嘿，Java開發(fā)人員們，有個重大好消息要告訴你們：Spring如今已正式支持通過SpringAI模塊來構(gòu)建AI應用程序。在本教程中，我們將使用SpringBoot、React、Docker以及OpenAI來構(gòu)建一個聊天機器人的應用程序。此應用程序能夠讓用戶與由AI驅(qū)動的聊天機器人進行交互，可以向其提出問題，并實時獲取回復。文中提到的全部源代碼已在GitHub存儲庫中予以提供。歡迎給它加星標，然后搬運該源代碼庫進行嘗試體驗。為了讓你對所要構(gòu)建的內(nèi)容有...

美國加州州長GavinNewsom在今天凌晨正式否決——SB1047法案！值得一提的是，過去30天Gavin一共簽署了17個關(guān)于監(jiān)管大模型、生成式AI安全使用的法案，唯獨否決了1047，看來他也不是一個糊涂人。在這個積極否決的過程中，AI界泰斗吳恩達、圖靈獎獲得者YannLeCun、斯坦福教授李飛飛等發(fā)揮了重要作用。尤其是吳恩達，曾多次在公開場合呼吁科技人士抵制該法案功勞非常大。對于全球開發(fā)者來說今天也是個重要的日子，可以繼續(xù)使用Meta、...

數(shù)據(jù)集是大模型競爭的關(guān)鍵要素之一，AI大模型的突破得益于高質(zhì)量數(shù)據(jù)的發(fā)展。訓練大模型需要大規(guī)模、高質(zhì)量、多模態(tài)的數(shù)據(jù)集，通常需要從各個領(lǐng)域和多個數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以是文本、圖像、語音、視頻等多種形式。大語言模型訓練使用的數(shù)據(jù)集規(guī)模爆發(fā)式增長。從2018年GPT1數(shù)據(jù)集約為4.6GB，2020年GPT3數(shù)據(jù)集達到了753GB，而ChatGPT的數(shù)據(jù)集為超萬億單詞的人類語言數(shù)據(jù)集（約45TB）。OpenAI并沒有公開訓練ChatGPT的相關(guān)...

VARAG（視覺增強檢索和生成）：是一種視覺優(yōu)先的RAG引擎，強調(diào)基于視覺的檢索技術(shù)。它通過視覺語言模型集成視覺和文本數(shù)據(jù)，增強了傳統(tǒng)的檢索增強生成(RAG)系統(tǒng)。??支持的檢索技術(shù)VARAG支持多種檢索技術(shù)，針對不同用例進行了優(yōu)化，包括文本、圖像和多模式文檔檢索。以下是支持的主要技術(shù)：簡單RAG（帶OCR）?簡單RAG（檢索增強生成）是一種高效而直接的方法，用于從文檔中提取文本并將其輸入到檢索管道中。VARAG通過Docling整合...

隨著大型語言模型（LLMs）的快速發(fā)展，醫(yī)學領(lǐng)域的應用也取得了顯著進展。但是大多數(shù)現(xiàn)有的醫(yī)學語言模型主要集中在英語語言環(huán)境中，限制了其在非英語國家和地區(qū)的應用潛力。為了填補這一空白，來自上海交大和上海人工智能實驗室的研究團隊研發(fā)了一個開源的、多語言的醫(yī)學語言模型，旨在為全球多語言用戶提供高質(zhì)量的醫(yī)學支持。這個醫(yī)學模型的主要貢獻包括三個方面。研究團隊構(gòu)建了一個名為MMedC的大規(guī)模多語言醫(yī)學語料庫，包含約...

什么是LangChain？LangChain是一個用于開發(fā)基于語言模型的應用程序的框架。我們相信，最強大和最有差異化的應用程序不僅會通過API調(diào)用語言模型，而且還會：數(shù)據(jù)感知：將語言模型連接到其他數(shù)據(jù)源自主：允許語言模型與其環(huán)境交互因此，LangChain框架的設計目標是使這些類型的應用程序成為可能。LangChain框架提供了兩個主要的價值主張：組件：LangChain提供了與語言模型工作所需的組件的模塊化抽象。LangChain還有這些抽象的實現(xiàn)...

