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Chameleon：使用大型语言模型的即插即用组合推理
原创摘要：大型语言模型（LLMs）在解决各种自然语言处理任务方面取得了显著进展，这归功于其突显的推理能力。然而，LLMs本身存在固有的局限性，例如无法访问最新信息（存储在网络或任务特定的知识库中）、无法使用外部工具，以及无法进行精确的数学和逻辑推理。在本文中，我们提出了变色龙（Chameleon），一个通过增加即插即用模块来增强LLMs进行组合推理的AI系统。变色龙通过组合各种工具（例如LLMs、现成的视觉模型、网络搜索引...大模型Chameleon最强大模型 Llama 3.1-405B 架构设计剖析
原创1、最强大模型Llama3.1405B简介在历经了两天的提前“泄露风波”后，Llama3.1终于正式揭开面纱，由官方对外公布。新版Llama3.1将其上下文处理能力扩展至128K，推出了8B、70B及405B三个不同规模的版本，再次单枪匹马地提升了大规模模型领域的竞争门槛。对于AI大模型领域而言，Llama3.1405B版本具有划时代的意义，它刷新了开源基础模型性能的极限。据Meta官方透露，该大模型在众多任务中的表现足以匹敌当前最优的闭源模型。Llama3....大模型Llama 3.1OpenAI今年亏损已达50亿美元！看一下收支财务数据
原创出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）外媒报道，OpenAI今年亏损或已达50亿美元。据内部财务数据及相关分析显示，OpenAI，作为ChatGPT的开发者，虽迅速跻身历史上增长最快的公司之列，但其运营成本也位居历史高点。1.OpenAI的运营成本有哪些今年，OpenAI可能面临高达50亿美元的亏损，若此分析准确，这家最近估值达800亿美元的公司可能在未来12个月内需要筹集更多资金来维持运营。OpenAI的运营成本主要包括租用微软服务器的费用...OpenAI亏损数据用这些宝藏AI工具打造副业！实现被动收入
原创大家好，我是橙哥！今天我们来梳理一下在目前的形势下，如何用AI工具打造一个躺赚的副业，实现被动收入？有哪些方法和途径？在本篇文章我主要提供一些已有的AI工具，后面我们再根据具体的AI工具和场景来详细聊聊！1、pyVideoTranspyVideoTrans是一个集成多种功能的视频翻译工具，能够一键实现语音识别、字幕翻译和配音，并生成带字幕和配音的新视频。工具支持多种配音和翻译渠道，如edgeTTS、AzureTTS、OpenAiTTS等，并可完全离...AI工具3分钟零代码打造自己的量化选股机器人
原创大家好，我是橙哥！今天我分享一个零代码快速打造自己的量化选股机器人的方法。我们需要用到目前比较流行的AI智能体开发平台，这里以Coze扣子为例，类似的平台还有Dify、腾讯元器等。我们主要用到下面这个扣子插件——A股股票的量化策略选股：插件地址：https:www.coze.cnstoreplugin7393993254334644260废话不多说，直接进入正题。首先打开扣子主页，点击个人空间工作流创建工作流：填好工作流的基本信息，然后点击左...机器人去哪儿国际酒店AI生成视频实践
原创嘉宾郑吉敏编辑李美涵出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）本文整理自去哪儿旅行技术总监郑吉敏在WOT2024大会上的主题分享，更多精彩内容及现场PPT，请关注51CTO技术栈公众号，发送【WOT】即可直接领取。日前，在51CTO主办的WOT全球技术创新大会上，去哪儿旅行技术总监郑吉敏带来了主题演讲《国际酒店AI生成视频实践》，围绕着国际酒店的业务架构，详细介绍了生成视频如何进行流程AI化以及相关实践和思考，带给观众全新的视野...AI生成视频量化成为时代标准！AI大神贾扬清锐评Llama3.1：很难盈利、成本巨高、速度却马马虎虎
原创编辑言征出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）不管开源还是闭源模型，最近量化小模型的风头正在盖过大模型！就在Llama3.1昨天正式发布以后，市面上一片兴奋：开源模型可以比肩GPT4o，国内几乎所有供应商纷纷宣布接入Llama3.1的同时，我们也看到了圈内人士另一种声音：“405B模型太大了”、“难以盈利、成本很高、速度一般。”紧接着，素以小模型著称的MistralAI也再一次用实力证明：Llama3.1真没必要那么“参数浪费”！其今天...AILlama3.1量化如何优化PyTorch以加快模型训练速度？
