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比尔盖茨：生成式AI已达到极限
比尔·盖茨一句爆料，成为机器学习社区热议焦点： “GPT-5不会比GPT-4好多少。” 虽然他已不再正式参与微软的日常运营，但仍在担任顾问，并且熟悉OpenAI领导团队的想法。 消息来自德国《商报》（Handelsblatt）对盖茨的采访。 盖茨表示，...
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OpenAI在中国申请“GPT-6”“GPT-7”商标 此前表示GPT5已在训练中
天眼查App显示，近日，欧爱运营有限责任公司（OPENAI OPCO， LLC）申请多枚“GPT-6”“GPT-7”商标，国际分类为科学仪器、网站服务，当前商标状态均为等待实质审查。 此前，OpenAI CEO Sam Altman透露，OpenAI正在...
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解锁机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南
本文全面深入地探讨了梯度下降及其变体——批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的原理和应用。通过数学表达式和基于PyTorch的代码示例，本文旨在为读者提供一种直观且实用的视角，以理解这些优化算法的工作原理和应用场景。 关注TechLead...
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机器学习之无监督学习：九大聚类算法
今天，和大家分享一下机器学习之无监督学习中的常见的聚类方法。 在无监督学习中，我们的数据并不带有任何标签，因此在无监督学习中要做的就是将这一系列无标签的数据输入到算法中，然后让算法找到一些隐含在数据中的结构，通过下图中的数据，可以找到的一个结构就是数据集...
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ChatGPT泄露私人信息漏洞曝光，攻击方法轻松且成本极低
一组由Google DeepMind科学家领导的研究人员成功利用巧妙方法，让OpenAI的ChatGPT揭示个人电话号码和电子邮件地址。这一攻击的成功表明ChatGPT的训练数据中可能包含大量私人信息，有可能不可预测地泄露出来。 图源备注：图片由AI生成...
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构建大规模数据存储解决方案：探索MongoDB的横向扩展
MongoDB是一个非常适合构建大规模数据存储解决方案的NoSQL数据库。它通过横向扩展的方式来应对不断增长的数据量和负载需求。下面将详细介绍MongoDB的横向扩展机制，并探索如何使用MongoDB来构建高性能、可伸缩的大规模数据存储解决方案。 横向扩...
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AI测试｜史上最全，细数AIGC在测试领域落地的困难点
一、引言&背景 自2022年由横空出世的ChatGPT引发的各类AIGC（Generative AI）爆发以来，人们对其在各个领域的应用潜力产生了极大的兴趣。在研发领域，各种研究已经证明了Github Copilot在研发效能提高上的积极作用。...
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Keras 3.0正式发布 引入全新的大模型训练和部署功能
Keras3.0的发布标志着一次重大的更新迭代，经过5个月的努力，该版本在多个方面带来了显著的改进。首先，Keras3.0全面支持了TensorFlow、JAX和PyTorch框架，这意味着用户现在可以选择在不同框架上运行他们的Keras工作流。这种灵活性...
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处理海量数据：Java与MySQL大数据处理的技巧
处理海量数据是现代应用程序中常见的挑战之一，尤其是在Java与MySQL这样的技术栈中。下面将介绍一些处理海量数据的技巧和策略，并讨论如何通过Java与MySQL实现高效的大数据处理。 一、基础概念和挑战 处理海量数据涉及到大量的存储和计算资源，因此需要...
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比尔盖茨：GPT-5不会比GPT-4好多少，生成式AI已达到极限
比尔·盖茨一句爆料，成为机器学习社区热议焦点： “GPT-5不会比GPT-4好多少。” 虽然他已不再正式参与微软的日常运营，但仍在担任顾问，并且熟悉OpenAI领导团队的想法。 消息来自德国《商报》（Handelsblatt）对盖茨的采访。 盖茨表示，...
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网络规模、训练学习速度提升，清华团队在大规模光电智能计算方向取得进展
随着大模型等人工智能技术的突破与发展，算法复杂度剧增，对传统计算芯片带来了算力和功耗的双重挑战。近年来，以光计算为基础、通过光电融合的方式构建光电神经网络的计算处理方法已经成为国际热点研究问题，有望实现计算性能的颠覆性提升。 然而，光电神经网络的前向数学...
