首页
AI Coding
沸点
课程
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
确定删除此收藏集吗
删除后此收藏集将被移除
取消
确定删除
确定删除此文章吗
删除后此文章将被从当前收藏集中移除
取消
确定删除
编辑收藏集
名称:
描述:
0
/100
公开
当其他人关注此收藏集后不可再更改为隐私
隐私
仅自己可见此收藏集
取消
确定
人工智能
订阅
站好了
更多收藏集
微信扫码分享
微信
新浪微博
QQ
11篇文章 · 0订阅
量化技术:如何让你的 3D 模型和 AI 模型瘦身又飞快
本文深入解析量化技术在 3D 渲染和机器学习中的应用,讲解均匀与非均匀量化原理,介绍 Draco 与 MeshOpt 网格压缩库,并扩展到 PyTorch、TensorFlow 等模型量化实践。
一文带你上手 AI Agent 编程
许多 agent 教程比较偏概念的科普,看完了后还是不知道怎么编程,这里以能够上手编写一个 Agent 为目标,理解 LLM 的关键概念,掌握构建 Agent 的关键技术。
Browser use — 利用 AI 操作浏览器 · 原理篇
前言 Browser-use 是一个强大的浏览器自动化框架,它结合了大语言模型(LLM)的能力与浏览器操作,使AI 能够像人类一样浏览网页、填写表单、点击按钮等。 1. 基础概念系统架构 Browse
详解YOLO检测算法的训练参数:不是它不好用,是你不会用
人工智能的技术圈有一项“一招鲜,吃遍天”的免费开源技术。软件外包公司拿着它就可以吃饱喝足。这项技术就是目标检测,用的是YOLO算法。 对于外行人,不管是做交通、医疗、环保还是机械行业的,他们往往会认为
「实战指南」90%+准确率的BERT微调:情感分析模型落地指南
从零掌握BERT微调核心技术,一小时构建工业级文本分类模型。 一、文本分类任务全景图 文本分类类型矩阵 二、环境准备与数据加载 输出: 三、BERT数据处理全流程 1. 文本分词与编码 2. 数据集格
强化学习:用Q-Learning算法解决扫把平衡游戏问题
以前我们玩过的这样的游戏,竖立扫把放到手心,手来回走动,使得这个扫把不会掉下的平衡游戏,通过强化Q-Learning算法使得一直平衡。
强化学习 7 —— 一文详解 DQN 算法
上篇文章强化学习——状态价值函数逼近介绍了价值函数逼近(Value Function Approximation,VFA)的理论,本篇文章介绍大名鼎鼎的DQN算法。DQN算法是 DeepMind 团队在2015年提出的算法,对于强化学习训练苦难问题,其开创性的提出了两个解决办法…
如何基于 RLHF 来优化 ChatGPT 类型的大语言模型
🚴前言 对于ChatGPT来说,RLHF是其训练的核心。所谓RLHF,即Reinforcement Learning with Human Feedback,基于人类反馈的强化学习。这项技术通过结合模
探秘Transformer系列之(25)--- KV Cache优化之处理长文本序列
从零开始解析Transformer,目标是:(1) 解析Transformer如何运作,以及为何如此运作,让新同学可以入门;(2) 力争融入一些比较新的或者有特色的论文或者理念,让老鸟也可以有所收获。
Text-to-SQL小白入门(一)综述文章学习
摘要 本文主要介绍了Text-to-SQL研究的定义、意义、研究方法以及未来展望,主要是对Text-to-SQL领域进行一个初步的认识和了解,适合初学者入门了解。