理解人的表现 人类水平表现这个词在论文里经常随意使用，但现在告诉这个词更准确的定义，特别是使用人类水平表现这个词的定义，可以帮助推动机器学习项目的进展。还记得上个博客中，用过这个词“人类水平错误率”用来估计贝叶斯误差，那就是理论最低的错误率，任何函数不管是现在还是将来，能够到达的最低值。先记住这点，
摘要：火到现在的ChatGPT到底是什么？它背后有哪些技术？对于我们的工作和生活会有啥影响？快来一起了解吧~ 本文分享自华为云社区《零基础解读ChatGPT：对人类未来工作是威胁还是帮助？》，作者：关耳山石。 前言 年前到现在，一直被ChatGPT的新闻轰炸，现在还越来越热闹了，关于ChatGPT技
事情是这样的： 这几天用户反映在erp的db数据库中A账套中上传pdf附件有时能上传有时不能，以前又是好的。换成表格文件也是时好时坏。一开始我判断可能是用户的系统环境或文件本身的问题，后来排查更换电脑后一样，后来切换同一数据库db下的B账套操作又都是正常上传的。 经过debug发现系统报错位置在插入
https://zhuanlan.zhihu.com/p/384436119 背景 在现实空间中，人类的活动范围和接触人的范围有限，人和人最初的信任是建立在小团体或部落内部。随着全球化进展，人类的活动已经遍布全球，通信极度发达，能够低延迟的在地球的两端进行通话，甚至是太空与地面的通话（参考：卫星互联
https://www.cnblogs.com/a00ium/p/13177272.html 人类都是视觉动物，讲究一图胜千言。如果没了可视化，那么你在跟领导汇报工作时，很大程度会鸡同鸭讲。其实 excel2016+已经是一个不错的数据分析及可视化工具了(支持几十种数据源),但是，不方便权限控制，集
YAML（YAML Ain't Markup Language）是一种人类可读的数据序列化格式，常用于配置文件和数据交换。在 Go 语言中，你可以使用 gopkg.in/yaml.v3 包来解析和生成 YAML 数据。本文将介绍如何使用 gopkg.in/yaml.v3 来处理 YAML 数据。 安
介绍 Arrow是一个Python库，它提供了一种合理且对人类友好的方法来创建、操作、格式化和转换日期、时间和时间戳。它实现了对datetime类型的更新，填补了功能上的空白，提供了一个智能的模块API，支持许多常见的创建场景。简单来说，它可以帮助您使用更少的导入和更少的代码来处理日期和时间。 Ar
为视觉语言多模态模型进行偏好优化 训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本，因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种
如何改善模型的表现 学过正交化，如何设立开发集和测试集，用人类水平错误率来估计贝叶斯错误率以及如何估计可避免偏差和方差。现在把它们全部组合起来写成一套指导方针，如何提高学习算法性能的指导方针。 所以想要让一个监督学习算法达到实用，基本上希望或者假设可以完成两件事情。首先，的算法对训练集的拟合很好，这
上周的热门开源项目让我想起了「图灵测试」，测试者在不知道对面是机器还是人类的前提下随意提问，最后根据对方回复的内容，判断与他们交谈的是人还是计算机。如果无法分辨出回答者是机器还是人类，则说明机器已通过测试，具有人类的智力水平。 虽然现在大模型的回答还充满 AI “味”，可以一眼识破，但 GitHu
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 准确的人类活动识别（HAR）是实现新兴的上下文感知应用程序的关键，这些应用程序需要了解和识别人类行为，例如监测独居的残疾人或老年人。传统上，HAR是通过环境传感器（例如，相机）或通过可穿戴设备（例如，具有
指令微调 是一种技术，它能让大语言模型 (LLMs) 更好地理解和遵循人类的指令。但是，在编程任务中，大多数模型的微调都是基于人类编写的指令 (这需要很高的成本) 或者是由大型专有 LLMs 生成的指令 (可能不允许使用)。 我们推出了一个叫做 StarCoder2-15B-Instruct-v0.
whisper介绍 Open AI在2022年9月21日开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper神经网络，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。 Whisper系统所提供的自动语音辨识（Automatic Speech Recognition，ASR）模型是被训练来运行语音辨识与
世间无限丹青手，遇上AI画不成。最近一段时间，可能所有人类画师都得发出一句“既生瑜，何生亮”的感叹，因为AI 绘画通用算法Stable Diffusion已然超神，无需美术基础，也不用经年累月的刻苦练习，只需要一台电脑，人人都可以是丹青圣手。 本次我们全平台构建基于Stable-Diffusion算
# MD5算法 在我们进行js逆向的时候. 总会遇见一些我们人类无法直接能理解的东西出现. 此时你看到的大多数是被加密过的密文. MD5是一个非常常见的摘要(hash)逻辑. 其特点就是小巧. 速度快. 极难被破解. 所以, md5依然是国内非常多的互联网公司选择的密码摘要算法. 1. 这玩意不可逆
人工智能大模型之开源大语言模型汇总（国内外开源项目模型汇总） Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。 所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI
Smiling & Weeping 难怪春迟迟不来，原来是我把雪一读再读 一、大型语言模型（LLM）理论简介 1 大型语言模型（LLM）的概念 大语言模型（LLM，Large Language Model），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能。 LLM 通常指包含数百亿（或更多
一、摘要 在家中睡眠期间对人体生命体征进行实时监测对于实现及时检测和救援至关重要。然而，现有的用于监测人类生命体征的智能设备存在高复杂性、高成本、侵入性或低准确性的缺点。因此，迫切需要开发一种简化、无干扰、舒适、低成本的睡眠实时监测系统。在本研究中，基于低成本的压电陶瓷传感器开发了一种新型智能枕头。
为什么是人的表现？ 在过去的几年里，更多的机器学习团队一直在讨论如何比较机器学习系统和人类的表现，为什么呢？ 认为有两个主要原因，首先是因为深度学习系统的进步，机器学习算法突然变得更好了。在许多机器学习的应用领域已经开始见到算法已经可以威胁到人类的表现了。其次，事实证明，当试图让机器做人类能做的事情
最近，有一些大型内核卷积网络的研究，但考虑到卷积的平方复杂度，扩大内核会带来大量的参数，继而引发严重的优化问题。受人类视觉的启发，论文提出了外围卷积，通过参数共享将卷积的复杂性从 \(O(K^{2})\) 降低到 \(O(\mathrm{log} K)\)，有效减少 90% 以上的参数数量并设法将内
