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AI电话Agent时代到来！！语音克隆与情感理解、企业电话的未来？
Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。大家应该都有接到过某某运营商或者某某银行的电话AI助理，它们的语气已经很接近真实人类的声音。但是与我们对话的交互点比较局限，以至于听了头一两句就知道对方是——AI。似乎缺少智能体的特征...BlandAI的这个对话AI智能体，可以集成到公司系统、从公司文档知识库中检索知识+必要时转人工。BlandAI有时甚至假装是人类，此外，它利用通话数据训练训练迭代自己。视频中展示了BlandAI...AI电话AgentClaude AI：开发者的秘密武器
社区头条近年来，人工智能（AI）以前所未有的速度发展，引发了人们对就业市场和未来工作的广泛讨论。一部分人担忧AI会取代人类工作，而另一部分人则对AI带来的创新机遇充满期待。ClaudeAI(ClaudeAI)正是这些革命性技术之一，它为开发者提供了强大的工具，正在改变着软件开发的格局。ClaudeAI：安全可靠的用户导向型AI助手ClaudeAI是由Anthropic开发的安全、可靠且用户友好的AI语言模型。与OpenAI的ChatGPT类似，ClaudeAI也能进行自然语...AI工具技术向o1看齐，Google开源RAG推理扩展，提升近60%
论文笔记分享，标题InferenceScalingforLongContextRetrievalAugmentedGeneration，来自googledeepmindopenaio1通过让扩展推理，让模型在推理方面达到非常优异的性能。google这篇内容，核心想验证2个点RAG系统的性能，如何从推理计算扩展中受益通过建立RAG性能和推理参数之间的关系模型来预测给定预算下的最佳测试时计算分配文中应用了2种扩展方式，DRAG，IterRAG均有效的提高了RAG系统的性能。并且，当最优分配时，增加推理计...开源RAG推理关于大模型微调与训练的问题，大模型训练的难点在哪里？
原创“大模型训练的难点不在于大模型本身，而在于训练数据”这两天公众号上有一个小兄弟问我关于大模型训练的问题，然后他想自己训练一个小模型，但又不知道该怎么操作；所以，今天就再来讨论一下大模型的训练问题，大模型训练的难点到底在哪里？大模型训练的难点对大部分学习大模型技术的人来说，大模型训练和微调可能都是一个无法绕过的问题，也是很多人弄不明白的问题，总认为由于没有足够的算力，个人无法进行模型训练。但事...大模型微调一文彻底搞懂深度学习 - 卷积和池化（Convolution And Pooling）
原创 社区头条在深度学习中，CNN（卷积神经网络）最核心的两大操作就是卷积（Convolution）和池化（Pooling）。卷积用于特征提取，通过卷积核在输入数据上滑动计算加权和；池化用于特征降维，通过聚合统计池化窗口内的元素来减少数据空间大小。ConvolutionAndPooling一、卷积什么是卷积（Convolution）？卷积是一种数学运算，在CNN中，它通过滑动窗口（也称为卷积核或滤波器）在输入图像或特征图上滑动，并计算窗口内元素与对应卷积核元素的...深度学习卷积和池化不只是更快：Ministral 3B和8B如何保障您的数据安全与隐私？
原创01、概述在这个信息爆炸的时代，我们每天都在与海量数据打交道。但你有没有想过，这些数据是如何被处理的？当我们在享受智能设备带来的便捷时，背后又是怎样的技术在支撑？今天，我们要聊的是MistralAI公司最新推出的两款革命性AI模型——Ministral3B和Ministral8B，它们正以前所未有的方式，将强大的语言处理能力直接带到我们的设备上，开启边缘计算和个人设备AI的新篇章。02、什么是边缘AI？在深入了解Ministral3B和Ministral...大语言模型Ministral 3BMinistral 8B大型语言模型在医学领域的应用：探究Med-PaLM