今天給大家介紹一篇普林斯頓大學提出的時間序列大模型工作，是首個基于MoE的百萬級別參數(shù)時間序列大模型，將時序大模型參數(shù)量擴展到2.4billion的水平，在多個數(shù)據(jù)集上取得了顯著優(yōu)于其他時間序列大模型的效果。論文標題：TIMEMOE:BILLIONSCALETIMESERIESFOUNDATIONMODELSWITHMIXTUREOFEXPERTS下載地址：https:arxiv.orgpdf2409.16040v11、背景時間序列大模型是目前的一個研究熱點，很多工作都利用大量的時間序列數(shù)據(jù)訓練專屬于...

Blaze是快手自研的基于Rust語言和DataFusion框架開發(fā)的Spark向量化執(zhí)行引擎，旨在通過本機矢量化執(zhí)行技術(shù)來加速SparkSQL的查詢處理。Blaze在快手內(nèi)部上線的數(shù)倉生產(chǎn)作業(yè)也觀測到了平均30%的算力提升，實現(xiàn)了較大的降本增效。本文將深入剖析blaze的技術(shù)原理、實現(xiàn)細節(jié)及在快手實際生產(chǎn)環(huán)境中的真實表現(xiàn)。一、研究背景當下，Spark的重要發(fā)展方向之一是通過向量化執(zhí)行進一步提升性能。向量化執(zhí)行的思想是將算子的執(zhí)行粒度從每次處...

1.視頻生成挑戰(zhàn)與機遇我們首先來看看，國際酒店視頻生成所遇到的挑戰(zhàn)。隨著AIGC技術(shù)的發(fā)展，我們關(guān)注其在實際業(yè)務中的應用。我們認識到AIGC已具備生成視頻的能力，且我們的業(yè)務對此有相應的需求。因此，我們首先確定了使用AIGC生成視頻的場景。接下來，我們考慮如何將視頻制作工程化，并確保視頻質(zhì)量。回到視頻本身，目前其核心元素有兩點：文案和圖片。我們需要審視現(xiàn)有的文案和圖片資源，通過組織這些內(nèi)容生成視頻，并以賦能...

近日,人工智能領(lǐng)域的巨頭OpenAI迎來了一系列重大人事變動和可能的結(jié)構(gòu)調(diào)整,引發(fā)業(yè)界廣泛關(guān)注。多位公司高層相繼宣布離職,同時公司進行了大規(guī)模的領(lǐng)導層重組,這些變化可能標志著OpenAI即將進入一個新的發(fā)展階段。根據(jù)OpenAICEOSamAltman的內(nèi)部通知,長期擔任首席技術(shù)官(CTO)的MiraMurati已決定離職。Mira在OpenAI工作了6.5年,對公司從一個鮮為人知的研究實驗室發(fā)展為重要的AI公司做出了巨大貢獻。在她的離職聲明中,Mira回顧了在Op...

嘉賓丨楊龔軼凡、蔡哲文撰稿丨張潔出品51CTO技術(shù)棧（微信號：blog51cto）OpenAI前首席科學家伊利亞曾公開表示：“GPU就是新時代的比特幣。”大模型一朝起飛，算力需求激增。作為AI淘金熱里“賣鏟子的人”，英偉達也因此成為了這輪技術(shù)變革里的最大贏家。隨著AI軍備競賽的升級，即使GPU價格一路看漲，市面上也常常“一卡難求”。一方面，GPU產(chǎn)能吃緊，實在無法跟上需求；另一方面，若是算力供給受制于人，那就等于將領(lǐng)先窗口期拱...

導語：大模型技術(shù)正以前所未有的速度與各領(lǐng)域融合，為各行各業(yè)帶來變革，圍繞快手B端商業(yè)化的業(yè)務場景，本文詳細闡述了構(gòu)建基于LLM的Agent技術(shù)平臺的策略、挑戰(zhàn)及解決方案，為您帶來寶貴的見解與啟示。一、大模型應用建設背景快手商業(yè)化業(yè)務中臺，作為核心支撐，全面賦能內(nèi)部的一線銷售、運營團隊，以及外部的代理商和服務商。面對大模型技術(shù)的浪潮，我們精準捕捉智能化轉(zhuǎn)型的先機。面對眾多可選擇的技術(shù)路徑，經(jīng)過我們進行了深...

前面圖解了Transformer整體架構(gòu)和編碼器，今天圖解解碼器。先來個整體視角：再逐步分解開來：WHAT'STHEDECODER解碼器是將編碼輸入和先前生成的標記轉(zhuǎn)換為上下文感知輸出的關(guān)鍵所在。可以把它想象成藝術(shù)家，從草圖中繪制出最終的畫作。???STEP1PROCESSINGTHETARGETSEQUENCESTEP1.1TargetSequenceEmbedding解碼器首先對需要處理的序列進行嵌入，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為其能夠理解的格式。STEP1.2PositionalEncoding由于Transformers不...

