摘要使用機器生成的指令跟隨數據對大型語言模型（LLMs）進行指令調優已被證明可以提高其在新任務上的零樣本（zeroshot）能力，但在多模態領域，這一想法尚未得到充分探索。我們首次嘗試使用純語言的GPT4生成多模態語言圖像指令跟隨數據，并通過在這些生成數據上進行指令調優，引入了LLaVA：一個連接視覺編碼器和語言模型的端到端訓練的大型多模態模型，用于通用視覺和語言理解。為了促進未來對視覺指令跟隨的研究，我們構建了兩...

編輯伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）22年9月，肖弘看到了一篇報道紅杉美國的文章，其中說：生成式AI會改變世界。肖弘將這篇文章轉發給了他的聯創，兩人開始著手研究起AI這一領域和方向。“蝴蝶效應”由此開始，直到Manus在AI圈掀起了一場颶風。作為一位連續創業者，肖弘經常提到“窗口期”這個詞——他似乎是一位擅長預判機會、抓住機會的人。肖弘說，2023年是AI產品應用的窗口期，“整個（市場）AI產品的供給非常少...

LuminaBrushLuminaBrush是一個構建交互式工具以在圖像上繪制照明效果的項目。該框架采用兩階段方法：第一階段將圖像轉換為“均勻照明”的外觀，第二階段利用用戶涂鴉生成照明效果。。相關鏈接HF演示：https:huggingface.cospaceslllyasvielLuminaBrushGitHub：https:github.comlllyasvielLuminaBrush演示LuminaBrush目前基于Flux。種子為12345的示例：框架LuminaBrush是一個兩階段框架。第一階段（左側）將圖像轉換為“均勻照明...

在深度學習飛速發展的當下，Transformer架構無疑是閃耀的明星，被廣泛應用于自然語言處理、計算機視覺等多個領域。而Transformer的“智慧源泉”，正是自注意力機制。今天，就讓我們深入剖析這一神奇機制，揭開它的神秘面紗。首先要明白一個概念：為什么需要自注意力機制？傳統的神經網絡，如循環神經網絡（RNN）在處理序列數據時，按順序依次處理每個元素，對于長距離依賴的捕捉能力欠佳，會出現梯度消失或梯度爆炸問題。卷積神...

Instructor是一個用于處理大型語言模型（LLMs）結構化輸出的庫，基于Pydantic構建，支持多種LLM。主要功能包括驗證、重試管理、流式響應等。主要目的是簡化與LLM交互時的結構化輸出處理，避免手動解析文本帶來的麻煩。優點：通過Pydantic模型定義輸出結構，直接映射LLM的響應到類型安全的Python對象。例如，從自然語言中提取用戶信息時，只需定義??User(name:str,age:int)??模型，即可自動解析并驗證結果支持OpenAI、Anthro...

短短六個月內，消費級AI領域的格局已徹底改寫。一些產品突飛猛進，另一些停滯不前，還有少數出人意料的玩家在一夜之間改寫了排行榜。三大趨勢重構競爭版圖：技術平民化革命："Vibecoding"讓非技術用戶通過自然語言構建網頁應用，AI創作門檻坍塌。視頻生成臨界突破：中、美視頻模型陣營分野，Sora、Kling、海螺AI形成風格化產品矩陣。用戶行為質變：從嘗鮮獵奇到剛性依賴，4億周活用戶的ChatGPT印證AI工具常態化。我們借助數據來...

超過三十億年的進化形成了一幅由天然蛋白質編碼的生物學圖景。本文展示了在進化數據上大規模訓練的語言模型可以生成遠離已知蛋白質的功能性蛋白質。我們介紹了ESM3，這是一種前沿的多模態生成語言模型，可以對蛋白質的序列、結構和功能進行推理。ESM3能夠響應復雜提示，結合其多種模態，并通過校準顯著提高生成結果的精確性。我們利用ESM3生成了熒光蛋白。在合成的生成結果中，我們發現了一種與已知熒光蛋白具有遠距離相似性（5...

開源地址：???https:github.comJieShenAIcsdntreemain2502SFT?????train.ipynb???：模型有監督微調的代碼??infer.ipynb??:模型訓練完成后，進行推理的代碼\\{'instruct':'請你給敖丙寫一首詩：','input':'碧海生龍子，云中舞雪霜。','label':'恩仇難兩忘，何處是家鄉？'}預訓練與有監督微調對比兩者的訓練數據，大部分都一模一樣，維度在label部分，SFT需要把指令部分的label設置為100。importjsonfromtypingimp...

本篇是DeepSeek相關系列的第一篇，對DeepSeekR1等大型AI模型進行微調可能需要大量資源，但使用正確的工具，可以在消費級硬件上進行高效訓練。讓我們探索如何使用LoRA（低秩自適應）和Unsloth優化DeepSeekR1微調，從而實現更快、更具成本效益的訓練。DeepSeek最新推出的R1模型在推理性能方面樹立了新的行業標桿，其表現可與許多專有模型相媲美，但與此同時，它依然保持了開源的特性，使得更多的開發者和研究者能夠訪問并基于這一...

Transformer的關鍵組件之一是位置嵌入。你可能會問：為什么呢？因為Transformer中的自注意力機制是排列不變的；這意味著它計算輸入中每個標記從序列中其他標記接收的注意力程度，但它沒有考慮標記的順序。實際上，注意力機制將序列視為一個標記集合。因此，我們需要另一個稱為位置嵌入的組件，它可以考慮標記的順序，并對標記嵌入產生影響。但是，位置嵌入有哪些不同類型，它們又是如何實現的呢？在本文中，我們將研究三種主要...