原创PyTorch是当今生产环境中最流行的深度学习框架之一。随着模型变得日益复杂、数据集日益庞大，优化模型训练性能对于缩短训练时间和提高生产力变得至关重要。本文将分享几个最新的性能调优技巧，以加速跨领域的机器学习模型的训练。这些技巧对任何想要使用PyTorch实现高级性能调优的人都大有帮助。技巧1：通过分析识别性能瓶颈在开始调优之前，你应该了解模型训练管道中的瓶颈。分析(Profiling)是优化过程中的关键步骤，因为它有...PyTorch深度学习机器学习OpenAI向1亿ChatGPT用户，公开10种安全措施
OpenAI为了保证全球超过1亿的ChatGPT和数百万开发人员，能以安全、稳定的方式使用其产品，更新了安全策略和保护措施。以下是OpenAI最近更新的10种安全策略，并且会在首尔AI安全峰会上与更多的科学家、政务部门分享。模型测试与发布前评估：在发布前，OpenAI会准备框架和自愿承诺，对模型安全性进行内部和外部的实证评估。如果新模型的风险等级达到准备框架中的“中等”风险阈值，将不会发布该模型，直到实施足够的安全干预措施...OpenAI模型语音克隆达到人类水平，微软全新VALL-E 2模型让DeepFake堪比配音员
精华最近，微软发布了零样本的文本到语音（TTS）模型VALLE2，首次实现了与人类同等的水平，可以说是TTS领域里程碑式的进展。论文地址：https:arxiv.orgpdf2406.05370随着近年来深度学习的快速进步，用录音室环境下的干净单人语音训练模型，已经可以达到人类同等水平的质量，但零样本TTS依旧是一个有挑战性的问题。「零样本」意味着推理过程中，模型只能参照一段简短的陌生语音样本，用相同的声音说出文本内容，就像一个能即时模仿的...微软模型ECCV2024｜LightenDiffusion 超越现有无监督方法，引领低光图像增强新纪元！
论文链接：https:arxiv.orgpdf2407.08939git链接：https:github.comJianghaiSCULightenDiffusion亮点直击提出了一种基于扩散的框架，LightenDiffusion，结合了Retinex理论的优势和扩散模型的生成能力，用于无监督低光图像增强。进一步提出了自我约束的一致性损失，以改善视觉质量。提出了一个内容传输分解网络，在潜空间中执行分解，旨在获取富含内容的反射率图和无内容的照明图，以促进无监督恢复。大量实验证明，LightenDiffu...无监督框架怎么用ai文字生成绘画图？一分钟教你学会ai文生图
怎么用ai文字生成绘画图？在当今时代，ai技术的发展，为我们的日常生活带来了太多的变化。特别是现在的AI绘画软件，不仅能够实现文字生成图片，还可以根据一张图片生成新图片。它让图片创作的方式变得多样化，也增加了创作图片的乐趣。那么怎么用ai文字生成绘画图呢？下面这个ai文生图的方法，希望可以帮助到大家。AI文字生成绘画图的背后是复杂的机器学习算法和神经网络。这些系统通过大量的数据学习，理解文字描述与图像之间...ai文生图ai绘画ai小聚终结落地焦虑：突然火了的AI Agent，会成为破局的关键吗？
原创嘉宾丨缪旭采访撰稿丨张洁编辑丨诺亚出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）有人说，现在大模型卷不动了，要卷就卷AIAgent。那么，事实真的如此吗？AIAgent，顾名思义即智能代理，是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能体。而它作为一个概念真正走红，要从去年3月发布的AutoGPT说起。彼时，AutoGPT项目让人们发现——这种技术可以利用大语言模型，自动把一个大任务拆分成若干个小任务，并使用工具完成它们。区别于被动响...AIAgentAIGCMeta 开源最强大模型Llama 3.1，参数多达 405B，超16000块H100训练，燃烧数亿经费！小扎：坚定开源不动摇！
