小猪AI - Page 129
突破界限：探索LLMs的函数调用
“函数调用如何为大型语言模型与外部工具和API的无缝集成铺平道路”
使用Transformer进行无OCR文档数据提取（2/2）
唐诺特（Donut）和Pix2Struct转换模型对文档的理解程度如何？我将向您展示如何训练它们并比较它们在关键索引提取任务中的结果
从数据科学的角度分析巴塞罗那足球俱乐部的防守
几天前，我发布了我的第一篇运动分析文章我对这个主题完全着迷，所以我又在这里写关于足球的内容在那篇文章中-链接如下-我使...
“什么是绿色洗白，以及我们如何使用分析来检测它”
探索数据分析如何帮助我们检测和防止绿色洗白，并促进真正的可持续发展
谷歌LLMs可以通过阅读文档来掌握工具
在快速技术进步的时代，人工智能（AI）正在取得令人瞩目的进展，有时几乎看起来与人类相似。谷歌的研究人员揭示了一个具有突...
迪士尼成立新的工作组，探索人工智能的好处
根据路透社的最新报道，娱乐巨头迪士尼成立了一个任务组，探索人工智能的好处根据他们的消息来源，其中一些好处包括降低成本...
这项AI研究介绍了LISA：大型语言指导分割助手，它继承了多模式大型语言模型（LLM）的语言生成能力
想象一下，你想喝咖啡，然后你指示一个机器人来制作。你的指示包括“制作一杯咖啡”，但不包括“去厨房，找到咖啡机，然后打开它...
SalesForce发布Einstein Studio和自主模型（BYOM）功能
作为其数据云服务的一部分，Salesforce推出了一款名为Einstein Studio的新的AI和生成式AI模型训练工具。为了充分利用他们的AI...
“美国最具科技前瞻性的城市对自动驾驶汽车表示怀疑”
旧金山官员和居民对自动驾驶汽车并不感到印象深刻，凸显了自动驾驶车辆公司面临的挑战
生成式人工智能将如何影响产品工程团队
我认为现在可以安全地假设，我们已经超过了仍然存在任何关于生成式人工智能工具（如ChatGPT、Midjourney和Dall-E）将对...产...
深入淺出pandas的Copy-on-Write模式：第一部分
pandas 2.0在4月初发布，为新的Copy-on-Write (CoW)模式带来了许多改进这一特性预计将在pandas 3.0中成为默认设置，该版本计...
“用于情感预测的精细调整的LLMs — 如何分析和评估”
情感分析是在大型语言模型（LLMs）时代中发生了显著转变的领域由于LLMs能够理解文本的上下文，它们正被证明是一种...
PageRank的大规模图分析
排名是机器学习中的一个重要问题给定一组文档，目标是根据特定的标准对它们进行排序排名在信息检索中被广泛使用...
使用Langchain、Weviate和Streamlit构建自定义的基于AI的聊天机器人
随着多个组织争相构建定制化的LLM，我经常被问到一个共同的问题——有哪些工具可以简化这个过程？在本文中，我将向你展示如何...
AI 的实力：利用 Docker 实现机器学习应用的简化部署和可扩展性
充分利用Docker的优势：简化机器学习模型的部署解决方案，确保可扩展性，简化CI/CD流程
多模态语言模型解释：视觉指令调整
“LLM在许多自然语言任务上展示了令人期待的零样本学习和少样本学习的结果然而，当涉及需要视觉推理的任务时，LLM处于劣势…”
使用🤗 Transformers优化Bark
🤗 Transformers提供了许多最新的领域和任务中的最先进模型。为了从这些模型中获得最佳性能，需要对它们进行推理速度和内存使...
探索人工智能与人类智能之间的相互作用
这篇文章强调了当人工智能和人类智能共存时，人类将获得什么
AI Time Journal推出了“2023年SEO中的人工智能趋势”电子书：专家对SEO未来的见解
美国旧金山时间8月9日——《AI时代杂志》（AI Time Journal）是人工智能领域的领先出版物，自豪地推出最新的电子书《2023年SEO...
使用人工智能制作YouTube短视频
AI工具使制作YouTube短视频变得非常简单在本文中，我将向您展示如何操作
