已结束
回放
回放
AI.x社区
- 登录/注册
社区头条
二次增长！ChatGPT周活用户数据翻倍到2亿！一文梳理OpenAI的流量暴涨之路。DeepSeek紧随其后！
原创知名风险投资公司AndreessenHorowitz(a16z)周四刚刚发布了新报告。报告显示，OpenAI旗下的聊天机器人ChatGPT在2024年下半年恢复了稳健增长。报告发现，ChatGPT用了9个月的时间从2023年11月的每周1亿活跃用户增长到2024年8月的2亿，但现在该应用程序只用了不到六个月的时间就再次将这一数字翻了一番。图源：Similarweb数据来自a16zChatGPT于2022年11月作为研究预览版发布后不久，成为有史以来最快达到1亿月活跃用户的应用程序—...ChatGPTOpenAIDeepSeekManusAl合伙人张涛紧急回应!中国产品再次引爆全球，首个通用AI代理跑分超OpenA1!最全梳理来了!
原创编辑伊风出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）Manus横空出世，彻底引爆了今天的AI圈！刚刚我们在某站看了一下邀请码，已经被炒到5万块了（天呐！）图片自杭州疯狂上大分后，这泼天的AI富贵也轮到武汉了！（公司多数岗位base武汉，在北京也有办公点。）ManusAI合伙人张涛，赶紧在社交平台回应，短期内会专注build。并紧急澄清：1.我们从未开设任何付费获取邀请码的渠道;2.我们从未投入任何市场推广预算;3.内测期间系统容量有限...邀请码AI代理无服务器AI代理搭建：生成冷邮件助力求职者获取理想工作
原创冷邮件（coldemail：是一种未经对方事先许可或请求，主动向潜在客户或雇主、合作伙伴等发送的商业电子邮件，目的通常是为了推销产品、求助、服务或建立业务联系等）在求职过程中能够发挥重要作用，然而，撰写一封堪称完美的冷邮件却颇为耗时。你不仅需要精准地将自身技能与职位描述相匹配，还要拿捏好恰当的邮件语气，并且往往需要反复修改——这无疑是一项繁重的工作。本指南将指导你使用Langbase的无服务器内存代理，构建冷邮...大语言模型LLMs冷邮件不再混淆了！一文揭秘MCP Server、Function Call与Agent的核心区别
原创搞技术的，不搞技术的，每天都会接触一些新词汇。没办法，现在是终身学习的时代，一天不学习就变成石器时代的古人了。作为输出型学习实践者，我把自己学到的内容总结一下，一文搞懂McpServer、FunctionCall、Agent的关系和区别。在AI大模型技术的飞速发展中，MCPServer、FunctionCall和Agent作为关键组件，各自承担着不同的角色。它们之间的关系与差异不仅决定了AI系统的架构设计，还直接影响到任务执行的效率与灵活性。本文将...AI大模型McpServerAgent深入解析变分自编码器（VAE）：理论、数学原理、实现与应用
本文将全面探讨VAE的理论基础、数学原理、实现细节以及在实际中的应用，助你全面掌握这一前沿技术。一、变分自编码器（VAE）概述变分自编码器是一种结合了概率图模型与深度神经网络的生成模型。与传统的自编码器不同，VAE不仅关注于数据的重建，还致力于学习数据的潜在分布，从而能够生成逼真的新样本。1.1VAE的主要特性生成能力：VAE能够通过学习数据的潜在分布，生成与训练数据相似的全新样本。隐空间的连续性与结构化：VAE在...VAEAIGC编码器
直播
已累计开展直播 32 场
更多 已开设好课 158 个
更多
最新动态
数据多副本保留：AI时代企业存储的战略重点！
预计到2028年，AI的应用将促使企业数据存储需求呈现指数级增长态势。根据我们于2024年11月开展的一项调查显示，在主要依赖云存储管理AI数据的基础设施采购决策者中，61%的受访者预计其存储需求到2028年将至少实现翻番。驱动这一需求增长的关键因素包括：数据保留周期的显著延长（从6个月延长至永久保存）；73%的受访者表示，他们采用了每日或每周一次的大型语言模型（LLM）检查点机制80%的受访者认为数据多副本对于AI数据管理“...企业存储二次增长！ChatGPT周活用户数据翻倍到2亿！一文梳理OpenAI的流量暴涨之路。DeepSeek紧随其后！
原创
