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Y Combinator：垂直领域AI Agent的市场规模将是SaaS的十倍
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热门内容榜 • 最近上榜文字：使用阿里通义效率进行总结，感谢勘误。部分文字内容来源于华尔街见闻，侵权删。播客来源：https:www.ycombinator.comlibraryLtverticalaiagentscouldbe10xbiggerthansaas.在YC最新一期访谈《VerticalAIAgentsCouldBe10XBiggerThanSaaS》中，YC四位资深投资人Gary、Jared、Harj和Diana从SaaS行业的发展历程出发，结合了大量实例，深度分析了为何垂直领域AI代理将成为下一个创业风口。随着AI模型不断快速改进并相互竞争，一...AIAgentSaaS人工智能预测，全球大部分地区的气温将比之前预期的上升速度快得多，达到 3°C
社区头条“欧米伽未来研究所”关注科技未来发展趋势，研究人类向欧米伽点演化过程中面临的重大机遇与挑战。将不定期推荐和发布世界范围重要科技研究进展和未来趋势研究。三位顶尖气候科学家结合了10种全球气候模型的观点，并在人工智能(AI)的帮助下得出结论，区域变暖阈值可能比之前估计的更快达到。近期研究发表在IOP出版社出版的《环境研究快报》上，预测到2040年早些时候，政府间气候变化专门委员会（IPCC）规定的大多数地区可能会超...人工智能预测技术深度学习二分类评估详细解析与代码实战
如果你关心前面的深度学习二分类的实战代码，可以参考下述官方的技术文档：使用TrainerAPI微调模型.https:huggingface.colearnnlpcoursezhCNchapter33如果你刚接触自然语言处理，huggingface是你绕不过去的坎。但是目前它已经被墙了，相信读者的实力，自行解决吧。设置代理，如果不设置的话，那么huggingface的包无法下载；importosos.environ['HTTPPROXY']'http:127.0.0.1:7890'os.environ['HTTPSPROXY']'http:127.0.0.1:7890'...深度学习二分类代码LN和BN的爱恨纠葛！为什么Transformer要用LayerNorm？
精华 热门内容榜 • 最近上榜说到Transformer，就不能不提它的好搭档——LayerNormalization（LayerNorm），简称LN。你可能要问，为啥Transformer要用LN而不是BatchNormalization（BN）呢？这背后可是有大学问的。在聊“二选一”的问题前，我们先介绍下什么是LayerNormalization？什么是BatchNormalizationLayerNormalization（层规范化）LayerNormalization（简称LN），是一种在深度学习中使用的规范化技术，由JimmyLeiBa和JamieRyanKiros等人在2016年提出...TransformerLayerNormLN当金融遇上 AI 魔法：FinSQL 点燃数据智能新引擎
精华一、背景1.1研究背景在当今数字化时代，金融领域的数据量呈爆炸式增长，对数据的高效分析和利用成为金融机构获取竞争优势的关键。传统的数据库操作依赖于专业的SQL编程技能，然而，金融专业人士虽精通金融业务，但在SQL编程方面往往技能有限。这一矛盾促使了TexttoSQL技术的兴起，其旨在将自然语言问题转化为可执行的SQL查询，为金融分析提供了便捷的数据访问途径，无需编写复杂的SQL代码即可获取所需信息，大大提高了工作效率...FinSQLAI金融一文详解集成学习算法原理
一、集成学习概述集成学习的核心思想在于“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，即通过结合多个相对简单的学习器（也被称为基学习器），使其协同工作，最终达到比单个学习器更好的预测效果。它假设基学习器之间存在一定的差异性，并且能够通过合适的集成策略将这些差异转化为优势，减少模型的偏差和方差，进而提升整体的准确性和稳定性。二、Bagging（BootstrapAggregating，自助聚集）（一）基本原理Bagging的操作过程可以分为三步：自...集成算法数据LLM合集：微软开源新一代视频token化方法VidTok，打造高性能视频Token化解决方案
