随着近些年人工智能技术的兴起，很多基于深度学习的新技术可以辅助人们的生活出行等日常需求，现代人的生活也因此更加便利快捷。同时，技术的发展也将人工智能融入到更多领域当中，使得人们的生活生产方式和思维方式
百度文心一言人工智能深度学习
京创精品 2024-03-27
在这个数字化的时代，大数据和人工智能（AI）正携手开启未来世界的大门。作为一家软件公司，也正用大模型的力量，将这些尖端技术转化为推动行业革新的实际应用。我们相信，真正的价值不仅在于数据的规模，而在于通过AI的深度学习，将数据转化为洞察力和行动力。#人工智能#大数据 #智能
人工智能深度学习
软件公司小竹 2024-03-27
艾科瑞特科技：计算机视觉-手部检测模型关键词：目标检测、目标跟踪、图像识别、图像分类、视频分析、自然语言处理、自然语言分析、计算机视觉、人工智能、AIGC、AI、大模型、多模态大模型、API、Docker、镜像、API市场、云市场、国产软件、信创 内容摘要： 手部检测模型是一种专门设计用于在图像中识别并定位手部区域的算法工具。它接受一张图像作为输入，然后运用深度学习和计算机视觉技术对手部进行检测，最后输出所有检测到的手部区域的检测框、置信度和标签，其常见应用场景： 手势关键点检测：通过检测手部区域并提取关
人工智能AIGC深度学习
艾科瑞特科技 2024-03-26
艾科瑞特科技：计算机视觉-人体关键点检测模型-15点人体关键点关键词：目标检测、目标跟踪、图像识别、图像分类、视频分析、自然语言处理、自然语言分析、计算机视觉、人工智能、AIGC、AI、大模型、多模态大模型、API、Docker、镜像、API市场、云市场、国产软件、信创 内容摘要： 人体关键点检测模型是一种基于深度学习的计算机视觉技术，专门用于在输入的人物图像中检测和定位人体的关键点，具有广泛的应用场景： 运动分析和训练：在体育训练中，教练可以通过分析运动员的关键点轨迹，评估其动作的正确性和效率，提供有针
基础模型因其在语言、视觉以及其他几个领域的前所未有的表现而近期变得流行，它们是在大量未标注数据上训练的大型深度学习模型，作为广泛下游任务的基础。例如，在自然语言处理领域，基础模型推动了如ChatGPT
深度学习ChatGPT
机器学习炼丹术 2024-03-26
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。这些模型能够进行自然语言处理、图像识别和生成等复杂任务，给我们带来了极大的便利。本文将带您了解AI大模型背后的技术原理，以及它们在实际应用中的优势。 [图片] 一、深度学习与神经网络 AI大模型的核心技术是深度学习和神经网络。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它模拟人脑的工作原理，通过多层神经网络对数据进行学习和提取特征。神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号，经过处理后产生输出信号。 二、预训练与微调 AI大模
AI大模型人工智能深度学习机器学习
广州硅基科技 2024-03-26
在当今信息爆炸的时代，内容创作已经成为吸引注意力、传达信息和建立品牌形象的重要手段。然而，随着人工智能技术的快速发展，AI写作正逐渐成为一种改变游戏规则的利器，为人们创造出令人惊叹的内容。 [图片] AI写作的崛起，源于深度学习和自然语言处理技术的进步。通过训练大型语言模型，如：火呱AI写作，已经可以模仿人类的写作风格和逻辑思维，生成高质量的文章、故事甚至诗歌。这种AI写作工具的出现不仅能够提高内容创作的效率，还能够帮助人们应对繁重的写作任务，释放创造力。 [图片] AI写作创造内容的操作方法 以火呱AI
AI写作人工智能深度学习
bili_21611284668 2024-03-26
ChatGPT是一种基于GPT（Generative Pretrained）模型的开放领域对话系统。与其他对话系统不同的是，ChatGPT不需要预先指定任何话题，而是通过自然语言处理技术来理解用户输入，然后基于该输入生成相关的响应。ChatGPT的运行原主要分为两个阶段：训练阶段和回答阶段。1. 训练阶段在训练阶段，ChatGPT使用了大规模的数据集，例如Wikipedia等，对模型进行了深度学习。具体来说，ChatGPT使用了变压器神经网络模型，该模型能够完成对话生成、文章自动摘要等任务。ChatGPT
ChatGPT深度学习
CD归零cp 2024-03-26
本文探讨了人工智能的发展现状、应用领域、对社会的影响以及所面临的挑战。人工智能是一门交叉学科，旨在研究和开发模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术。近年来，随着大数据、云计算、深度学习等技术的快速发展，人工智能取得了突破性进展，逐...
防爆科技 2024-03-26
基于最优传输思想设计的分类损失函数EMO解决了交叉熵损失函数在某些场景暴露的一些问题，如偏离评价指标、过度自信等，它源于交叉熵损失函数，能大幅提高 LLM 的微调效果。交叉熵损失函数是最常用的一种损失函数。在机器学习中，损失函数是衡量模型性能的关键性指标，它不仅指导着模型的训练过程，影响模型的优化方向，还直接影响到最终模型的泛化能力和实用性，对于实现高效、准确的机器学习模型至关重要。常用的损失函数主要可以分为两大类：分类问题的损失函数和回归问题的损失函数。今天我就从这两大类入手，介绍6个深度学习最常用的损
深度学习机器学习
深度之眼官方账号 2024-03-25
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