首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
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
会员
登录
注册
路人与大师
掘友等级
算法工程师
宁肯千错万错 不肯低头认错
获得徽章 0
动态
文章
专栏
沸点
收藏集
关注
作品
赞
13
文章 13
沸点 0
赞
13
返回
|
搜索文章
最新
热门
AIGC与金融的全景图
AIGC(生成式人工智能,AI-Generated Content)在金融领域的应用正在迅速扩展,并且展现出全新的技术与商业价值。AIGC结合了自然语言处理、生成式模型(如GPT、BERT、LLaMA
RAG在风控中的应用
风险点识别: 检索增强:RAG技术可以从用户的历史交流记录、行为数据以及风险数据库中检索出与当前交互相关的潜在风险点。通过对这些历史数据进行快速匹配,RAG能有效识别出用户以往行为中的异常模式或风险行
在高质量视频生成文本、图像生成文本的GLM-4V-Plus技术加持下医疗未来的方向
人工智能的进步为医疗领域带来了巨大的变革,尤其是视频生成文字、图片生成文字和医学统计数据生成文字等技术的应用。这些技术使得我们能够更全面地利用大数据来辅助诊断,为患者提供更加精确和个性化的医疗服务。以
Weight Only Quantization (WOQ) 项目介绍 intel GPU 量化实现
Weight Only Quantization (WOQ) 项目介绍 介绍 随着大型语言模型(LLMs)的广泛应用,开发高效的量化方法以平衡计算需求和模型准确性变得至关重要。Weight Only
增强生成效果:通过多轮对话、信息检测反馈优化语言模型输出
标题:增强生成效果:通过多轮对话优化语言模型输出 在自然语言处理领域,特别是在使用大型语言模型(LLMs)生成文本时,我们经常会遇到这样一个问题:模型的输出并不总是完全符合预期。尤其是在需要生成复杂结
构建一台适用于AIGC(人工智能生成内容)的服务器及分布式软件解决方案
构建一台适用于AIGC(人工智能生成内容)的服务器,要求硬件和软件的高度协同,以确保高效运行大型深度学习模型。AIGC服务器通常需要处理大规模的数据和复杂的计算任务,如训练和推理深度神经网络。因此,从
使用🤗 Accelerate简化多GPU/TPU/fp16训练代码
在深度学习模型的训练过程中,特别是在使用PyTorch进行模型训练时,许多开发者都喜欢手动编写训练循环。然而,当需要在多GPU、TPU或使用混合精度(如fp16)进行训练时,通常需要编写大量的样板代码
文本大模型知识点笔记
给文本生成(单模态)任务的模型排一个名次通常基于以下几个主要维度:生成质量(包括流畅度、连贯性、创意等)、模型效率(包括推理速度、资源占用等)、适用性(如多语言支持、领域适应能力等)、开源与社区支持,
基于商业化glm大模型接口的pdf目录提取实验
鬼知道这个实验是怎么变成今天这个样子的。希望大家踊跃参加比赛,这样我的压力会更小。不然就要自己充钱了。这是参赛地址:智谱AI开放平台 世界上有很多PDF文档。这些PDF中有些非常标准化,可以从源码中直
有机物生成式模型构思
希望借助最新的人工智能和机器学习技术,提升化学研究中的底层研发效率。这些底层工作可能包括分子设计、反应预测、性质计算等,这些任务通常需要大量的实验和计算。引入大模型的目的是自动
下一页
个人成就
文章被点赞
32
文章被阅读
54,474
掘力值
1,603
关注了
0
关注者
21
收藏集
0
关注标签
2
加入于
2022-04-09