知名風險投資公司AndreessenHorowitz(a16z)周四剛剛發布了新報告。報告顯示，OpenAI旗下的聊天機器人ChatGPT在2024年下半年恢復了穩健增長。報告發現，ChatGPT用了9個月的時間從2023年11月的每周1億活躍用戶增長到2024年8月的2億，但現在該應用程序只用了不到六個月的時間就再次將這一數字翻了一番。圖源：Similarweb數據來自a16zChatGPT于2022年11月作為研究預覽版發布后不久，成為有史以來最快達到1億月活躍用戶的應用程序—...

在高維數據分析與可視化領域，t分布隨機鄰域嵌入（tDistributedStochasticNeighborEmbedding，簡稱tSNE）因其卓越的降維與可視化能力，成為數據科學家們的重要工具。本文將全面介紹tSNE的算法概述、工作原理，并通過一個詳細的案例分析，展示如何在實際中應用tSNE進行數據可視化。一、什么是tSNE？tSNE是一種非線性降維技術，主要用于高維數據的可視化。由LaurensvanderMaaten和GeoffreyHinton于2008年提出，tSNE通過將高維數據...

1.ProcessbasedSelfRewardingLanguageModels大型語言模型在各類下游任務中表現都很不錯，現在已經在好多場景里廣泛應用了。我們通過用人類標注的偏好數據訓練語言模型，讓它性能得到了進一步提升。不過，這種性能是受限于人類能力上限的。為了突破這個限制，有人提出了自獎勵方法，就是讓語言模型自己給自己輸出的內容獎勵，然后用這些獎勵數據來訓練。但現在已有的自獎勵方法在數學推理場景中不太好用，弄不好還會讓模型性能變...

說實話，我以前特別怕做PPT。每次老板說“做個PPT吧”，我心里就咯噔一下。光是想到要查資料、寫內容、調格式，我就想原地消失。更別提那些熬夜改來改去的日子了，眼睛都快瞎了，PPT還是丑得沒法看。每次交完PPT，我都覺得自己被掏空。最近體驗了DeepSeek+Kimi這個神器，簡直像開了掛一樣！它就像個超級助手，幫我搞定所有麻煩事。查資料？它來！寫內容？它來！排版設計？它還來！以前要花一整天才能搞定的PPT，現在10來分鐘就...

算力成本，大模型時代的“生死線”近日，國產大模型廠商DeepSeek罕見披露了其推理系統DeepSeekV3R1的核心架構與成本細節：單日GPU租賃成本超8.7萬美元，理論利潤率卻高達545%。這一數據讓行業再次聚焦大模型的核心命題——當云廠商提供“水電煤”般的算力時，自建集群是否還有必要？一、DeepSeek的“吞吐量革命”：專家并行如何顛覆效率？DiagramofDeepSeek'sOnlineInferenceSystemDeepSeekV3R1的核心目標直指大模型推理的痛點...

本文不對manus的實際能力做評判，能力口徑暫時都來自于官方宣傳，真實是什么樣的，還有待參與過內測的網友們整理資料，各抒所見。讓子彈再飛一會兒:)本文目的主要在于介紹什么是自主Agent最近，人工智能領域又迎來了一次熱潮，Manus這款新產品的發布引起了大眾的關注，它被宣傳為一個"通用Agent"，號稱能夠成為大眾化的數字助理。那么，到底什么是自主Agent？Manus又有何特別之處？讓我們通過與另外兩款知名AIAgent工具AutoGPT...

今天凌晨3點，全球著名投資基金、咨詢公司AndreessenHorowitz（簡稱a16z）發布了，2025年全球100生成式AI應用排行榜。本次榜單一共分為50生成式AI應用（網頁）和50生成式AI（移動版），DeepSeek在網頁版中排名第二，僅次于ChatGPT，從默默無聞到一鳴驚人僅用了不到2個月的時間。值得一提的是，中國其他知名大模型也進入了該排行榜，字節跳動的豆包排名第10；月之暗面排名11；海螺視頻排名12；快手可靈排名20，全部超過了Sora、M...

圖像降噪是小波變換的重要應用之一，通過結合VisuShrink閾值、均值濾波、中值濾波等技術，可以在保留圖像細節的同時有效去除噪聲。小波去噪基礎流程小波去噪的核心思想是利用小波變換的多分辨率特性，將圖像分解為不同頻率的子帶（低頻近似+高頻細節），通過處理高頻子帶中的噪聲系數，再重構得到降噪圖像。基本步驟如下：小波分解：將含噪圖像分解為多級小波系數（如使用Daubechies小波）。閾值處理：對高頻子帶（水平、垂直、...

一、摘要近期，國家信息安全漏洞共享平臺（CNVD）收錄了Ollama未授權訪問漏洞（CNVD202504094）。在此漏洞下，未經授權的攻擊者能夠遠程訪問Ollama服務接口，進而執行諸如敏感資產獲取、虛假信息投喂、拒絕服務等惡意操作。CNVD已建議受影響的單位和用戶盡快采取措施防范該漏洞攻擊風險。近期互聯網上都是漏洞相關信息，常見的解決方案如封端口、限制遠程、限制IP訪問等，這些方式缺乏針對性且可操作性不強。考慮到將Ollama服務...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2502.19854項目鏈接：https:github.comAWCXVGIFNet亮點直擊證明了低層次融合任務之間的協作訓練（這一策略的重要性此前未被認識到）通過利用跨任務協同效應，能夠顯著提升性能。引入了重建任務和基于RGB的增強聯合數據集，以對齊不同融合任務的特征并解決數據支持問題。本文的方法顯著增強了融合系統的多功能性，消除了耗時的任務特定適配需求。GIFNet率先將圖像融合與單模態增強過程集成，將圖像...