社区头条知名风险投资公司AndreessenHorowitz(a16z)周四刚刚发布了新报告。报告显示，OpenAI旗下的聊天机器人ChatGPT在2024年下半年恢复了稳健增长。报告发现，ChatGPT用了9个月的时间从2023年11月的每周1亿活跃用户增长到2024年8月的2亿，但现在该应用程序只用了不到六个月的时间就再次将这一数字翻了一番。图源：Similarweb数据来自a16zChatGPT于2022年11月作为研究预览版发布后不久，成为有史以来最快达到1亿月活跃用户的应用程序—...ChatGPTOpenAIDeepSeek快速学会一个机器学习算法：t-SNE降维
在高维数据分析与可视化领域，t分布随机邻域嵌入（tDistributedStochasticNeighborEmbedding，简称tSNE）因其卓越的降维与可视化能力，成为数据科学家们的重要工具。本文将全面介绍tSNE的算法概述、工作原理，并通过一个详细的案例分析，展示如何在实际中应用tSNE进行数据可视化。一、什么是tSNE？tSNE是一种非线性降维技术，主要用于高维数据的可视化。由LaurensvanderMaaten和GeoffreyHinton于2008年提出，tSNE通过将高维数据...t-SNE降维机器学习LLM合集：微软发布基于过程的自奖励方法显著提升数学推理性能
1.ProcessbasedSelfRewardingLanguageModels大型语言模型在各类下游任务中表现都很不错，现在已经在好多场景里广泛应用了。我们通过用人类标注的偏好数据训练语言模型，让它性能得到了进一步提升。不过，这种性能是受限于人类能力上限的。为了突破这个限制，有人提出了自奖励方法，就是让语言模型自己给自己输出的内容奖励，然后用这些奖励数据来训练。但现在已有的自奖励方法在数学推理场景中不太好用，弄不好还会让模型性能变...LLM微软语言模型以前做PPT要3天，现在只要10分钟！DeepSeek+Kimi 让我效率起飞！
精华说实话，我以前特别怕做PPT。每次老板说“做个PPT吧”，我心里就咯噔一下。光是想到要查资料、写内容、调格式，我就想原地消失。更别提那些熬夜改来改去的日子了，眼睛都快瞎了，PPT还是丑得没法看。每次交完PPT，我都觉得自己被掏空。最近体验了DeepSeek+Kimi这个神器，简直像开了挂一样！它就像个超级助手，帮我搞定所有麻烦事。查资料？它来！写内容？它来！排版设计？它还来！以前要花一整天才能搞定的PPT，现在10来分钟就...DeepSeekKimi效率GPU利润率545%！DeepSeek成本公开：还值得自建算力吗？
算力成本，大模型时代的“生死线”近日，国产大模型厂商DeepSeek罕见披露了其推理系统DeepSeekV3R1的核心架构与成本细节：单日GPU租赁成本超8.7万美元，理论利润率却高达545%。这一数据让行业再次聚焦大模型的核心命题——当云厂商提供“水电煤”般的算力时，自建集群是否还有必要？一、DeepSeek的“吞吐量革命”：专家并行如何颠覆效率？DiagramofDeepSeek'sOnlineInferenceSystemDeepSeekV3R1的核心目标直指大模型推理的痛点...GPUDeepSeek算力Manus横空出世，AI自主Agent时代来了？
本文不对manus的实际能力做评判，能力口径暂时都来自于官方宣传，真实是什么样的，还有待参与过内测的网友们整理资料，各抒所见。让子弹再飞一会儿:)本文目的主要在于介绍什么是自主Agent最近，人工智能领域又迎来了一次热潮，Manus这款新产品的发布引起了大众的关注，它被宣传为一个"通用Agent"，号称能够成为大众化的数字助理。那么，到底什么是自主Agent？Manus又有何特别之处？让我们通过与另外两款知名AIAgent工具AutoGPT...ManusAIAgentDeepSeek创造历史！登顶全球AI应用第2名，豆包排名第10
今天凌晨3点，全球著名投资基金、咨询公司AndreessenHorowitz（简称a16z）发布了，2025年全球100生成式AI应用排行榜。本次榜单一共分为50生成式AI应用（网页）和50生成式AI（移动版），DeepSeek在网页版中排名第二，仅次于ChatGPT，从默默无闻到一鸣惊人仅用了不到2个月的时间。值得一提的是，中国其他知名大模型也进入了该排行榜，字节跳动的豆包排名第10；月之暗面排名11；海螺视频排名12；快手可灵排名20，全部超过了Sora、M...DeepSeekAI模型图像处理和降噪（包括VisuShrink阈值、均值、中值和NL均值滤波以及加权平均融合进行小波去噪，Python）