前面圖解了Transformer整體架構(gòu)，今天圖解編碼器。先來個整體視角：再逐步分解開來：????????'??????????????????????編碼器負責通過自注意力機制和前饋層處理輸入的token，從而生成具有上下文感知的表示。??它是NLP模型中理解序列的核心動力。????????1.1:??????????????????????????????編碼器的第一步是將每個輸入的單詞嵌入為一個大小為512的向量。??這種嵌入過程只發(fā)生在最底層的編碼器中。可以把它想象成把單詞翻譯成模...

前面我們圖解了簡單線性回歸，也就是只有一個自變量，今天我們來看看自變量有多個的情況，也就是多重線性回歸。先來個整體視角：再逐步分解開來：????????????????????????????????????我們用體重作為因變量，身高作為自變量，并假設它們之間有某種線性關(guān)系。??????????????????????????????????????!要想得到一個好模型就必須先充分了解數(shù)據(jù)。在正式訓練模型之前，先來探索分析數(shù)據(jù)。看，Gender居然也是個重要因素。當我們將身...

本文將全面探討在網(wǎng)格環(huán)境下，模仿學習中一些著名方法的測試運行與結(jié)果對比分析。簡介強化學習（RL）是機器學習的一個分支，圍繞通過標量信號（獎勵）的指導進行學習；這與監(jiān)督學習是不同的，監(jiān)督學習需要目標變量的完整標簽。我們可以通過一個直觀的例子來解釋強化學習。比如一所學校有兩個班，連續(xù)重復兩種類型的測試。第一個班完成了測試并獲得了完整的正確答案（監(jiān)督學習：SL）。第二個班也完成了測試，但是只得到每個問題...

線性回歸可謂是機器學習界的helloworld，在現(xiàn)實中也有廣泛應用，今天我們以圖表為主，用可視化方法重新審視下這個模型。先來個整體視角：再逐步分解開來：????????????????????????????????????????????如果自變量只有一個，我們稱為簡單線性回歸，雖然簡單，但很強大，能用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的變化趨勢。??????????????????????????線性回歸的目標是擬合一條直線，這條直線最能體現(xiàn)自變量和因變量之間的線性依賴關(guān)系。????????...

OpenAI向所有ChatGPTplus和Team用戶開放了高級語音模式，玩法是層出不窮其中很多是相當有創(chuàng)意。標普全球AI副總監(jiān)AJSmith便展示了與ChatGPT一起合唱披頭士的經(jīng)典歌曲《EleanorRigby》。整個演唱過程相當絲滑，并且AI還會時不時的稱贊他幾句唱的很好。Smith表示，最初ChatGPT是知道《EleanorRigby》這首歌曲的，但是它不敢跟著唱。這是因為OpenAI怕侵犯音樂版權(quán)的問題，禁止AI進行類似的演唱。于是Smith更改了提示“我們可以玩?zhèn)€...

全球最大社交平臺Meta（Facebook、Instagram、WhatsApp等母公司）聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO扎克伯格接受了，前Vox著名記者CleoAbram的專訪。主要談到了Meta最新發(fā)布的變革性產(chǎn)品全息AR眼鏡，開源大模型、生成式AI的發(fā)展以及全球開發(fā)者非常關(guān)心的Llama4。扎克伯格親口確認了Llama4使用了超過10萬個GPU進行訓練。目前Meta公開的算力是60萬塊GPU，也就是說Llama4已經(jīng)成為Meta的主力拳頭產(chǎn)品，使用更多的GPU訓練有助于突破AI極限。下面的內(nèi)容...

“經(jīng)驗主義不可犯，否則是需要付出代價的”在上一篇文章中說過最近在做ComfyUI工作流方面的業(yè)務，具體的可以看之前的文章——??再談大模型工作流技術(shù)之——ComfyUI框架??。由于ComfyUI并不是一個組織或企業(yè)開發(fā)的，因此它目前的生態(tài)還不夠完善，甚至沒有一個完善的官方文檔。特別是對程序員來說，想使用ComfyUI的接口要么自己去網(wǎng)上找一些別人使用接口的說明或者是去github上自己翻官方提供的一些簡單案例。而這次問題就出...