原创出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）GPT4omini刚刚将人们的目光吸引到小模型的浪潮上。而新王Meta直接开大，开源了自己4050亿参数大模型，也是超越GPT4o的最强模型。与几个月前推出的小型Llama3模型相比，Llama3.1复杂得多。4050亿参数作为其最大的版本，使用超过16,000个Nvidia的高价H100GPU进行训练。Meta没有透露开发Llama3.1的成本，但仅从Nvidia芯片的成本来看，可以推测其费用达到数亿美元。不仅如此，小扎还在Meta官网...Meta模型Llama 3.1最强大模型统计网站，从此告别LLM选择恐惧症！
原创现在市面上的大模型越来越多，选择多了也可能成为一种幸福的烦恼。如何选择一个好模型？在机器学习中，通常会使用一些评估指标来选择模型，例如，用精度、召回率、F1等指标来评估一个分类模型的性能；使用IOU，AUC等指标评估目标检测和分割模型的性能。同理，大模型也有评估指标。质量：大模型的指令跟随以及推理能力，例如，通用推理能力，或者具有某一方面的编码、数学推理能力。性能：大模型的反应速度和记忆能力，例如，每...大模型LLMRAG 企业级应用落地框架细节差异对比
原创1、什么是RAG？RAG检索增强生成本质上来讲，就三件事情：第一、Indexing索引。即如何更有效地存储知识。第二、Retrieval检索。即在庞大的知识库中，如何筛选出少量的有益知识，供大模型参考。第三、Generation生成。即如何将用户的提问与检索到的知识相结合，使得大模型能够生成有价值的回答。这三个步骤表面上看似乎并不复杂，然而在RAG从构建到实际部署的整个流程中，包含了众多精细且复杂的工作环节，这些落地细节是最具挑战...RAGGraphRAG + Ollama 本地部署全攻略：避坑实战指南
原创1、为什么要对GraphRAG本地部署？微软开源GraphRAG后，热度越来越高，目前GraphRAG只支持OpenAI的闭源大模型，导致部署后使用范围大大受限，本文通过GraphRAG源码的修改，来支持更广泛的Embedding模型和开源大模型，从而使得GraphRAG的更容易上手使用。如果对GrapRAG还不太熟悉的同学，可以看我之前写的两篇文章《微软重磅开源GraphRAG：新一代RAG技术来了！》和《GraphRAG项目升级！现已支持Ollama本地模型接入...GraphRAGOllama大模型Spring AI + Ollama 快速构建大模型应用程序（含源码）
1、SpringAI开发框架介绍SpringAI借鉴了LangChain（Python）的灵感，后者支持与AI和多种LLM集成。目前SpringAI提供了多种大模型和向量数据库供您选择。可以登录官网（https:spring.ioprojectsspringai）查看SpringAI的更详细文档。今天的SpringAI项目中会使用到Vaadin，Vaadin是一个基于Java和Kotlin的Web应用开发框架。2、开始构建大模型应用项目第一、需求开发一款能够汇总股票市场周报的工具。第二、项目效果项目效果如下：...Spring AIOllama大模型汽车长翅膀：GPU 是如何加速深度学习模型的训练和推理过程的？
原创 精华编者按：深度学习的飞速发展离不开硬件技术的突破，而GPU的崛起无疑是其中最大的推力之一。但你是否曾好奇过，为何一行简单的“.to('cuda')”代码就能让模型的训练速度突飞猛进？本文正是为解答这个疑问而作。作者以独特的视角，将复杂的GPU并行计算原理转化为通俗易懂的概念。从CPU与GPU的设计哲学对比，到CUDA编程的核心要素，再到具体的代码实现，文章循序渐进地引领读者把握GPU并行计算的精髓。特别是文中巧妙的比喻——将C...LLMGPUAI我的发型我做主！上交联合Tiamat发布首个基于扩散的商业级发型移植框架：Stable-Hair！
论文链接:https:arxiv.orgpdf2407.14078github链接:https:xiaojiuz.github.ioStableHair.github.io亮点直击StableHair：这是第一个基于扩散的发型移植框架。与现有的基于GAN的发型移植方法相比，StableHair在保真度和鲁棒性方面表现更佳。实验结果证实，StableHair优于其他最新的方法。创新架构：本文的方法使用了HairExtractor结合HairCrossattentionLayers来有效地注入参考发型特征。为了在转移过程中保持源内容的一致性，本...模型框架