图像降噪是小波变换的重要应用之一，通过结合VisuShrink阈值、均值滤波、中值滤波等技术，可以在保留图像细节的同时有效去除噪声。小波去噪基础流程小波去噪的核心思想是利用小波变换的多分辨率特性，将图像分解为不同频率的子带（低频近似+高频细节），通过处理高频子带中的噪声系数，再重构得到降噪图像。基本步骤如下：小波分解：将含噪图像分解为多级小波系数（如使用Daubechies小波）。阈值处理：对高频子带（水平、垂直、...图像处理降噪Python近期Ollama未授权访问漏洞Nginx反向代理解决方案
一、摘要近期，国家信息安全漏洞共享平台（CNVD）收录了Ollama未授权访问漏洞（CNVD202504094）。在此漏洞下，未经授权的攻击者能够远程访问Ollama服务接口，进而执行诸如敏感资产获取、虚假信息投喂、拒绝服务等恶意操作。CNVD已建议受影响的单位和用户尽快采取措施防范该漏洞攻击风险。近期互联网上都是漏洞相关信息，常见的解决方案如封端口、限制远程、限制IP访问等，这些方式缺乏针对性且可操作性不强。考虑到将Ollama服务...ollamaCVPR 2025 | 低层交互破局！GIFNet实现多模态融合通用模型，单一框架横扫多任务场景
文章链接：https:arxiv.orgpdf2502.19854项目链接：https:github.comAWCXVGIFNet亮点直击证明了低层次融合任务之间的协作训练（这一策略的重要性此前未被认识到）通过利用跨任务协同效应，能够显著提升性能。引入了重建任务和基于RGB的增强联合数据集，以对齐不同融合任务的特征并解决数据支持问题。本文的方法显著增强了融合系统的多功能性，消除了耗时的任务特定适配需求。GIFNet率先将图像融合与单模态增强过程集成，将图像...AI模型数据教师版DeepSeek指令大全，实用指南
在教育的广阔天地里，每一位教师都渴望拥有高效、智能的教学辅助工具。DeepSeek，作为一款专为教师设计的智能软件，以其丰富的指令系统和实用的功能，成为了众多教师的得力助手。今天，我们就来详细探讨一下DeepSeek的教师版指令大全，希望能为您的教学之路增添一份助力。一、DeepSeek的基础操作DeepSeek的启动与登录：要开始使用DeepSeek，首先需要确保您已经成功安装并注册了该软件。打开DeepSeek，输入您的账号和密码，即可...DeepSeek指令系统神经网络的每一层都是干嘛的？这才是神经网络结构的核心
原创“神经网络层才是神经网络的核心，不同的神经网络的差别就在于神经网络层的不同”在前面的文章中介绍过，组成一个神经网络从技术上来说主要有以下几个部分：数据集神经网络结构损失函数优化函数反向传播而不同神经网络模型之间最主要的区别就是神经网络结构的异同，当然最相似的地方也是神经网络结构。原因就在于神经网络结构是由多个神经网络层所组成的；而使用不同的层就实现了不同功能的神经网络模型。神经网络的层一个神经...神经网络神经网络层Transformer神经网络技术的核心之——反向传播算法(BP算法)
原创“如果说神经网络模型的设计是神经网络的核心，那么反向传播算法就是神经网络模型的核心。”在前面的文章中介绍训练一个模型，其主要区别就在于神经网络模型的架构；但可能很多人并不知道神经网络模型的核心算法就是——反向传播算法，也被叫做BP算法。可能很多人都听说过反向传播算法，但可能很多人都没意识到反向传播算法对神经网络的重要性；可以说现在的神经网络模型就建立在反向传播算法之上，没有反向传播算法就没有神经...深度学习神经网络反向传播BP算法不同神经网络之间的区别，仅仅只是网络结构的不同，明白了这个你才能知道应该怎么学习神经网络
原创“神经网络模型的主要难点就在于模型本身，而至于模型的效果还与其训练数据和过程有关。”在学习神经网络技术的过程中，会有多种不同的神经网络架构；如常见的RNN，CNN等；因此，我们很多人都会被这些乱七八糟的神经网络架构给迷惑住，即想学习神经网络又不知道应该怎么入手；面对各种各样的网络模型，也不知道应该去学习哪种。但是，我们从问题的最本质出发，不同的神经网络唯一的区别就是网络结构的不同；之所以有多种神经网...神经网络不再混淆了！一文揭秘MCP Server、Function Call与Agent的核心区别
