小猪AI - Page 18
数据可观测性：在人工智能时代的可靠性
对于GenAI，数据可观测性必须优先考虑分辨率、流程效率以及流式和向量基础设施
“AI研究所的研究人员开发了SPECTER2：一种新的科学文档嵌入模型，通过在大型数据集上进行2步训练过程”
科学文件嵌入领域面临着适应性和性能方面的挑战，特别是在SPECTER和SciNCL等现有模型中。尽管在特定领域内有效，但这些模型在...
在一个充满活力的时代中引领软件行业
探索为什么在软件领域引领并非一帆风顺之事了解过去成功依赖的风险，疏离感的危险以及持续学习的重要性适应，打破幻想，理解...
Python中的数学优化简介
数据科学家使用数据和各种技术来解决各种实际问题数学优化是一种强大的技术，可以应用于许多不同领域的问题中...
实践中的版本控制：数据、ML模型和代码
版本控制是一项至关重要的实践！如果没有它，你的项目可能会变得杂乱无章，难以回滚到任何所需的点你可能会失去关键的模型配...
加州大学伯克利分校的研究人员引入了一种名为RLIF的强化学习方法，它能够从与互动模仿学习相似的环境中的干预学习
加州大学伯克利分校的研究人员介绍了一种未经探索的学习控制问题的方法，将 强化学习 (RL) 与用户干预信号相结合。利用 DAgge...
Microsoft 研究员推出的保密财团架构（CCF）：用于开发安全有状态 CIA 应用的通用人工智能框架
CIA Trinity 是一个众所周知的信息安全框架，由数据机密性、完整性保护和高可用性组成。从每个属性开始，研究团队专注于在不...
“AI能真正理解我们的情绪吗？这篇AI论文探讨了使用视觉变换模型进行高级面部情绪识别的方法”
FER 在人机交互、情感分析、情感计算和虚拟现实中起着至关重要的作用。它帮助机器理解并响应人类情绪。方法学已从手动提取进...
谷歌DeepMind研究员介绍DiLoCo：一种新颖的分布式，低通信的机器学习算法，用于有效和强韧的大型语言模型训练
语言模型在现实应用中的能力往往受到使用常规方法（如标准反向传播）进行大规模训练的复杂挑战的限制。Google DeepMind最新的...
使用Plotly中的动态条形图，提升你的数据讲述技巧
Plotly对于动画图表提供了很好的基础支持我强烈推荐在这里阅读它们的基本教程然而，plotly的动画主要是为了给可视化添加另一...
DBT核心、雪花和GitHub Actions：数据工程师的宠项目
这里有一个简单快速的宠物项目，适合数据/分析工程师们，他们想要试用一下现代数据堆栈工具，包括dbt Core、Snowflake、Fivet...
（生物）图像分析与Python：关于直方图的一切你需要知道的事情
欢迎来到我们的系列教程《使用Python进行（生物）图像分析：您需要了解的一切》在本教程中，深入了解直方图，这是一种重要工...
在大型语言模型中实现更大的自我一致性
当使用LLMs评估文本的正确性、准确性或相关性等质量时，一致性至关重要如果LLM的判断不一致，那么它的评估...
“请使用流量工作负载来对向量数据库进行基准测试”
向量数据库是为高维向量检索而建立的如今，许多向量是由深度神经网络（如GPT和CLIP）生成的嵌入，用来表示诸如文本片段之类的...
《变形金刚的挽歌？》
变形金刚在人工智能领域一统天下已有六年， 在人工智能的各个子领域都取得了最先进的技术从自然语言处理（NLP）到…
“AI治理中的利益相关者分析综合指南（第二部分）”
*作者说明：本文是AI治理中利益相关者分析综合指南的第二部分请点击此处阅读第一部分欢迎回来，继续阅读我们的‘综合指南…'*
KAIST研究人员推出Quatro++：利用地面分割实现LiDAR SLAM闭环的强大全局配准框架
韩国科学技术院的研究人员开发了Quatro++，这是一个强大的全局配准框架，解决了LiDAR SLAM中稀疏性和退化问题。该方法超越了...
Amazon SageMaker简化了为企业设置SageMaker域，以便使其用户能够加入SageMaker的过程
随着机器学习（ML）的普及程度扩大，组织机构正寻求高效可靠的方式来部署新的基础设施并将团队引入ML环境其中之一的挑战是根...
体验全新升级的亚马逊SageMaker Studio
在2019年推出的Amazon SageMaker Studio为所有端到端机器学习（ML）工作流提供了一个统一的平台，包括数据准备、构建和实验、...
提升开发者的生产力：德勤公司如何利用Amazon SageMaker Canvas进行无代码/低代码机器学习
在今天以数据为驱动的世界中，快速建立和部署机器学习（ML）模型的能力变得越来越重要然而，构建ML模型需要大量时间、精力和...
