Kuaishou Keling AI est entièrement ouvert aux tests internes à l'échelle mondiale et l'effet du modèle a de nouveau été mis à niveau.

La diffusion permet non seulement de mieux imiter, mais aussi de « créer ». Le modèle de diffusion (DiffusionModel) est un modèle de génération d'images. Par rapport aux algorithmes bien connus tels que GAN et VAE dans le domaine de l’IA, le modèle de diffusion adopte une approche différente. Son idée principale est un processus consistant à ajouter d’abord du bruit à l’image, puis à la débruiter progressivement. Comment débruiter et restaurer l’image originale est la partie centrale de l’algorithme. L'algorithme final est capable de générer une image à partir d'une image bruitée aléatoirement. Ces dernières années, la croissance phénoménale de l’IA générative a permis de nombreuses applications passionnantes dans la génération de texte en image, la génération de vidéos, et bien plus encore. Le principe de base de ces outils génératifs est le concept de diffusion, un mécanisme d'échantillonnage spécial qui surmonte les limites des méthodes précédentes.

Kimi : En une seule phrase, un PPT est prêt en seulement dix secondes. PPT est tellement ennuyeux ! Pour tenir une réunion, vous devez avoir un PPT ; pour rédiger un rapport hebdomadaire, vous devez avoir un PPT ; pour solliciter des investissements, vous devez présenter un PPT ; même pour accuser quelqu'un de tricherie, vous devez envoyer un PPT ; L'université ressemble plus à une spécialisation PPT. Vous regardez le PPT en classe et faites le PPT après les cours. Peut-être que lorsque Dennis Austin a inventé le PPT il y a 37 ans, il ne s'attendait pas à ce qu'un jour le PPT devienne aussi répandu. Parler de notre dure expérience de création de PPT nous fait monter les larmes aux yeux. "Il m'a fallu trois mois pour réaliser un PPT de plus de 20 pages, et je l'ai révisé des dizaines de fois. J'avais envie de vomir quand j'ai vu le PPT." "À mon apogée, je faisais cinq PPT par jour, et même ma respiration." était PPT." Si vous avez une réunion impromptue, vous devriez le faire

Tôt le matin du 20 juin, heure de Pékin, CVPR2024, la plus grande conférence internationale sur la vision par ordinateur qui s'est tenue à Seattle, a officiellement annoncé le meilleur article et d'autres récompenses. Cette année, un total de 10 articles ont remporté des prix, dont 2 meilleurs articles et 2 meilleurs articles étudiants. De plus, il y a eu 2 nominations pour les meilleurs articles et 4 nominations pour les meilleurs articles étudiants. La conférence la plus importante dans le domaine de la vision par ordinateur (CV) est la CVPR, qui attire chaque année un grand nombre d'instituts de recherche et d'universités. Selon les statistiques, un total de 11 532 articles ont été soumis cette année, dont 2 719 ont été acceptés, avec un taux d'acceptation de 23,6 %. Selon l'analyse statistique des données CVPR2024 du Georgia Institute of Technology, du point de vue des sujets de recherche, le plus grand nombre d'articles est la synthèse et la génération d'images et de vidéos (Imageandvideosyn

En tant que langage de programmation largement utilisé, le langage C est l'un des langages de base qui doivent être appris pour ceux qui souhaitent se lancer dans la programmation informatique. Cependant, pour les débutants, l’apprentissage d’un nouveau langage de programmation peut s’avérer quelque peu difficile, notamment en raison du manque d’outils d’apprentissage et de matériel pédagogique pertinents. Dans cet article, je présenterai cinq logiciels de programmation pour aider les débutants à démarrer avec le langage C et vous aider à démarrer rapidement. Le premier logiciel de programmation était Code :: Blocks. Code::Blocks est un environnement de développement intégré (IDE) gratuit et open source pour

Démarrage rapide avec PyCharm Community Edition : Tutoriel d'installation détaillé Analyse complète Introduction : PyCharm est un puissant environnement de développement intégré (IDE) Python qui fournit un ensemble complet d'outils pour aider les développeurs à écrire du code Python plus efficacement. Cet article présentera en détail comment installer PyCharm Community Edition et fournira des exemples de code spécifiques pour aider les débutants à démarrer rapidement. Étape 1 : Téléchargez et installez PyCharm Community Edition Pour utiliser PyCharm, vous devez d'abord le télécharger depuis son site officiel

Titre : Une lecture incontournable pour les débutants en technique : Analyse des difficultés du langage C et de Python, nécessitant des exemples de code spécifiques. À l'ère numérique d'aujourd'hui, la technologie de programmation est devenue une capacité de plus en plus importante. Que vous souhaitiez travailler dans des domaines tels que le développement de logiciels, l'analyse de données, l'intelligence artificielle ou simplement apprendre la programmation par intérêt, choisir un langage de programmation adapté est la première étape. Parmi les nombreux langages de programmation, le langage C et Python sont deux langages de programmation largement utilisés, chacun ayant ses propres caractéristiques. Cet article analysera les niveaux de difficulté du langage C et Python

Nous savons que le LLM est formé sur des clusters informatiques à grande échelle utilisant des données massives. Ce site a présenté de nombreuses méthodes et technologies utilisées pour aider et améliorer le processus de formation LLM. Aujourd'hui, ce que nous souhaitons partager est un article qui approfondit la technologie sous-jacente et présente comment transformer un ensemble de « bare metals » sans même un système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM. Cet article provient d'Imbue, une startup d'IA qui s'efforce d'atteindre une intelligence générale en comprenant comment les machines pensent. Bien sûr, transformer un tas de « bare metal » sans système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM n'est pas un processus facile, plein d'exploration et d'essais et d'erreurs, mais Imbue a finalement réussi à former un LLM avec 70 milliards de paramètres et dans. le processus s'accumule

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui utilise la récupération pour améliorer les modèles de langage. Plus précisément, avant qu'un modèle de langage ne génère une réponse, il récupère les informations pertinentes à partir d'une vaste base de données de documents, puis utilise ces informations pour guider le processus de génération. Cette technologie peut considérablement améliorer l'exactitude et la pertinence du contenu, atténuer efficacement le problème des hallucinations, augmenter la vitesse de mise à jour des connaissances et améliorer la traçabilité de la génération de contenu. RAG est sans aucun doute l’un des domaines de recherche les plus passionnants en matière d’intelligence artificielle. Pour plus de détails sur RAG, veuillez vous référer à l'article de la rubrique de ce site "Quelles sont les nouveautés de RAG, spécialisée dans le rattrapage des défauts des grands modèles ?" Cette revue l'explique clairement. Mais RAG n'est pas parfait et les utilisateurs rencontrent souvent des « problèmes » lorsqu'ils l'utilisent. Récemment, la solution avancée d'IA générative de NVIDIA