原创 社区头条搞技术的，不搞技术的，每天都会接触一些新词汇。没办法，现在是终身学习的时代，一天不学习就变成石器时代的古人了。作为输出型学习实践者，我把自己学到的内容总结一下，一文搞懂McpServer、FunctionCall、Agent的关系和区别。在AI大模型技术的飞速发展中，MCPServer、FunctionCall和Agent作为关键组件，各自承担着不同的角色。它们之间的关系与差异不仅决定了AI系统的架构设计，还直接影响到任务执行的效率与灵活性。本文将...AI大模型McpServerAgent无服务器AI代理搭建：生成冷邮件助力求职者获取理想工作
原创 社区头条冷邮件（coldemail：是一种未经对方事先许可或请求，主动向潜在客户或雇主、合作伙伴等发送的商业电子邮件，目的通常是为了推销产品、求助、服务或建立业务联系等）在求职过程中能够发挥重要作用，然而，撰写一封堪称完美的冷邮件却颇为耗时。你不仅需要精准地将自身技能与职位描述相匹配，还要拿捏好恰当的邮件语气，并且往往需要反复修改——这无疑是一项繁重的工作。本指南将指导你使用Langbase的无服务器内存代理，构建冷邮...大语言模型LLMs冷邮件数据多副本保留：AI时代企业存储的战略重点
预计到2028年，AI的应用将促使企业数据存储需求呈现指数级增长态势。根据我们于2024年11月开展的一项调查显示，在主要依赖云存储管理AI数据的基础设施采购决策者中，61%的受访者预计其存储需求到2028年将至少实现翻番。驱动这一需求增长的关键因素包括：数据保留周期的显著延长（从6个月延长至永久保存）；73%的受访者表示，他们采用了每日或每周一次的大型语言模型（LLM）检查点机制80%的受访者认为数据多副本对于AI数据管理“...AIManusAl合伙人张涛紧急回应!中国产品再次引爆全球，首个通用AI代理跑分超OpenA1!最全梳理来了!
原创 社区头条编辑伊风出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）Manus横空出世，彻底引爆了今天的AI圈！刚刚我们在某站看了一下邀请码，已经被炒到5万块了（天呐！）图片自杭州疯狂上大分后，这泼天的AI富贵也轮到武汉了！（公司多数岗位base武汉，在北京也有办公点。）ManusAI合伙人张涛，赶紧在社交平台回应，短期内会专注build。并紧急澄清：1.我们从未开设任何付费获取邀请码的渠道;2.我们从未投入任何市场推广预算;3.内测期间系统容量有限...邀请码AI代理低成本硬刚DeepSeek-R1，阿里这波开源杀疯了！
社区头条昨夜通义千问团队扔出“王炸”——开源模型QwQ32B，用两阶段强化学习狂点技能树：先靠“代码实战批改式训练”练就理科状元级思维，再通过规则验证器拓展全能天赋。结果。。。这款仅有320亿参数的模型，在数学、代码、通用能力等核心场景里，已经几乎跟满血版DeepSeekR1（6710亿参数）不相上下了。当行业还在比拼千亿参数集群时，阿里用320亿参数完成了对巨头的弯道超车。这一突破颠覆了“参数规模决定性能上限”的传统认知，更...算家云QwQ 32B阿里千问大模型每日AI资讯分享DeepSeek-R132B逆袭671BDeepSeek R1！阿里推理模型炸翻了：小到笔记本就能run,成本仅1/10！又是强化学习带来惊喜！
原创 社区头条编辑伊风出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）太震撼了。阿里直接扔了一张王炸！QwQ32B，一个参数量如此小的小模型，居然追平了671B的DeepSeekR1？？！这也太卷了，看看他们给的数据，真的给人看麻了：图片这个模型到底小到什么概念呢？评论区网友在用了一台配置M4Max芯片的苹果电脑就跑起来了。网友本人直呼震撼的程度！小模型还有个震撼而实用的优点，价格真的低。API成本才R1的十分之一！图片一向大方的通义这次又是上线即...DeepSeek阿里推理模型怎么实现一个神经网络？神经网络的组成结构
原创“神经网络模型虽然是一个整体，但却是由多个环节和步骤组成的。”对学习神经网络技术的人来说，自己设计一个神经网络模型是很多人都想做的事情；也是神经网络技术学习过程中必不可少的一个环节；但是很多人又不知道应该怎么下手。所以今天就介绍一下怎么设计一个神经网络模型。实现一个神经网络很多人认为神经网络复杂的原因是因为没有了解过神经网络的组成结构；因此，就很难弄清楚神经网络模型中每个环节的作用，所以我们就...神经网络从传统到智能：LLM操作系统的崛起与变革
