长至永久保存）；73%的受访者表示，他们采用了每日或每周一次的大型语言模型（LLM）检查点机制80%的受访者认为数据多副本对于AI数据管理“...AIManusAl合伙人张涛紧急回应!中国产品再次引爆全球，首个通用AI代理跑分超OpenA1!最全梳理来了!
原创 社区头条编辑伊风出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）Manus横空出世，彻底引爆了今天的AI圈！刚刚我们在某站看了一下邀请码，已经被炒到5万块了（天呐！）图片自杭州疯狂上大分后，这泼天的AI富贵也轮到武汉了！（公司多数岗位base武汉，在北京也有办公点。）ManusAI合伙人张涛，赶紧在社交平台回应，短期内会专注build。并紧急澄清：1.我们从未开设任何付费获取邀请码的渠道;2.我们从未投入任何市场推广预算;3.内测期间系统容量有限...邀请码AI代理低成本硬刚DeepSeek-R1，阿里这波开源杀疯了！
社区头条昨夜通义千问团队扔出“王炸”——开源模型QwQ32B，用两阶段强化学习狂点技能树：先靠“代码实战批改式训练”练就理科状元级思维，再通过规则验证器拓展全能天赋。结果。。。这款仅有320亿参数的模型，在数学、代码、通用能力等核心场景里，已经几乎跟满血版DeepSeekR1（6710亿参数）不相上下了。当行业还在比拼千亿参数集群时，阿里用320亿参数完成了对巨头的弯道超车。这一突破颠覆了“参数规模决定性能上限”的传统认知，更...算家云QwQ 32B阿里千问大模型每日AI资讯分享DeepSeek-R1
