人工智能导论:模型与算法 (吴飞) 这本书中的重点课后习题,以及相关中国大学mooc课后重点选择题
2024-06-14 21:40:51 15.16MB 人工智能
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AI项目算是2023到2024一直都非常火爆的项目,这次的AI漫画项目也是相当暴利的项目了,我知道一个老铁通过AI漫画半年已经获利100W了,真的是相当暴利了。 不再多说,直接上手拆解项目
2024-06-14 19:43:51 96B 人工智能
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# 基于ChatGPT人工智能发展趋势报告的毕业设计实现 本毕业设计旨在基于ChatGPT人工智能模型,研究人工智能的发展趋势并加以应用。 ## 研究背景 随着人工智能技术的不断发展,越来越多的行业逐渐开始将其应用到实际生产和生活中,如智能家居、自动驾驶、健康等领域。在此背景下,了解和掌握人工智能的发展趋势,对于未来从事人工智能相关工作的人员来说,具有非常重要的意义。 ## 研究目的 本毕业设计旨在通过基于ChatGPT人工智能模型的研究,分析人工智能的发展趋势,探究其核心技术和应用领域,并在此基础上开发出相应的应用程序。 ## 研究内容 1. 人工智能的发展历程和现状分析; 2. ChatGPT人工智能模型的原理和优势; 3. 基于ChatGPT模型的人工智能发展趋势预测; 4. 基于ChatGPT模型的人工智能应用程序开发。 ## 研究方法 1. 文献综述:对人工智能发展历程、现状和趋势进行详细调研; 2. ChatGPT模型实验:通过搭建ChatGPT模型,对人工智能发展趋势进行预测; 3. 应用程序开发:基于ChatGPT模型,开发出人工智能应用程序。
2024-06-13 21:58:31 13KB 人工智能
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从DDPM到score-based generative models再到Consistency Models的介绍,对于扩散模型的全面理解有一定的帮助。
2024-06-13 12:21:17 51.62MB 扩散模型 人工智能
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完整训练代码,对应文章:【AI大模型应用开发】【Fine-Tuning】0. 从一个例子开始学习大模型Fine-Tuning
2024-06-12 16:03:50 5KB 人工智能 AI FineTune
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Spring AI + ollama + qwen 示例项目-流式、非流式输出 Spring AI与Ollama和Qwen的结合,是一个创新的示例项目,旨在展示如何在Spring框架中实现流式和非流式输出的集成。这个项目通过整合Ollama的数据处理能力和Qwen的响应生成机制,为用户提供了一个高效、灵活的解决方案,以满足不同场景下的数据交互需求。 在流式输出方面,项目利用了Spring框架的响应式编程特性,允许数据以连续的流形式进行处理和传输。这种方式特别适合处理大量数据或实时数据流,因为它可以有效地管理内存使用,同时保持应用的响应性。通过这种方式,用户可以实时接收和处理数据,而不会因为数据量大而导致系统崩溃或响应缓慢。 对于非流式输出,项目则采用了传统的请求-响应模型。在这种模式下,客户端发送一个请求,服务器处理请求后返回一个完整的响应。这种模式适用于不需要实时交互的场景,可以确保数据的完整性和一致性。 通过这个示例项目,开发者可以学习到如何在Spring框架中根据实际需求选择和实现流式或非流式输出。这不仅增强了对Spring框架的理解,也为构建高效、可靠的数据交互应用提供了
2024-06-11 11:14:24 144KB spring 人工智能
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OpenAI发布了他们的ChatGPT新机器学习模型GPT-4。GPT-4是GPT-3的一大进步,GPT-3是当前ChatGPT免费版本(GPT 3.5 Turbo)所运行的模型的基础,今天我们也来凑个热点,研究一下它们的定价 GPT-4新的功能 GPT-4可以在对话中使用图像,并可以回答有关图像的问题。前还没有官方确认除了用户输入之外,聊天机器人是否可以输出图像。 使用GPT-4可以抓取网站链接:发送一个链接,他就可以自动抓取内容,并不需要复制粘贴来发送网站的内容。 GPT-3每个请求的字数限制在3000字左右。GPT-4将这一限制大幅提高到2.5万字。这样,语言模型将能够在更好的上下文环境下进行更长的对话,这将提高它在特定上下文中回答的准确性和精确性。 测试指标明显提高:GPT-4训练的数据量比GPT-3大得多,所以GPT-4有更多的知识是有道理的,所以他在各种测试中得到更好的指标也是理所当然。 以上这些就是一些GPT-4新的功能,这个大家应该都看过好几遍了,下面我们来进行另外一个视角的对比 GPT-4 API定价分析 GPT-4 API的模型被命名为GPT-4 - 0314。要通
2024-06-06 15:37:43 674KB 语言模型 AI 人工智能 自然语言处理
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MJ-PROXY-PLUS-3.8.6免授权,功能和商用版本相同,最新版本,由于MJ官网更新,老版本已无法使用MJ-PROXY-PLUS,安装方法和老版本一样,详细可参考MJ-PROXY-PLUS配置教程。 使用自己的MJ账号,支持GPT3.5自动翻译等。 代理 MidJourney 的discord频道,实现api形式调用AI绘图。 免授权仅供个人学习研究使用,商业运营请购买正版。
2024-06-06 04:28:22 61.31MB 课程资源 人工智能 Docker
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人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进
2024-06-05 15:39:14 3.24MB 人工智能
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AIGC生成式人工智能产业全梳理
2024-06-05 14:35:44 6.02MB 人工智能
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