今天要带大家走进一个超级酷炫的技术领域，它正在悄悄改变我们与计算机交互的方式，甚至可能重塑未来的数字世界。你有没有想过，有一天，我们跟电脑交流就像跟身边的小伙伴聊天一样自然，随口说句话，电脑就能帮我们把复杂的事情都搞定？这可不是科幻电影里的情节，随着大语言模型操作系统（LLMOS）的出现，这一切正在慢慢成为现实。今天，咱们就来深入聊聊这个神奇的LLMOS，看看它到底是怎么做到的。一、传统操作系统的困境在...LLM操作系统技术Graph RAG 迎来记忆革命：“海马体”机制如何提升准确率？
精华随着生成式AI技术的快速发展，RAG（RetrievalAugmentedGeneration）和Agent成为企业应用大模型的最直接途径。然而，传统的RAG系统在准确性和动态学习能力上存在明显不足，尤其是在处理复杂上下文和关联性任务时表现不佳。近期，一篇论文提出了HippoRAG2，这一新型RAG框架在多个方面取得了显著进步，为企业级AI应用提供了更强大的解决方案。1.HippoRAG2简介：模仿人类记忆的RAG框架HippoRAG2是一种创新的检索增强生成框架，旨在...RAG海马体机制如何确认深度学习模型的loss已经收敛好了？
简单来说，如果你没有足够的机器资源和时间，那么就跑到你预期的epoch，只需要保证验证集预期的准确率或其他指标满足要求即可。局部极小值和鞍点如果你想追求极致的loss下降，那么你需要了解两个知识点——局部极小值和鞍点。一般我们的loss降不了，是因为该位置的参数对损失的微分为零，导致梯度下降不再更新参数了，那么此时loss也就不会继续下降。那么提到梯度为零的时候，我们一般想象到的是局部极小值。其实也没错，因为出...深度学习模型机器资源XAI发布Grok 3 Beta：一种超级高级AI模型，将强有力的推理与广泛的预处理知识融合在一起
原创01、概述随着人工智能（AI）技术的不断发展，越来越多的智能系统开始在复杂的推理任务上取得了长足的进步。然而，即便如此，许多系统依然在面临复杂问题时表现得不尽如人意。例如，推理过程不一致、思维链条的限制以及偶尔出现的事实错误等问题，仍然困扰着现实世界中许多应用的推广。尤其是在科研和软件开发领域，精确和细致的理解能力至关重要。为了克服这些难题，AI模型的构建和训练方式正不断被重新审视，透明度和可靠性的...AI模型Grok 3AIGoogle Gemini Code Assist：一个免费的AI编码助手
原创 社区头条01、概述在当今数字化飞速发展的时代，软件开发已经成为推动科技进步的核心力量。而如今，随着人工智能（AI）技术的不断突破，软件开发领域也迎来了前所未有的变革。2025年2月27日，Google正式推出了GeminiCodeAssist，一款面向个人开发者的免费AI辅助开发工具，这不仅是Google在AI软件开发领域的一次重大突破，更是整个行业迈向智能化开发的关键一步。02、GeminiCodeAssist：开启智能开发新时代（一）核心功能：让代码“写”得...AI编码助手辅助开发工具数据多副本保留：AI时代企业存储的战略重点
预计到2028年，AI的应用将促使企业数据存储需求呈现指数级增长态势。根据我们于2024年11月开展的一项调查显示，在主要依赖云存储管理AI数据的基础设施采购决策者中，61%的受访者预计其存储需求到2028年将至少实现翻番。驱动这一需求增长的关键因素包括：数据保留周期的显著延长（从6个月延长至永久保存）；73%的受访者表示，他们采用了每日或每周一次的大型语言模型（LLM）检查点机制80%的受访者认为数据多副本对于AI数据管理“...AI存储LLM自回归模型迎来全能选手！FlexVAR一模型通吃图像生成/修补，推理速度与质量自由调节
解读：AI生成未来文章链接：https:arxiv.orgpdf2502.20313Git链接：https:github.comjiaosiyu1999FlexVAR亮点直击生成各种分辨率和宽高比的图像，甚至可以超过训练分辨率；支持图像到图像的任务，例如图像修复、图像细化和图像扩展，而无需微调；享受灵活的推理步骤，允许通过减少步骤加速推理或通过增加步骤提高图像质量。总结速览原文来源本文作者来自北京交通大学、悉尼科技大学、美团、佐治亚理工学院。解决的问题灵活性不...生成AI模型深入解析变分自编码器（VAE）：理论、数学原理、实现与应用