原创01、概述在医学领域，信息的精确性、可靠性和安全性至关重要。随着人工智能（AI）技术的发展，大型语言模型（LLM）如GPT3和BERT为医学领域带来了新的机遇。这些模型在语言处理方面的能力，使其在医学应用中显示出巨大潜力，包括知识检索、临床决策支持和患者分流。多医学问答：医学问题回答基准为了评估LLM在医学背景下的表现，研究人员策划了多医学问答（MultiMedQA），这是一个结合了七个医学问题回答数据集的基准。这个基准...大型语言模型医学领域Med-PaLM微软研究院新突破：如何让AI在专业领域更靠谱？
原创01、概述在人工智能的世界里，大型语言模型（LLMs）就像是瑞士军刀，多才多艺，几乎无所不能。但是，当它们遇到需要特定领域知识的任务时，比如医疗保健、法律和金融，这些万能的模型就显得有些力不从心了。这是为什么呢？因为它们在训练时使用的数据集往往缺乏最新的专业信息，导致它们在回答专业问题时可能会“幻觉”——也就是说，给出的答案可能不准确，甚至是错误的。问题的根源LLMs在处理一般知识时表现出色，但当涉及到...大型语言模型微调RAGAI Agent智能代理如何快速变现
原创AIAgent，即人工智能代理，是一种能够感知环境、进行自主理解、决策和执行动作的智能实体。它基于大语言模型，能够通过独立思考、调用工具来逐步完成给定目标的计算机程序。AIAgent的核心在于其自主性和自适应性，在特定任务或领域中能够自主地进行学习和改进。追溯起来，代理是一个历史悠久的概念，对这个概念的探索和解释并不仅限于AI领域。在哲学中，代理的核心概念可以追溯到亚里士多德和大卫·休谟等有影响力的思想家。在...AI AgentYOLO11问世！重新定义AI的可能性！
原创Ultralytics在YOLOVision2024活动上宣布发布其新的计算机视觉模型YOLO11。速度更快、更准确。模型已于今日开源。Homepage:https:www.ultralytics.comzhyoloGithub:https:github.comultralyticsultralyticsYOLO11YOLO11标志着YOLO家族的新篇章，提供了更强大，更多功能的模型，将计算机视觉带到新的高度。凭借其完善的架构和增强的功能，该模型支持计算机视觉任务，如姿态估计和实例分割，视觉AI社区已...YOLO11AIEmu3: 统一多模态输入与生成
BAAI刚刚开源了Emu3多模态大模型，仅使用单个transformer，使用下一个token预测的方法从0进行训练！通过将图像、文本和视频tokenize到一个统一的离散的空间中，直接通过预测下一个token实现文本、图像和视频生成。Homepage:https:emu.baai.ac.cnGithub:https:github.combaaivisionEmu3Model:https:huggingface.coBAAIEmu3GenEmu3Emu3在生成和感知任务中超越了多个任务的专用模型，表现优于主流开源模...Emu3多模态大模型SFT暗藏大陷阱？梯度累计bug造成大范围影响
原创在LLM的训练时，由于显存不足以支撑起大batch训练，通常大家都会采用一种策略：梯度累计（gradientaccumulate）。这种方法允许模型在多个batch的梯度回传累计并求均值之后，再更新一次权重。这样做相当于模拟了一个更大的批量大小，而实际上并没有一次性处理那么多数据。这样做的好处是，它可以减少内存的使用，因为不需要一次性加载所有数据到GPU上，同时也可以享受等价大batch带来的训练的稳定性和模型的泛化能力。但是近期大...大模型SFTSam Altman：5年后AGI会实现，但社会变化却很小
OpenAI首席执行官SamAltman接受了20VC最新专访，主要讨论了OpenAI如何改进模型来保持技术创新？过去10年Sam的领导力发生了哪些变化？模型迭代的缩放定律还能维持多久？等问题。在谈到AGI时，Altman认为，在未来5年，AI、科技会进入疯狂发展阶段，这种进步的速度可能会让人们达到AGI时刻，帮助我们将在AI研究以及所有其他科学领域发现新事物。但是社会本身变化却会出乎意料地小。例如，5年前人们可能认为如果计算机通过图灵测试...AI模型全球首个270万菜品组合AI餐厅，用类ChatGPT辅助服务员
