前言本文基于Kaggle平臺—洪水數據集的回歸預測（文末附數據集），更新CNN、LSTM、LSTMAttention、TransformerBiLSTM、CNNBiLSTMAttention等模型的可視化分析！1.更新介紹（新增可視化代碼）1.1新增可視化對比（1）柱狀圖對比：（2）雷達圖可視化對比：（3）預測擬合對比：1.2模型簡介包括完整流程數據代碼處理：回歸預測數據集制作、數據加載、模型定義、參數設置、模型訓練、模型測試、預測可視化、模型評估2.數據預處理數據...

GraphRAG是一種擴展的RAG范式，通過構建圖結構來組織背景知識，其中節點代表實體、事件或主題，邊代表它們之間的邏輯、因果或關聯關系。它不僅檢索直接相關的節點，還會遍歷圖以捕獲相互連接的子圖，從而發現隱藏的模式。GraphRAGvsRAGGraphRAG是否真的有效，以及在哪些場景下圖結構能為RAG系統帶來可衡量的好處？廈大和港理工提出的GraphRAGBench基準測試框架，旨在全面評估GraphRAG模型在分層知識檢索和深度上下文推理中的表...

獨木不成林，隨著基于大型語言模型（LLM）的多智能體系統（MAS）的崛起，我們見證了智能體團隊在復雜任務中展現的驚人潛力，儼然形成了數字世界的"智慧軍團"。然而，當這些"AI戰隊"深入醫療診斷、金融決策等關鍵領域時，你是否為這些安全隱患夜不能寐：攻擊者"策反"智能體，讓系統輸出錯誤內容卻渾然不覺？攻擊者注入的病毒像"數字病毒"般在智能體間傳播，導致集體表現出"中毒"現象？傳統單agent防御策略在應用于多智能體系統時...

“通過生成像素來模擬真實世界，不僅是一種浪費，更是注定失敗。”2024年2月，當OpenAI的Sora驚艷全球時，圖靈獎得主楊立昆的這句炮轟猶如在AI界投下一顆炸彈。  這位Meta首席AI科學家與網友展開了數天的唇槍舌戰，甚至憤怒表示：“我從沒想過會看到這么多從未為AI或機器學習做過任何事情的人告訴我，我對AI的觀點是錯誤、愚蠢、盲目的。” 十五個月后的今天，楊立昆用行動證明了自己的堅持。他親自發布了VJEPA2...

在細胞這個「工廠」中，氮氧硫（NOS）鍵就像一個可逆的「智能開關」，能夠根據環境中的氧化還原變化調節酶活性。2021年，來自德國哥廷根喬治奧古斯特大學的團隊，通過研究淋病奈瑟氏球菌的轉醛醇酶，發現了存在于賴氨酸和半胱氨酸之間的NOS鍵。這項研究超越了單一病原體和酶的研究范疇，為跨學科的蛋白質科學、藥物設計和生物工程奠定了重要基礎。然而，隨著蛋白質結構數據的爆炸式增長，以及科學界對蛋白質結構中化學鍵的持續...

出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）許多大模型的“上新消息”往往都不是官宣給出的，而是——不小心從GitHub泄露出來的。但這一次，事情比以往都更炸裂：特朗普政府的“AI接管計劃”被曝出，就藏在GitHub的一個公開倉庫里！6月10日，有眼尖的開發者在GitHub上發現了這個名為“AI.gov”的項目。媒體隨后聯系了相關部門核實情況，不出幾個小時，整個代碼庫就被火速下線。據一個已被移除的GitHub頁面顯示，美國總務管理局（GSA...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2506.05302項目地址：https:perceiveanything.github.io亮點直擊PAM（PerceiveAnythingModel），一種端到端的區域級視覺語言模型，旨在實現圖像和視頻中快速、全面、細粒度的視覺理解。SemanticPerceiver（語義感知器）的組件，有效利用SAM2主干網絡中的中間視覺特征，將通用視覺信息、定位信息和語義先驗融合為視覺token。開發了一套先進的數據精煉與增強流程，結合領先的VLM（如GPT4o）與人工專...

如今AI雖已全面普及，但多數職場人士仍難以統一運用各類互不相關的工具：一會需要使用聊天機器人、一會需要將文本復制到摘要器內，再加上會議轉錄和翻譯，將本應順暢的工作流程拆分得零散瑣碎。所以問題來了：為什么不能把各項AI功能集中起來？為此我決定構建單一Web門戶，供用戶隨時上傳文檔、提問、獲取摘要、轉錄會議內容、翻譯文件，甚至從PDF中提取表格等。其功能不求花哨、只講實用，旨在解決我們每天面臨的實際問題。下...

在人工智能邁入大語言模型（LLMs）主導的新階段后，我們獲得了許多驚艷的技術能力，豐富的語言理解、流暢的文本生成，以及令人信服的對話模擬。但當我們期待與AI維持一場“持久而個性化”的深度交流時，現實卻給我們潑了一盆冷水——它們很“健忘”。對“記憶力差”的大模型說不盡管GPT類模型在推理和語言風格把控上令人欽佩，但它們的記憶方式仍停留在“即時記憶”階段。由于依賴固定長度的上下文窗口，它們往往只能記住“最近...

導語：AI，不止是聊天機器人，它正重構政府效率在英國，一份房屋建設或改造的申請常常需要數周才能審批通過。根源在于大量基于紙質檔案的城市規劃文件，圖紙模糊、注釋潦草、信息零散，規劃人員常常要花上2小時手動處理一份資料。但如今，這一流程將被人工智能徹底改寫。由英國政府AI孵化器團隊i.AI推出的Extract系統，通過接入Google的多模態大模型Gemini，將審批時長壓縮至40秒，并計劃在2026年春季向全國所有地方政府開放！...