社区头条本文将全面探讨VAE的理论基础、数学原理、实现细节以及在实际中的应用，助你全面掌握这一前沿技术。一、变分自编码器（VAE）概述变分自编码器是一种结合了概率图模型与深度神经网络的生成模型。与传统的自编码器不同，VAE不仅关注于数据的重建，还致力于学习数据的潜在分布，从而能够生成逼真的新样本。1.1VAE的主要特性生成能力：VAE能够通过学习数据的潜在分布，生成与训练数据相似的全新样本。隐空间的连续性与结构化：VAE在...VAEAIGC编码器微软发布Magma：跨越数字与物理世界的多模态AI基础模型
原创 精华01、概述近日，微软研究团队发布了一个令人振奋的突破性成果——Magma。这一多模态AI基础模型的问世，不仅为未来的智能机器人与虚拟助手铺设了新道路，也让我们看到了数字世界与物理世界深度融合的曙光。今天，就让我们一起深入了解这个能跨越不同任务和环境的智能系统，它如何为我们创造出前所未有的可能性。想象未来的AI助手：数字与物理的无缝连接在科幻小说中，我们常常看到这样的场景：一名机器人不仅能流畅地操作电脑，完...多模态AIMagma智能体AIAI模型接入 Deepseek 能让百度文库焕发第二春吗？
前段时间比较火的Deepseek+多维表格大家应该都有了解：图片来源机器之心：飞书中的每个表格都相当于一个prompt输入框，你可以把需求和背景当作一列数据粘贴进去，DeepSeekR1就能按这个队列全自动处理了。那么你有没有想过Deepseek（满血版）+画布呢？OpenAI研究主管KarinaNguyen所说，‘我心目中的终极AGI界面是一张空白画布（Canvas）’，它随着人类的偏好不断演变，自我变形，给予用户无限的创作空间和自由度，让交互方式更加...百度文库DeepseekOpenAI大模型测评体系的构成
原创前言随着近期DeepsSeek大模型在AI领域的快速崛起，人工智能技术正在快速进化，在这场智能革命的浪潮中，一个关键命题愈发凸显：当大模型能力不断进化时，我们该如何建立与之匹配的评估体系。本文将以2篇论文《ASurveyontheEvaluationofLargeLanguageModels》、《TRUSTWORTHYLLMS:ASURVEYANDGUIDELINEFOREVALUATINGLARGELANGUAGEMODELS'ALIGNMENT》内容作为基础，探讨大模型评价体系的重要性(Why)、评价什么(W...大模型AI人工智能DeepSeek的三种接入使用方法
原创 社区头条前言DeepSeek作为国产顶尖大模型，在代码生成和逻辑推理方面表现优异。本文提供三种不同场景下的接入方案，满足从普通用户到开发者的不同需求。当前问题由于访问量激增和网络攻击，官网服务可能出现不稳定。本文提供三种备用接入方案：方法一：使用chatbox+硅基流动接入云端API使用(适合于普通用户使用)方法二：使用Cursor+硅基流动接入云端API使用(适合于程序员人群)方法三：使用ollama本地化部署使用...DeepSeek大模型辩论有助于从弱到强的泛化
原创摘要：现有的对齐已有能力模型与期望行为的方法通常依赖于人类提供监督的能力。然而，未来的超人类模型将超越人类的能力。因此，人类将只能对超人类模型进行弱监督。这种预期的人类评估不足将削弱未来AI系统的安全性。可扩展监督和从弱到强的泛化是解决这一问题的两种互补方法。在本文中，我们尝试结合这两种方法的优势，以进一步改进对齐。具体来说，我们研究了如何通过一个强大的预训练模型来改进人类监督，然后用增强的弱人...大模型强监督弱监督监督微调基于多模态大语言模型的上下文目标检测
原创 精华摘要：最近的多模态大语言模型（MLLMs）在视觉语言任务（如图像描述和问答）中表现出色，但缺乏关键的感知能力，即目标检测。本文提出了一种新的研究问题——上下文目标检测，即在人机交互的上下文中理解可见物体。我们研究了三种代表性场景：语言填空测试、视觉描述生成和问答。此外，我们提出了ContextDET，一种统一的多模态模型，能够端到端地对视觉语言上下文进行可微分建模，从而定位、识别并将视觉对象与语言输入关联起来...多模态大语言模型AI/ML 热潮驱动的过度工程：流行语狂热背后的隐形成本