社区头条1.VidTok:AVersatileandOpenSourceVideoTokenizer将视频内容编码为紧凑的潜在token已经成为视频生成和理解中的一个基本步骤，这是为了应对像素级表示中固有的冗余问题。因此，随着以视频为中心的研究日益重要，对高性能、开源视频token化工具的需求也在不断增长。我们推出了VidTok，这是一种多功能的视频Tokenizer，在连续和离散token化方面都提供了最先进的性能。VidTok相较于现有方法引入了几个关键改进：模型架构方面采用了...LLMToken高性能LangChain实战 | Tool Calling ：让AI真正动起来的关键技术
近年来大模型发展过程中面临的几个核心挑战：静态知识的局限性、执行能力的缺失、与外部系统的割裂。为了应对这些挑战，推动大模型从单纯的语言生成工具演变为真正的任务执行引擎，Functioncalling诞生了，成为大模型一项不可或缺的核心能力。概念Functioncalling和ToolCalling会混用我们在做应用开发的时候，大部分时候尽量避免直接耦合到OpenAI,会使得程序兼容性不好，这时只要面向LangChain开发就可以了。LangChain是一个灵...AILangChain语言12个真实世界机器人任务成功率超OpenVLA 24.17% | EMMA-X：7B具身多模态动作模型
精华文章链接：https:arxiv.orgpdf2412.11974代码链接：https:github.comdeclarelabEmmaXHuggingface链接：https:huggingface.codeclarelabEmmaX亮点直击提出了一个具有70亿参数的具身多模态动作模型EMMAX，通过在有根据的链式思维（CoT）推理数据上微调OpenVLA创建而成。通过合成构建了一个层次化的具身数据集，该数据集来自现有的机器人操作数据集，包含了3D空间运动、2D夹爪位置和有根据的推理。提出了一种新颖的轨迹分割策略，...模型训练一文彻底搞懂机器学习 - K均值（K-Means）
原创 社区头条 热门内容榜 • 最近上榜K均值（KMeans）是一种无监督的聚类算法，广泛应用于数据挖掘、图像分割、基因表达数据分析等领域。KMeans算法旨在将n个数据点划分为k个聚类，使得每个数据点都属于与其最近的聚类中心所代表的聚类。每个聚类都有一个质心（即聚类中心），这些质心最小化了其内部数据点与质心之间的距离。KMeans一、无监督学习无监督学习（UnsupervisedLearning）是什么？无监督学习是从未标记的数据中发现隐藏的模式、结构和关系的机器学习技术...机器学习推进可解释性自然语言生成（NLG）：技术、挑战和应用
原创 社区头条结合XAI技术可以帮助开发人员改进模型，发现偏差，并确保可靠和公平的NLG应用程序。自然语言生成（NLG）是从会话代理到内容创建等应用程序的核心。尽管取得了进步，但NLG系统经常像“黑匣子”一样运行，让开发人员和用户对其决策过程摸不着头脑。可解释性人工智能（XAI）通过使NLG模型更具可解释性和可控性有效地弥补了这一缺口。本文探讨了增强NLG系统透明度的实用技术和工具，提供了详细的代码片段和逐步的解释，以指导开发...人工智能自然语言生成NLG大模型到底需要消耗多少GPU显存？公式和工具全都有
如何计算大模型到底需要多少显存，是常常被问起的问题。现从实用角度再介绍一个简单公式和一个工具方便大家工作中使用。1）估算公式（该公式来自于SamStoelinga简化[1]）符号描述M用千兆字节(GB)表示的GPU内存P模型中的参数数量。例如，一个7B模型有7亿参数。4B4字节，即每个参数使用的字节数324字节中有32位Q加载模型时应使用的位数，例如16位、8位或4位。1.2表示在GPU内存中加载额外内容的20%开销。注意：该公式只是为了简化...GPU显存大模型o1就是GPT-5!前OpenAI首席研究员大爆猛料，揭露罕见内部视角！
原创 社区头条编辑伊风OpenAI第10天的更新还有人追吗？今天这个脑洞大开的上新，把期待GPT4.5的通义大佬直接看懵了——咋是Phonecall呢？图片没错，今天上线的就是这个：ChatGPT的热线电话。美国用户拨打1800ChatGPT（18002428478），即可随时随地和AI热聊……图片网友又开始建议OpenAI：没活了就去咬个打火机。还是说回下一代模型，GPT4过去一年半了，OpenAI一直遛观众就是不发新成果。昨天，OpenAI前首席研究官BobMcGrew的播客首秀上线，直...o1GPT-5OpenAI再谈大模型长文本分块，以及分块在RAG中的作用？