精华11月5日，大模型平台BrownBaconAI与著名意大利餐厅CiboVino合作，推出了全球首个使用生成式AI辅助服务员的餐厅。据悉，该产品的功能、使用方法与ChatGPT基本一样，但提供的知识主要聚焦在餐饮上，CiboVino通过将自己的菜品、酒水、活动等数据与AI模型相结合，可以根据顾客的心情、用途、季节等场景，提供高达270万种菜品、酒水组合建议。同样支持多轮深度对话，可以对推荐的菜品进行解读，辅助餐厅服务员，帮助他们快速了解餐厅...AI模型一种实现符号钢琴音乐声音和谱表分离的GNN新方法
原创 社区头条本文涵盖了我最近在ISMIR2024上发表的论文《聚类和分离：一种用于乐谱雕刻的声音和谱表预测的GNN方法》的主要内容。简介以MIDI等格式编码的音乐，即使包含量化音符、拍号或小节信息，通常也缺少可视化的重要元素，例如语音和五线谱信息。这种限制也适用于音乐生成、转录或编曲系统的输出。因此，这种音乐无法轻易转换成人类音乐家可以解读和演奏的可读乐谱。值得注意的是，语音和五线谱分离只是乐谱雕刻系统可能解决的众多方面...机器学习深度学习神经网络线性回归中，为什么使用均方误差损失函数？
社区头条在线性回归中，通常使用均方误差作为损失函数。但你知道为什么用它吗？要知道，很多函数都能衡量预测值和真实值之间的不同，在所有候选者中，均方误差有什么特殊之处吗？据我所知，很多人都会回答：1.均方误差是可微的，所以才作为损失函数。>错2.与绝对误差相比，均方误差对大的误差惩罚更多>错很遗憾，上述回答都是错的。也许从概率视角出发，可以帮助我们更好理解，为什么均方误差更合适。在线性回归中，通过输入X预测目标变...线性回归人工智能抛开技术，从问题来串联人工智能，机器学习和大模型技术
原创“技术并不是一个一蹴而就的过程，而是一个逐渐发展的过程”大模型火了也有两年时间了，然后很多人也在不断的学习大模型技术，但很多人一直没学明白什么是大模型技术；他们所理解的大模型技术就是官方给出的大模型定义，但根本不知道为什么需要大模型技术，以及大模型为什么会是这个样子。今天，我们就抛开技术来思考一下，什么是大模型？什么是大模型？如果你问一个人什么是大模型，如果是一个技术人员他肯定会告诉你，大模型...人工智能机器学习大模型技术大模型面经—分布式训练指南
原创分布式训练指南理论篇。本篇来总结一些分布式训练的知识，还是按照面经的形式给出，希望能给到大家一些帮助。题目1训练一个LLM，需要的显存规模跟参数的关系是什么？2.如果有N张显存足够大的显卡，怎么加速训练？3.如果有N张显卡，但每个显卡显存都不足以装下一个完整的模型，应该怎么办？4.PP推理时是串行的，1个GPU计算但其他空闲，有什么其他的优化方式？5.DP、TP、PP这3种并行方式可以叠加吗？6.3D并行或者直接上多机多卡...大模型面试干货OpenAI安全大佬，华人科学家翁荔B站首秀！人类如何培养出下一代聪明且安全的AI技术
原创 社区头条出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）B站真的啥也能学到！11月B站的哔哩哔哩超级科学晚活动，竟然请来了OpenAI的研究副总裁（安全）——翁荔！她是OpenAI的华人科学家，也是ChatGPT的贡献者之一。她毕业于北京大学信息管理系，即现在的北京大学数字人文实验室，是2005级本科生。毕业后，她赴美攻读博士学位，并曾在Facebook工作。自2018年起，翁荔加入了OpenAI，并在GPT4项目中主要参与预训练、强化学习&对齐、模型安全等方面...AI模型安全【值得收藏】生成式人工智能在搜索引擎优化（SEO）中的应用
原创01概述在数字营销的世界里，生成式人工智能（GenAI）的崛起正以前所未有的方式改变着搜索引擎优化（SEO）的格局。如今，越来越多的企业正在利用GenAI驱动的工具，迅速提升搜索排名，推动自然流量。根据seoClarity的调查，86%的公司已经将人工智能整合到他们的SEO策略中，而83%的公司表示由于AI的应用，SEO性能得到了显著提升。本文将深入探讨12种利用生成式AI提升SEO、增强内容创作以及改善整体网站性能的策略，同时介绍一些在S...人工智能搜索引擎