近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）引发的热潮达到了顶点。无论行业如何，每家公司似乎都急于宣称：“我们正在使用AIML！”虽然这些技术具有变革潜力，但盲目跟风往往导致我称之为“热潮驱动的过度工程”的现象。这种现象指的是企业在不需要的项目上过度投资AIML，浪费资源并使问题不必要地复杂化。什么是AIML过度工程？过度工程是指系统的复杂程度超出了其目的。在AIML领域，这种情况发生在团队将高级算法和模型应用于可...AI驱动ML微软LongRoPE v2：几乎无损的上下文扩展！
论文笔记，LongRoPE2:NearLosslessLLMContextWindowScaling，https:arxiv.orgpdf2502.20082。longropev1的升级工作，应对长度外推的。longropev1简单回顾，核心思想是非均匀插值+渐进式微调：对比NTK、YaRN之类的插值方式，LongROPE的每个频率都有自己的缩放因子。所以先进行基于困惑度的进化搜索，得到每个rope维度的最佳缩放因子。在应用当前阶段的RescaledRoPE后，对模型进行微调，让模型权重适应新的上下文窗口大小和位置编...LongRoPE v2微软针驱动基于BLIP-2和Gemini开发多模态搜索引擎代理
原创 社区头条本文将利用基于文本和图像的联合搜索功能来开发一个多模态时装辅助代理应用程序。简介传统模型只能处理单一类型的数据，例如文本、图像或表格数据。多模态是人工智能研究界的一个流行概念，指的是模型能够同时从多种类型的数据中学习。这项新技术（并不是很新，但在过去几个月里有了显著的改进）有许多潜在的应用，它将改变许多产品的用户体验。这方面一个很好的例子是未来搜索引擎的新工作方式：用户可以使用多种方式输入查询...BLIP-2Gemini人工智能AI.x社区原创内容发布规范
原创欢迎来到AI.x社区。AI.x社区致力于为技术人提供一个和谐、融洽、气氛良好、内容优质的交流与学习的平台。社区鼓励大家积极踊跃发布有价值的内容，与我们共建AIGC的专属生态。一、原创要求（一）原创内容特指以下含义：原创帖子：本人独立完成的文章创作，不属于歪曲、篡改他人创作或者抄袭、剽窃他人创作而产生的作品，亦不属于改编、翻译、注释、整理他人已有创作而产生的作品。若用户发布的内容不符合原创内容标准，社区有权...AI.x社区原创规范基于浏览器运行的 Ollama WEB客户端开源发布
原创一、摘要LocalAPI.ai是一个开源的在线调用系统，专注于提供基于浏览器的OllamaWEBUI客户端。该系统致力于为用户提供便捷、安全的AI服务体验，允许用户无需安装第三方软件即使用可进行智能对话、文本生成、模型管理等功能，并且支持在移动端（手机）进行远程使用。在线体验：http:www.LocalAPI.aiGithub地址：https:github.comvam876LocalAPI.AI•PC版本功能演示•移动端版本功能演示二、主要功能•...ollama AI移动端AI客户端4400万打水漂？马斯克阻止OpenAI营利化惨遭驳回！将秋季开庭判决；法官：收购提议太双标了！
原创 社区头条编辑伊风出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）马斯克4告OpenAI的连续剧，又有新进展了！前情回顾下，马斯克与OpenAI对簿公堂是因为：他曾向非营利组织OpenAI捐赠超过4400万美元，而OpenAI的营利化转型，显然违反了当时的合同。这都不是4400万打了水漂那么简单！马斯克多次在采访中说，这就像给亚马逊森林保护组织捐款，结果发现他们在伐树一样讽刺。此后，OpenAI要求主要投资者不可以投资xAI在内的竞争对手，这成为了控诉升级...OpenAI营利化DeepSeek现在的AI Agent还是这么差！
原创 社区头条编辑言征出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）背景是这样的。前几天，我发现我的XX激光雷达出了问题。本来我靠它来为电影摄像机增加自动对焦和自动跟踪功能，如果没有这项功能，我会很难拍摄到我需要的画面。这个激光雷达大概用了一年左右，但我不知道它是否还在保修期内。但不管怎样，它都需要修理。于是，我登录了XX官网，前往支持页面，正如我所猜想的，果然有一个智能客服来迎接我。我与智能客服进行了交流，输入了类似“...AIAgent人工智能智谱重磅开源 CogView4 ，AI 创作大变革！
