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揭秘！如何將動效描述自動轉化為動效代碼
導讀：在上一篇文章中，我們詳細介紹了Vision動效平臺的渲染引擎——Crab，并分享在復雜動效渲染場景下積累的實踐經驗和精彩案例。今天，我們將揭秘如何將「動效描述翻譯為動效代碼」——從Lottie導出CSSAnimated代碼。一、項目背景在進行前端頁面開發中，經常需要涉及到元素動效的開發，比如按鈕的呼吸狀態動效，彈窗的出現和消失動效等等，這些動效為用戶在頁面交互過程中獲得良好的體驗起到重要的作用。要開發這些動效，一般...前端java動效解鎖AI潛力：AI在銷售領域的應用案例(非Chatbot)
原創編者按：在人工智能技術日益普及的今天，企業如何有效地利用AI創造價值，而不僅僅停留在開發Chatbot的層面？我們今天為大家分享的這篇文章，作者的觀點是：企業應該將AI應用于解決具體的業務問題，而不是僅僅追隨AIChatbot的潮流。本文為我們揭示了AI在銷售領域的三個創新應用場景。從特征工程到非結構化數據處理，再到精準的潛在客戶評分，每一個場景都展示了AI如何解決實際業務問題，而不是停留在表面的"智能對話"層面。在AI...AI為啥強化學習開始成為了大語言模型（LLM）的新寵？
一、強化學習基礎概述強化學習是機器學習的一個分支，核心在于智能體（agent）與環境（environment）的交互。智能體執行動作（action），環境隨之反饋獎勵（reward）和新的狀態（state）。智能體的目標便是通過不斷試錯，學習到能最大化長期累積獎勵的策略（policy）。大語言模型的預訓練依賴海量無監督文本數據，構建起龐大的參數空間來捕捉語言規律。然而，這一過程存在諸多短板：缺乏任務針對性：預訓練后的模型像是個“知識...LLM大語言模型算力MIT：LLM的思考方式竟然和大腦相似
精華一、背景1.人工智能與神經科學的融合在當今科技飛速發展的時代，人工智能與神經科學的交叉領域正成為科研的熱點方向。大語言模型（LLMs）作為人工智能領域的重要成果，其與人類大腦語言處理機制的關系備受關注。從本質上講，這一研究方向旨在探尋機器如何像人類大腦一樣理解和處理語言，這不僅有助于提升人工智能技術的性能，更有助于揭示人類認知的奧秘。過往研究已發現LLMs與大腦在某些方面存在相似之處，如特征提取和表征等...LLM人工智能訓練策略我們一起聊聊分類模型：層次聚類
1.算法介紹層次聚類（HierarchicalClustering）是一種常用的數據聚類算法，它通過構建一個聚類樹來分析數據集的相似度和差異。這種算法不需要預先指定聚類數，非常適合于探索性數據分析。層次聚類主要包括兩種方法：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。本文將重點介紹凝聚型層次聚類，并通過MATLAB實現數據的層次聚類分析。2.算法原理凝聚型層次聚類的基本步驟如下：初始化：開始時，將每個數據點視為一個獨立的聚類...分類模型層次聚類數據分組微軟推出MixLLM，全局混合精度量化方法助力模型效能飛躍
量化已成為壓縮大語言模型（LLMs）的最有效方法之一。然而，現有的量化方案仍然存在不可忽視的準確性下降或系統效率低下的局限性。在本文中，我們全面分析了量化的一般原則對準確性、內存消耗和系統效率三角關系的影響。我們提出了MixLLM，這是一種基于輸出特征之間的混合精度量化的方法。MixLLM從全局視角識別高顯著性的輸出特征，而非僅在單層內部，有效地為最需要的輸出特征分配更大的位寬，從而在低內存消耗的情況下實現良...MixLLM語言模型VAE從0到1開發AI Agent | Plan-and-Execute 如何解決AI復雜任務
智能體是一種能夠感知環境、做出決策并采取行動的系統。這些系統能夠執行被動的任務，也能夠主動尋找解決問題的方法，適應環境的變化，并在沒有人類直接干預的情況下做出決策。1.業務需求現在有一個生意很好的鮮花店在運營花店的過程中，經常遇到特殊情況導致大量花朵損壞，會導致庫存短缺的問題因此花店急需一個能夠精準預測和優化庫存的解決方案來應對這場危機，否則我們將失去大量顧客并且信譽受損。可是，花店人力嚴重不足A...AIAgent結構化ChatGPT寫作指南發布：12個案例助力高效學習