原创“向量数据库的检索原理，就是存储不同数据之间的向量关系，在检索时通过向量关系查询相关数据”文本分块也就是chunk技术是大模型领域中非常重要的一项技术，原因就在于大模型众所周知的问题，上下文窗口限制；虽然说现在大模型的窗口经过几次扩容之后已经达到了一个非常可观的长度，但依然还存在很多问题。比如说，长文本导致的模型幻觉问题；中间丢失现象等多种性能问题；而且，在RAG技术中，长文本也是一个亟待解决的问题。...大模型RAG一文彻底搞懂机器学习 - 随机森林（Random Forest）
原创 社区头条 热门内容榜 • 最近上榜随机森林是机器学习中的一种集成学习方法，通过构建多个引入随机性的决策树来进行分类或回归预测，以提高模型的准确性和泛化能力。随机森林集成多个决策树，每个决策树基于自助采样数据集构建，分裂时随机选特征，最后投票（分类）或平均（回归）整合预测，提升准确性与泛化力。RandomForest一、集成学习集成学习（EnsembleLearning）是什么？集成学习是一种机器学习技术，它通过将多个学习器的预测结果进行组合，以提高整体的...机器学习Sora来了！文字秒变视频，附技术细节
🎉期待已久的重磅产品终于来了！OpenAI的Sora正式开放，带着革命性的AI视频生成技术，突破性地从文本生成高质量视频。无论你是ChatGPTPlus还是Pro会员，现在都能在Sora官网（sora.com）体验这项神奇的技术，直接把脑海中的创意变成生动的视频！🚀Sora的黑科技亮点1.文本变视频，极致创意呈现无需专业设备，Sora让你通过简单的文字描述生成1080p、最多20秒的视频，支持横屏、竖屏、正方形等多种尺寸，让视频内容呈现更加灵活！2....Sora文字视频纳德拉微软10年CEO专访流出：OpenAI已经是美国第八大巨头；Agent世界，广告或消失o1做得还不够
原创 社区头条出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）日前，科技巨头微软CEO萨蒂亚·纳德拉的一场播客访谈内容对外界公开了。此次访谈中，纳德拉接受了BG2两位主持人布拉德和比尔的采访。今年是纳德拉加入微软的第32个年头。作为CEO，正值纳德拉执掌微软大权10周年之际，成功将微软带上市值大涨近10倍，猛增超过3万亿美元。因此，某种程度上说，这次的分享可以看成纳德拉对于微软10年历程的管理、当下生成式AI进程是否遇挫、如何看待OpenAI与...微软OpenAIo1ChatGPT高手都在用的4个对话公式，让人工智能更懂你
精华在与AI对话时，掌握正确的提示词策略至关重要。今天，让我们深入探讨四种典型场景，以及每种场景下的最佳提示词使用方法。第一种：双方都知道这是最简单的交互场景。当你和AI讨论的话题是双方都熟悉的领域时，保持提示词的简洁直接即可。📝提示词原则：•使用简短、直接的描述•无需过多背景解释•直接说明你的需求示例：❌不推荐："能否请你帮我详细解释一下地球是圆的这个基本天文学知识，包括相关的科学证据和历史发现..."✅...ChatGPT人工智能AI手把手教你如何用扣子（COZE）打造一个企业级的知识库机器人
社区头条什么是AI大模型（LLM）？大型语言模型（如GPT4或BERT）是基于深度学习的模型，它们通过分析大量文本数据学习语言的统计规律，从而能够完成翻译、摘要、对话等多种语言任务。这些模型通常没有特定的目标或任务，而是根据输入的文本生成相关的输出。什么是AIAgent？AIAgent是指可以自主执行任务或目标的系统，它可以是软件，也可以是智能机器。这些系统通过感知环境并在此基础上做出决策。AIAgent集成了多种技术，包括AI大模型（L...机器人AICOZEOpenAI Sora震撼登场：20秒打造专业级视频，开启创意新纪元！
Sora模型的推出，意味着人工智能技术在视频制作领域迈出了一大步。它不仅能够理解文本指令，生成高质量的视频内容，还能够进行视频编辑和风格转换，极大地简化了视频创作过程。这对于创意产业来说是一个革命性的工具，因为它降低了视频制作的技术门槛，让更多人能够参与到视频创作中来。同时，Sora的发展也是人工智能向更高层次——人工通用智能（AGI）迈进的一个标志。OpenAI直播第三弹，Sora终于现身了！才一上线，网页就已经...OpenAI视频Sora