今天給大家介紹的這篇文章來自KDD2025，提出了一種適用于時間序列的數據增強方法，核心思路是在頻域進行重要成分的保留和非重要成分的變換，使得增強后的數據既能保證和原始數據語義相同，又能提升數據的多樣性。論文標題：FreRA:AFrequencyRefinedAugmentationforContrastiveLearningonTimeSeriesClassification下載地址：??https:arxiv.orgpdf2505.23181v1??1.研究背景數據增強是深度學習中常用的一種方法，特別是在對比...

今天給大家介紹一篇針對多變量預測單變量場景的時間序列預測優化工作。本文的核心是構建了一種基于卷積的輕量級變量間關系學習模塊，提升變量間關系學習效率和緩解過擬合問題，提升多變量預測單變量的效果。論文標題：CrossLinear:PlugandPlayCrossCorrelationEmbeddingforTimeSeriesForecastingwithExogenousVariables下載地址：??https:arxiv.orgpdf2505.23116v1??1.研究背景時間序列預測有多種問題類型。單變量時間序列...

大模型到底會不會真的思考？這一疑問一直縈繞在人們心中。作為LLM的反對派YannLeCun又拿出了新證據。他參與的最新研究《FromTokenstoThoughts:HowLLMsandHumansTradeCompressionforMeaning》（從詞元到思想：大模型與人類在壓縮與意義之間的權衡）用信息論的全新視角，揭示了大語言模型（LLM）與人類在“理解世界”這件事上的本質差異。人類大腦在處理信息時，善于將紛繁復雜的感知和經驗，壓縮成簡潔而有意義的“概念”。比如...

在AI技術高速發展的當下，企業想要高效、安全且低成本地落地AI應用，開源工具成為了重要選擇。以下為你詳細介紹Dify、RAGFlow、n8n這三款開源工具的核心能力、應用場景及優勢，助你理清企業AI落地的實踐路徑。dify作為"AI應用操作系統"，Dify旨在為企業提供從開發到運營的一站式生成式AI解決方案。其名稱融合了"Define"和"Modify"的含義，體現了持續優化AI應用的核心理念。coverv5optimized工具鏈:Dify平臺包含生產級AI應用構建...

“想賺錢你不一定需要很厲害的技術，關鍵是你能解決大部分人的問題。”很多人說程序員有一個很大的特征就是其思維方式，由于經常要處理邏輯問題因此其邏輯思維能力很強；但其它方式的思維能力又很弱，而且作為程序員又有很強的技術鄙視鏈。而我們今天要說的就是改變我們程序員的思維方式，用技術去解決問題，而不是單純的去學習技術；一個問題有很多種解決方案，而你會的技術可能只是其中之一，而且還不一定是最好的。改變你的...

?“Vanna的核心思想是由大模型替代DBA人員編寫SQL，能夠直接根據自然語言進行數據分析。”在大模型應用中有一種技術叫做NL2SQL——自然語言生成SQL語句；在基于人工智能的數據分析場景中，數據庫是必不可少的一個環節。但怎么處理數據庫中的數據卻有不同的思路，比如類似于傳統數據分析，使用SQL讀取數據庫，然后交給大模型進行分析；第二，使用pandas這種數據分析工具，讓大模型調用pandas的函數執行獲取結果；因為存在即合理...

“智能體開發過程中存在很多問題，但由于其執行過程是個黑盒，因此其調試存在更多的困難。”最近一段時間一直在搞智能體方面的開發，主要方向是數據分析智能體；采用的框架是langchain家族的Langgraph框架；原因就在于Langgraph有很強的定制功能。但是，在實際開發的過程中卻一步一步坎，面臨著各種各樣的問題；比如說數據分析結果不準確，找不到數據或文件，在多鏈路的過程中，智能體只能處理一般的需求，另一半需求被忽視。但...

通過將原始輸入轉化為固定維度的高維向量以捕捉語義信息，Embedding（嵌入）模型在構建RAG、推薦系統，甚至自動駕駛模型訓練中都發揮著極為關鍵的作用。近年來，OpenAI、Meta、Google、阿里、騰訊等科技巨頭紛紛加大對Embedding模型研發的投入。以OpenAI為例，其最新推出的textembedding3small模型能夠生成1536維向量，在保持高語義表達能力的同時，實現了更低的延遲和更小的模型體積，非常適合對性能要求較高的大規模語義檢索...

在人工智能領域，“大模型”和“大語言模型”這兩個詞經常被提及，很多人甚至把它們當成了同義詞。其實，這兩者之間存在本質的區別。今天，我就帶你深入剖析什么是大模型，什么是大語言模型（LLM），它們的區別在哪里，以及如何利用這些模型提升你的項目效率。一、大模型到底是什么？“大模型”（FoundationModel）是指基于海量數據訓練出來的通用人工智能模型。它們是擁有龐大的參數規模，通常達到百億、千億級別，具備強大的...

?DeepSeek是如何做專家的負載均衡的？如果你在面試時被問到這個問題，應該怎么回答呢？1.面試官心理分析從面試官的角度來看，你至少得答到下面這兩個層面：第一層，為什么要做專家的負載均衡，動機是什么？第二層，DeepSeek是怎么做的，它具體有什么高明之處？好，那接下來我們就一起來分析拆解一下這道面試題目。2.面試題解析首先第一點，為什么要做專家的負載均衡？這里先給大家科普一下負載均衡的概念，它實際上是分布式服...