精華本周，OpenAI發布了《學生使用ChatGPT寫作指南》博文。內文中針對生成式AI在教育領域的批評，回應稱ChatGPT只是一款AI工具，學生合理使用ChatGPT工具，可以深入理解復雜概念，但錯誤的使用方式可能會適得其反，剝奪學生練習和提高技能的機會。同時其表示，ChatGPT可以作為教育工具，幫助學生提升嚴謹思維和清晰寫作的能力。OpenAI也提到，也有一些使用ChatGPT的方法會對學習產生反作用，比如生成一篇作文而不是自己寫作，這就剝...ChatGPTAI教育你可能不知道：Google AI正在悄悄改變各行各業
??AI，不僅是高科技，更是新助手！許多人一提到AI，就想到深奧的算法和復雜的代碼。其實，AI已經化身為我們身邊可靠的助手，它正在以你意想不到的方式，讓生活變得更便捷、更高效。這些變化，都基于AI強大的能力：?多模態能力:AI不再只理解文字，還能“看懂”圖片，聽懂聲音。例如，VolkswagenofAmerica的車輛手冊查詢，就可以通過手機攝像頭識別儀表盤的指示燈，而Snap的“MyAI”聊天機器人，能理解你發給它的文字和圖片，實...AI多模態技術大模型的嵌入——Embedding與向量——Ve ctor
原創“向量是大模型的基石，嵌入是大模型的入口”最近在研究RAG然后帶來了對嵌入與向量的思考；畢竟嵌入與向量是實現大模型的基礎；嵌入解決的是數據向量化的問題，而向量解決的是數據之間的關系問題。Embedding中文翻譯是嵌入，但更形象的理解是——在機器學習和大模型中，嵌入是一種數據向量化或向量表示的技術；簡單來說就相當于一個轉換器，把人類能夠理解的數據包括文本，圖像等轉換為大模型方便處理的向量數據。而向量是數學...大模型嵌入Embedding是時候接受真實世界的檢驗啦！UCLA&谷歌提出首個評估生成視頻物理常識數據集VideoPhy
精華文章鏈接：https:arxiv.orgabs2406.03520項目鏈接：https:github.comHritikbansalvideophy總結速覽解決的問題隨著互聯網規模的視頻數據預訓練的進展，文本生成視頻（T2V）模型能夠生成高質量的視頻，涵蓋各種視覺概念、合成逼真的動作以及渲染復雜的物體。然而，目前的T2V模型在生成的視頻中缺乏物理常識，尤其是在模擬真實世界活動時，無法準確遵循物理法則。盡管已有一些評估視頻質量的方法（如VBench），但這些方法并未特別...視頻數據集AI牛津&Meta最新！PartGen：基于多視圖擴散模型的多模態部件級3D生成和重建！
文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2412.18608項目鏈接：?https:silentchen.github.ioPartGen總結速覽解決的問題當前的3D生成與掃描技術能夠生成具有高質量形狀和紋理的3D資產，但這些資產通常是單一的、不具備結構的整體表示（如隱式神經場、高斯混合體或網格）。然而，專業應用與創意工作流中需要結構化的3D資產，這些資產由具有獨立意義的部分組成，便于重用、編輯與動畫制作。提出的方案本文提出了PartGen，能夠將無結構的3D對...3D模型來認識一下 Ivy-VL：一種僅包含 30 億個邊緣設備參數的輕量級多模態模型
原創 精華01、概述隨著人工智能（AI）技術的快速發展，一個長期存在的挑戰愈發凸顯：如何在模型規模、效率和性能之間找到平衡。傳統上，模型越大，性能往往越強，但這也意味著對計算資源的要求更高，使得AI技術在廣泛應用時面臨障礙，尤其對于缺乏高端計算設備的組織和個人來說更是如此。而多模態AI（同時處理文本、圖像等多種數據的能力）更是進一步提高了技術門檻。如何解決這些問題，讓AI變得更加普及和高效，是行業亟需攻克的難題。...多模態AI模型大語言模型Google 的六大人工智能更新 – 2024 年綜述
原創01、概述隨著2025年即將到來，Google繼續穩居技術創新的前沿。2024年，Google再次推出了一系列引領潮流的創新工具，進一步推動了人工智能（AI）的應用和整合。無論是提升用戶生產力、開拓創作的無限可能，還是徹底改變AI的應用方式，Google最新的技術更新都帶來了許多值得關注的亮點。本文將深入探討Google2024年推出的幾大重要更新，包括Gemini2.0Flash、GoogleAIStudio、Imagen3和Veo2等。02、Gemini2.0Flash2024年，Google推...人工智能Google谷歌會議音頻流出！CEO劈柴：2025年事關重大，將迎來顛覆時刻!全力聚焦Gemini在C端增長!