2025年3月4日，智谱开源模型CogView4震撼发布，这直接把中文图片生成技术推向了新的高度。以往的文生图模型中文提示词理解较差，导致很多图片文字“惨不忍睹”CogView4终结此痛点，作为首个支持汉字生成的开源文生图模型，将中文图片生成技术推向新高度。用GLM4双语编码器结合双语图文对训练，中英文描述皆能精准成图，海报、短视频创作都适用。它在DPGBench测试中综合评分第一，遵循Apache2.0协议。例如输入“国潮奶茶海报，篆...智谱AICogView4开源大模型AI创作别再跟SQL死磕啦！WrenAI让你用说话就能查数据
在大数据时代，数据已经成为企业和组织决策的重要依据。然而，对于很多非技术背景的人员来说，从海量数据中获取有价值的信息并非易事，SQL等查询语言的复杂性成为了他们与数据之间的一道障碍。WrenAI的出现，为解决这一问题提供了新的思路。作为一款开源的文本到SQL工具，它让用户能够通过自然语言与数据进行交互，极大地降低了数据查询和分析的门槛，为数据驱动的决策提供了更加便捷高效的方式。接下来，让我们一起深入了解Wre...SQLWrenAI工具AI 的发展就是一部武林争霸史
精华
热门内容榜 • TOP3公元1943年，麦卡洛克与皮茨在芝加哥大学密室中绘制出"神经网络符篆"，点燃了硅基文明的第一缕火种。此符篆暗合阴阳二进之道，虽仅能解"与或非"三式，已令图灵真人抚掌长叹："此物当有通灵之日！"这一年，华罗庚道人在普林斯顿隐居，冯·诺依曼大师正筑"存储程序结构"根基。世人尚不知，一场跨越物种的智慧革命已悄然启动。公元1950年，剑桥雨夜。图灵真人披着雨衣穿过哥特式回廊，手中《ComputingMachineryandIntelligence》墨...AI智能芯片模型训练之数据集操作——矩阵变换
原创“在神经网络模型中，数据格式主要采用张量(tensor)来表示，而具体的载体就是多维数组(n>1)，也就是多维矩阵。”对神经网络技术有所了解的人应该都知道，要想训练一个高性能的神经网络模型，除了神经网络本身的设计之外，还一个非常重要的前提就是数据集的质量问题；因此，打造一个高质量的数据集就是一个必不可少的过程。但具体怎么才能开发一个合格的数据集，这时就离不开对数据集的各种操作；而由于在神经网络中，数据的主要...神经网络模型神经网络一文看懂Agentic AI、AI Agents和Agents：别再傻傻分不清了！
社区头条 热门内容榜 • TOP8AgenticAI、AIAgents和Agents这三个词频繁出现在各大自媒体上。上周和朋友讨论时，我们发现很容易把这三个术语混为一谈。乍看之下，它们很相似，但它们并不可互换。但是可能理解他们的区别，似乎也并不重要，当一个事情所有人都模糊的时候，那就都是对的。从目前来看，真正的AgentAgentic产品，似乎在摆脱Agent的概念。比如说，AI编程、AI研究...过度强调Agent概念可能会让用户产生过高期待，而且堆砌高端的词汇会拉远用户与产...Agentic AIAgentsAI再谈什么是神经网络，透过现象看本质
原创“神经网络是一种独立的技术，只不过它与不同的领域结合之后就有了不同的神经网络模型。”面对着网络上各种各样关于神经网络的内容，很多想学习神经网络的人都无从下手，包括作者自己；面对各种乱七八糟的概念，名词，很多人都被这些东西蒙住了眼睛。所以，今天我们就抛开各种高大上的概念，从本质出发来学习什么网络；我们今天不讨论CNN，RNN，Transformer，LSTM等各种神经网络架构；只讨论什么是神经网络。神经网络对神经网络...神经网络使AI Agent具有动态记忆，LangMem快速入门
现在AI发展迅猛，早已告别了只能机械地给出固定、单一回复的“初级形态”阶段，而是实现了质的飞跃。如今AI不仅能够主动管理记忆、共享知识，还具备了根据实际情况自我调适的能力，就像拥有了自主学习和成长的智慧。这拓展了AI的应用边界，同时也给开发者带来了挑战。在构建人工智能系统的过程中，如何实现长期记忆存储以及团队知识共享，成了摆在许多开发者面前的难题。针对AI系统开发中记忆管理和知识共享的难题，救星LangMem...AIAgentLangMem
