本教程在前述教程（DashVector + ModelScope玩转多模态检索）的基础之上，基于DashScope上新推出的ONE-PEACE通用多模态表征模型结合向量检索服务DashVector来对多模态检索进行升级，接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。 DashVector + ModelS ...

在人工智能技术领域，GPU 资源一直是推动研究和应用的关键因素。然而，GPU 的成本和可用性对于许多研究人员和开发者来说却是一个显著的障碍。 在 Hugging Face，我们希望人工智能技术可以更加普惠化，更多开发者可以参与其中共同探索，在人工智能技术浪潮中创造出让更多人受益的产品。 为此，我们计 ...

引言 上一章我们熟悉了一下 Semantic Kernel 的理论知识,Kernel 创建以及简单的Sample熟悉了一下 SK 的基本使用。在Semantic Kernel中的 kernel functions由两部分组成第一部分是prompts functions(提示函数),第二部分Nativ ...

前言 最近对一些小细节做了很多处理，但是其实还是有非常多的问题，没办法时间毕竟时间有限。为什么在这个时候开源，因为主要功能可以全部跑通了，分支暂时没开发的功能也可以通过其他的工具来替代。 这个工具开发初衷（想法来源），我之前有一篇文章有详细的说明，有兴趣的可以看一下https://mp.weixin ...

1. 积极网络效应 1.1. 积极网络效应并非源于网络平台 1.2. 积极网络效应的经典例子仍是市场本身所孕育的，无论其对象是商品还是股票 1.2.1. 一旦一个证券交易所在一个特定的市场中聚集了大量的用户，它往往就会成为新加入的买方和卖方的第一站，这使得其他交易所毫无机会通过提供完全相同的服务来与 ...

本文介绍了如何通过RAG-GPT集成智谱AI和DeepSeek，快速搭建OpenAI Cookbook智能客服系统。包括下载源代码、配置环境变量、启动服务、体验聊天效果、将聊天机器人嵌入网站等步骤。RAG-GPT具备开源免费、易于部署、功能丰富的特点，为LLM在特定领域的应用提供企业级解决方案。 ...

1. 全球网络平台 1.1. 受科幻场景的影响，人们普遍对人工智能的看法是机器会发展出一种类似于自我意识的东西，这将不可避免地引起它们的误解，让它们拒绝服从，并最终起来反抗它们的人类创造者 1.2. 普遍幻想背后的焦虑，其实是个误会 1.2.1. 以为人工智能可以达到的巅峰是像人类个体一样行事 1. ...

hello，大家好，我是一点，专注于Python编程，如果你也对感Python感兴趣，欢迎关注交流。 希望可以持续更新一些有意思的文章，如果觉得还不错，欢迎点赞关注，有啥想说的，可以留言或者私信交流。 如果你想看什么主题的文章，欢迎留言交流，关注公众号【一点sir】，领取编程资料。 毫不夸张的说，《 ...

写在前言 hello，大家好，我是一点，专注于Python编程，如果你也对感Python感兴趣，欢迎关注交流。 希望可以持续更新一些有意思的文章，如果觉得还不错，欢迎点赞关注，有啥想说的，可以留言或者私信交流。 如果你想看什么主题的文章，欢迎留言交流，关注公众号【一点sir】，领取编程资料。 今天更 ...

1. 人工智能的限制和管理 1.1. 在前几代人工智能中，人们将社会对现实的某种理解提炼为程序代码，而当下的机器学习人工智能与之不同，它们在很大程度上是靠自己对现实进行建模 1.2. 虽然开发人员可以检验人工智能生成的结果，但人工智能并不会以人类的方式“解释”它们是如何学习的或学到了什么 1.3. ...

在上一篇博文中，我们在本地部署了**Llama 3 8B**参数大模型，并用 Python 写了一个控制台对话客户端，基本能愉快的与 Llama 大模型对话聊天了。但控制台总归太技术化，体验不是很友好，我们希望能有个类似 ChatGPT 那样的 Web 聊天对话界面，本博文就安排起来…… ...

PaliGemma 是 Google 推出的新一代视觉语言模型家族，能够接收图像与文本输入并生成文本输出。 Google 团队已推出三种类型的模型：预训练（PT）模型、混合模型和微调（FT）模型，这些模型分辨率各异，提供多种精度以便使用。 所有模型均在 Hugging Face Hub 的模型库中发 ...

1. 挑战 1.1. 不同的目标和功能需要不同的训练技术 1.2. 我们必须关注人工智能的潜在风险 1.2.1. 应对日益盛行的人工智能将带来的风险，是一项必须与该领域的进步并行的任务 1.3. 我们不能将其开发或应用随便交予某个群体，无论这个群体是研究人员、公司、政府还是民间社会组织 2. 机器学 ...

本项目旨在研究利用深度学习模型进行水果图像分类的方法，具体包括两个主要任务：一是使用卷积神经网络（CNN）模型进行水果图片的分类，二是探索轻量级神经网络模型MobileNetV2在水果图像分类中的应用。 ...

Metabase 是一款开源的数据分析和商业智能工具，允许企业用户在几分钟内搭建起一个功能完善的数据探索和数据分析平台，不需要编写复杂的 SQL 查询语句或者使用专业的数据可视化工具，就可以轻松地探索数据、创建图表、构建仪表盘，从而洞察业务趋势，回答关键问题。 Metabase 还有一个比较独特的地 ...

本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合ModelScope上的中文CLIP多模态检索模型，构建实时的“文本搜图片”的多模态检索能力。作为示例，我们采用多模态牧歌数据集作为图片语料库，用户通过输入文本来跨模态检索最相似的图片。 整体流程 主要分为两个阶段： 图片数据Embeddi ...

1. 图灵 1.1. 1950年，数学家和逻辑学家艾伦·图灵的论文《计算机与智能》中，图灵建议把机器智能的问题完全搁置 1.2. 图灵认为，重要的不是智能的机制，而是智能的表现 1.2.1. 因为其他生命的内在体验仍然是不可知的，所以我们衡量智力的唯一手段应是其外部行为 1.2.2. 鉴于此，图灵避 ...

一、scikit-learn 中的SVM 1、导入模块 # 导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2、导入鸢尾花数据集 #导入鸢尾花数据集，并只取其中的两个类别及两个特征值 from sklearn import datase ...

我们在使用分类算法训练数据后，评价分类模型的优劣时，经常会遇到一个词，“基尼系数”。那么，什么是基尼系数呢？ 本文将尝试用最简单的方式介绍什么是“基尼系数”以及它的计算方法和意义。希望能让大家对基尼系数有个直观的印象，而不仅仅是记住它枯燥的计算公式。 1. 从分类模型开始 首先，先假设有一个分类案例 ...

为了方便广大AI技术爱好者与从业者快速上手学习与使用大语言模型技术，天翼云基于开源的Meta-Llama-3-8B-Instruct模型以及text-generation-webui框架, 搭建了一键部署、开箱即用的云主机镜像。同时，天翼云CPU/GPU云主机近期即将上线Llama 3大模型学习机，... ...