原創編輯伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）谷歌剛剛舉行的2025年戰略會議，其音頻流出！明年對于谷歌意義非凡！據CNBN表示，在12月18日的會議上，劈柴和其他谷歌高層身穿節日丑毛衣，熱烈討論即將到來的2025年，尤其是與AI相關的內容！CEO劈柴表示，谷歌將在今年上半年推出多項AI功能。他說：“我認為2025年將至關重要。我們需要深刻認識到這個時刻的緊迫性，必須加快公司發展的步伐。風險很大。這是一個顛覆性的時刻。2025...C端谷歌AIDeepSeek AI發布DeepSeek-V2.5-1210：DeepSeek-V2.5的更新版本，模型性能顯著提升
原創01、概述人工智能（AI）的發展日新月異，而DeepSeekAI作為行業的引領者，持續推動技術的進步。無論是在推理、數學還是編程領域，其產品一直備受關注。最近，DeepSeekAI發布了最新版本DeepSeekV2.51210，以卓越性能和廣泛適用性，引發了業內外的熱議。這一升級版不僅在數學運算和編程任務上表現出色，還在寫作與邏輯推理方面展現了令人印象深刻的能力，為用戶提供了一種更加穩定和高效的智能工具。02、突破性的技術升級：從模型...大語言模型基于谷歌Gemini多模態模型實現PDF文檔自動化處理
原創本文將提出一種新的PDF文檔自動化處理方案，從而成功處理其中的表格、圖像、圖形或方程式等對象。引言近年來，自動化文檔處理成為ChatGPT革命的最大贏家之一，因為LLM能夠在零樣本設置中處理廣泛的主題和任務，這意味著無需域內標記的訓練數據。這使得構建AI驅動的應用程序來處理、解析和自動理解任意文檔變得更加容易。雖然使用LLM的簡單方法仍然受到非文本上下文（例如圖形、圖像和表格）的阻礙，但是這正是我們將在本文中嘗...LLMGemini大型模型COZE應用：3分鐘用字節“扣子”打造股票AI分析工作流
今天，我將為大家介紹如何利用字節跳動旗下的AI智能體開發平臺“扣子Coze”來打造一個股票分析工作流（workflow），并基于此工作流發布一個股票分析器機器人。圖片首先，讓我們明確什么是工作流。Coze扣子的工作流功能允許用戶通過直觀的可視化界面，將大語言模型、代碼塊、插件等元素靈活組合，編織成復雜且高效的工作流程，從而擴展大模型的應用場景。在這個特定的股票分析工作流中，我們的目標是讓用戶輸入股票名稱后，能夠...COZE應用機器人大語言模型o1慢思考推理系統的破局之路：模仿、探索與自我提升的深度揭秘！
精華最近，像o1這樣的慢思考推理系統在解決復雜推理任務上表現出色，但核心技術未公開。研究界想探索其技術基礎，本文在此背景下展開研究。其重要意義在于提出的框架和方法能有效訓練推理模型，在多個基準測試上取得不錯效果，有助于推動大語言模型在復雜推理領域的發展，縮小與行業領先系統的差距，且研究資源公開，利于后續進一步研究和合作。解讀本文旨在復現類似o1的慢思考推理系統，提出“模仿、探索和自我改進”框架。首先通...大語言模型o1多模態大語言模型的空間智能探秘：突破與挑戰
人們在日常生活中需要視覺空間智能來處理空間信息，但多模態大語言模型在這方面的能力尚未得到充分研究。本文構建了VSIBench基準測試，對模型進行評估和分析，有助于了解模型的優勢和不足，為提升模型的視覺空間智能提供方向，推動相關領域發展，如機器人、自動駕駛和ARVR等，使模型能更好地應用于實際場景。本文圍繞多模態大語言模型（MLLMs）的視覺空間智能展開研究。首先介紹了視覺空間智能的概念及相關能力分類，接著提出了...多模態大語言MLLMs
