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JavaScript
前端与AI的结合:识别图像中的物体
当前端与人工智能(AI)相结合,可以实现一系列强大的图像处理和分析功能。通过利用现代浏览器的能力以及强大的AI模型,我们可以开发出能够识别图像中的物体、场景和特征的前端应用程序。
发表于 7月以前
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阅读量:503
2024年值得关注的8个rust开源数据项目
随着大数据生态系统、分布式文件系统、map-reduce、NoSQL、机器学习、深度学习、人工智能以及最近的大语言模型的兴起,数据得到了广泛的关注。我们本期推荐8个开源数据项目。
发表于 1年以前
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阅读量:1403
李航:关于大模型的思考及研究热点
基于 LLM 的数学解题和自然语言理解方法中,一个自然的想法是用程序语言表示心智语言。这是因为 LLM 一般使用程序训练,也能生成程序。
发表于 1年以前
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阅读量:469
JavaScript
Nginx反向代理OpenAI接口
准备条件:一台境外服务器,比如说腾讯云新加坡服务器;安装有Nginx环境,centos可以用yum install nginx安装;一个域名,比如说www.xxxx.com,以及对应的ssl证书(腾讯云可以在这里申请免费的证书)。
发表于 1年以前
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阅读量:573
Android
基于devfreq framework的GPU调频
AI时代已经来临,在日益增长的算力需求下,GPU已经成为AI世界不可或缺的工具,而移动端高渲染高帧应用也对移动端GPU提出越来越高的要求,本文将以高通的adreno gpu为例对GPU的调频进行介绍。
发表于 9月以前
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阅读量:2654
小学生都开始学 Python 了!
Python 被认为是人工智能、机器学习的首选语言。因为人工智能要求机器能自主学习成长,机器要会学习,首先要积累大量的数据,然后运用机器学习算法如线性回归、决策树、神经网络等,让机器能从大量的数据中自主实现学习。Python 简洁易用的特点,以及在数据处理方面的强悍能力,使得目前市面上大部分人工智能的代码,都由 Python 来实现。
发表于 7月以前
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阅读量:675
JavaScript
大模型RAG入门及实践
在大语言模型(LLM)飞速发展的今天,LLMs 正不断地充实和改进我们周边的各种工具和应用。如果说现在基于 LLM 最火热的应用技术是什么,检索增强生成(RAG,Retrieval Augmented Generation)技术必占据重要的一席。RAG 最初是为了解决 LLM 的各类问题的产生的,但后面大家发现在现阶段的很多企业痛点上,使用RAG好像是更好的解决方案。在介绍 RAG 之前,我们先来看一下现在LLM存在的问题。
发表于 6月以前
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阅读量:698
JavaScript
AI模特换装的前端实现
随着AI的火热发展,涌现了一些AI模特换装的前端工具(比如weshop网站),他们是怎么实现的呢?使用了什么技术呢?下文我们就来探索一下其实现原理。
发表于 1年以前
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阅读量:749
Android
Android 逆向:最近大火的 ChatGPT 客户端是如何实现的?
这两天在 B 站刷视频,看到了 ChatGPT 新出的语音对话,非常惊叹。不得不说,OpenAI 不出手则已,一出手则一鸣惊人。那我作为一个 Android 学习者,却也不免想到了一个别的问题:作为新的 App,ChatGPT 的 Android 端是用什么写的呢?
发表于 10月以前
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阅读量:3095
独角兽企业AIGC商业落地应用案例
AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能生成内容智能社区,致力于推动人工智能技术的发展和应用。AIGC为企业提供了一系列商业落地应用的解决方案,帮助企业实现数字化转型,提高生产效率和盈利能力。
发表于 11月以前
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阅读量:755
JavaScript
TypeChat 入门指南
TypeChat 是一个革命性的库,它简化了使用 TypeScript 构建自然语言模型界面的过程。传统模式下,创建自然语言模型界面是一项复杂的任务,通常依赖复杂的决策树来确定意图并收集行动所需的输入。随着大型语言模型(LLM)的出现,这个过程变得更加容易,但它也带来了新的挑战,例如限制模型回复的安全性、构建响应以供进一步处理以及确保模型回复的有效性。
发表于 1年以前
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阅读量:498
Midjourney API 的对接和使用
Midjourney 以其出色的绘图能力在业界独树一帜。无需过多复杂的操作,只要简单输入绘图指令,这个神奇的工具就能在瞬间为我们呈现出对应的图像。无论是任何物体还是任何风格,都能在 Midjourney 的绘画魔法下得以轻松呈现。如今,Midjourney 早已在各个行业和领域广泛应用,其影响力愈发显著。
发表于 1年以前
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阅读量:885
mnn-llm: 大语言模型端侧CPU推理优化
在大语言模型(LLM)端侧部署上,基于 MNN 实现的 mnn-llm 项目已经展现出业界领先的性能,特别是在 ARM 架构的 CPU 上。目前利用 mnn-llm 的推理能力,qwen-1.8b在mnn-llm的驱动下能够在移动端达到端侧实时会话的能力,能够在较低内存(<2G)的情况下,做到快速响应。
发表于 11月以前
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阅读量:759
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人工智能(AI)
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