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今日思考（2） — 训练机器学习模型用GPU还是NUP更有优势（基于文心一言的回答）
前言 深度学习用GPU，强化学习用NPU。 1.训练深度学习模型，强化学习模型用NPU还是GPU更有优势 在训练深度学习模型时，GPU相比NPU有优势。GPU拥有更高的访存速度和更高的浮点运算能力，因此更适合深度学...
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牛津大学AI研究员发出警告:大语言模型对科学真相构成风险
在最新的一篇研究中，牛津大学互联网研究所的人工智能研究员发出了对大语言模型（LLMs）对科学真相构成威胁的警告。由Brent Mittelstadt、Chris Russell和Sandra Wachter等研究员在《自然人类行为》期刊上发表的论文中，他们...
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SDXL-Stable Diffusion改进版
文章目录 1. 摘要 2. 算法： 2.1 结构： 2.2 微小的条件机制 2.3 多宽高比训练 2.4 改进自编码器 2.5 所有组合放到一起 2.6 主流方案比较 3. 未来工作 4. 限制 论文： 《SDXL: Improv...
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Stable diffusion相比于latent diffusion有哪些改进？
Stable Diffusion是对Latent Diffusion模型的改进，主要在以下方面进行了优化： 稳定性：Stable Diffusion模型引入了稳定性措施，通过限制每一步噪声向量的大小来防止梯度爆炸或消失问题的出现。这一改进使得模型在训练过...
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Altman首次自曝GPT-5加急训练中！暗示比GPT-4更复杂，无法预测真实能力
「OpenAI正在开发下一代大模型GPT-5。我们的意义所在，就是打造超凡脱俗的神奇AI智能」。 这是Sam Altman最近接受FT的一次采访中，首次对外透露了更多OpenAI的计划。 这篇文章信息量巨大！ 他不仅谈到了OpenAI的融资想法，英伟达...
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GPT-5已开工！奥特曼：月入7亿不够烧，希望微软再投点
月入7个亿，仍然覆盖不了训练GPT的海量投入。 这是OpenAI CEO奥特曼公开透露的最新信息。 他对《金融时报》表示，OpenAI今年收入增长良好，但公司仍未盈利。OpenAI计划继续从金主爸爸微软和其他投资者那里筹集资金—— 而就在今年初，已有微...
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OpenAI创始人透露 GPT5已在训练中
在最新一期的FT采访中，OpenAI CEO Sam Altman透露了公司的多项规划，展望未来。首先，公司与微软的合作进展顺利，预计将从科技巨头和其他投资者处筹集更多资金，以解决构建更复杂AI模型的高昂成本问题。这与早些时候微软向OpenAI投资100亿...
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python爬虫从入门到精通
目录 一、正确认识Python爬虫 二、了解爬虫的本质 1. 熟悉Python编程 2. 了解HTML 3. 了解网络爬虫的基本原理 4. 学习使用Python爬虫库 三、了解非结构化数据的存储 1. 本地文件 2. 数据库 四、掌...
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MoE：LLM终身学习的可能性
性质 说明 知识记忆（knowledge retention） √ LLM预训练后，具备世界知识，小规模finetune不易对LLM造成遗忘灾难。但大规模数据续训会造成。 前向迁移（forward...
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从概念到现实：ChatGPT 和 Midjourney 的设计之旅
? 个人网站:【工具大全】【游戏大全】【神级源码资源网】 ? 前端学习课程：?【28个案例趣学前端】【400个JS面试题】 ? 寻找学习交流、摸鱼划水的小伙伴，请点击【摸鱼学习交流群】 在现代技术的世界中，人工智能（AI）正迅速演化，并对我们的生活产...
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爬虫工具的选择与使用：阐述Python爬虫优劣势
作为专业爬虫ip方案解决服务商，我们每天都面对着大量的数据采集任务需求。在众多的爬虫工具中，Python爬虫凭借其灵活性和功能强大而备受青睐。本文将为大家分享Python爬虫在市场上的优势与劣势，帮助你在爬虫业务中脱颖而出。 一、优势篇 灵活性：P...
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字节跳动算力监控系统的落地与实践
背景 随着字节跳动业务的快速发展，数据中心服务器规模增长迅速，以满足日益增长的算力需求。当规模到一定程度时，就需要平衡好机器成本与效率、资源之间的关系，有针对性地优化数据中心性能，以降低计算成本。 参考行业内的实践，从 2019 年起，STE 团队开始...
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python爬虫1
1.1 网络爬虫概述 网络爬虫（又被称为网络蜘蛛、网络机器人，在某社区中经常被称为网页追逐者），可以按照指定的规则（网络爬虫的算法）自动浏览或抓取网络中的信息，通过 Python 可以很轻松地编写爬虫程序或者是脚本。 在学习爬虫时不仅需要了解爬虫的实...
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数据采集笔记（八爪鱼）-task1
八爪鱼学习 1.github与gitee的基础使用 1.1 概念 1.2 github使用 2.使用八爪鱼初体会 3. 问题思考回答 1.github与gitee的基础使用 在学习过程中，由于用到了github，故对gith...
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出游热潮再起，IPIDEA代理IP帮你应对旅游数据采集的挑战
随着互联网的快速发展，旅游业也随之迅速发展。在线旅游预订已经成为人们出行前的必要步骤，然而，旅游信息的采集却是一项具有挑战性的任务。为了从酒店和航空公司网站、在线旅行社和其他类似来源收集数据，企业需要克服许多障碍。因为这些网站通常有严格的安全检查，以防止自...
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数栈技术分享：如何使用数栈进行数据采集？
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢...
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实战分享 | 金融数据采集报送平台实践
大数据时代，数据在企业的日常经营中无处不在，各类数据的汇总、整合、分析、研究对企业的决策和发展有着至关重要的作用。企业要进行数字化转型，本质是强化对数据的使用，包含数据的开采、提炼和利用。 对企业数据系统来说，数据采集填报、报表设计、校验审核、汇总上报等...
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AI「脑补」画面太强了！李飞飞团队新作ZeroNVS，单个视图360度全场景生成
近来，利用3D感知扩散模型训练模型，然后对单个物体进行SDS蒸馏的研究数不胜数。 但是，能够真正做到「场景级」的画面生成，从未实现。 现如今，斯坦福李飞飞和谷歌团队打破了这个记录！ 比如，输入一张从某个角度拍摄的客厅图片，整个客厅的样貌就出来了。 再来...
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更高清写实的人体生成模型HyperHuman来了，基于隐式结构扩散，刷新多项SOTA
论文地址: https://arxiv.org/pdf/2310.08579.pdf Github 地址: https://github.com/snap-research/HyperHuman 1. 研究背景与动机 随着扩散模型的兴起，一些典型...
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AI智能超越人类终解开！李飞飞高徒新作破圈，5万个合成数据碾压人类示例，备咖啡动作超丝滑
AI巨佬Geoffrey Hinton称，「科技公司们正在未来18个月内，要使用比现在GPT-4多100倍的算力训练新模型」。 更大参数的模型，对算力需求巨大的同时，对数据也提出了更高的要求。 但是，更多的高质量数据该从何来？ 英伟达高级科学家Jim F...
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DeepMind：谁说卷积网络不如ViT？
深度学习的早期成功可归功于卷积神经网络（ConvNets）的发展。近十年来，ConvNets 主导了计算机视觉基准测试。然而近年来，它们越来越多地被 ViTs（Vision Transformers）所取代。 很多人认为，ConvNets 在小型或中等规...
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清华新研究解密信息茧房！全新信息动力学理论，登Nature子刊
新一代信息与智能技术的迅猛发展推动着人类逐步迈入智能社会。在数字技术和智能推荐算法的加持下，媒体和平台越来越贴心，总是能最快最准的地契合人们的个性化偏好和需求。 然而，与此同时，智能精准推荐致使「信息茧房」现象不断发酵，观点相似的人群在网络空间组成团体，...
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解读OpenAI最强文生图模型—DALL·E 3
Midjourney、Stable Difusion在商业变现和场景化落地方面获得了巨大成功，这让OpenAI看到了全新的商机，也是推出DALL·E3的重要原因之一。 上周，OpenAI宣布在ChatGPT Plus和企业版用户中，全面开放文生图模型DAL...
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度小满自动机器学习平台实践
一、机器学习平台 首先介绍一下度小满机器学习平台的背景、发展过程以及现状。 1、业务场景 度小满是一家金融科技公司，公司内部的业务场景主要分为三个方面： 智能风控：涉及关系数据挖掘、文本数据挖掘、情感分析等 NLP 技术，及人脸识别等 CV 技术。...