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数据驱动的人力资源招聘应用技巧：精准选拔人才
标题：数据驱动的人力资源招聘：精准选拔人才的策略与技巧在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的重要基石。人力资源管理领域，尤其是招聘环节，正经历着从传统经验判断向数据驱动决策的重大转变。数据驱动的人力资源招聘不仅能够提高招聘效率，还能确保选拔到的人才...
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数据预测分析模型性能评估报告更新：提升预测效果
数据预测分析模型性能评估报告更新：提升预测效果一、引言在当今数据驱动的时代，数据预测分析模型已成为各行各业决策的重要依据。为了不断提升模型的预测效果，我们定期对模型的性能进行评估与优化。本次报告旨在总结近期对预测模型的性能评估结果，并提出相应的改进措施，以...
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数据预测分析模型性能评估：提升预测效果
标题：数据预测分析模型性能评估与提升预测效果策略在当今数据驱动的时代，数据预测分析模型已成为企业决策制定、市场趋势预测、风险管理等多个领域不可或缺的工具。一个高效的预测模型能够为企业带来显著的业务增长和竞争优势。然而，模型的性能并非一成不变，它受到数据质量...
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数据集成方案性能评估：根据需求定制
在当今信息化高速发展的时代，数据已成为企业决策与运营的核心驱动力。为了充分利用数据的价值，企业往往需要整合来自不同源头、格式各异的数据，这一过程即为数据集成。数据集成方案的选择与实施直接关系到数据的质量、处理效率及后续分析应用的成效。因此，根据企业的具体需...
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数据不平衡问题及解决方案
数据不平衡问题，即在机器学习和数据挖掘任务中，不同类别的样本数量差异显著，是实践中经常遇到的一个挑战。这种不平衡不仅影响模型的训练效率，还可能导致模型偏向于多数类，从而忽视了少数类的预测准确性，降低了模型的整体性能。本文将探讨数据不平衡问题的本质、影响以及...
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数据科学家必备技能提升计划：持续学习与实践
在当今这个数据驱动的时代，数据科学家作为连接技术与业务的桥梁，扮演着至关重要的角色。他们不仅需具备深厚的统计学、数学和计算机科学基础，还需紧跟技术前沿，不断适应快速变化的数据环境和业务需求。因此，一个全面的技能提升计划，强调持续学习与实践，对于数据科学家而...
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爬虫中的数据爬取效率评估指标
在数据科学和网络爬虫领域，数据爬取效率是衡量爬虫程序性能的关键指标之一。高效的爬虫不仅能够快速收集大量数据，还能减少资源消耗和避免触发目标网站的反爬虫机制。评估爬虫数据爬取效率时，通常从多个维度进行考量，这些维度包括但不限于爬取速度、资源利用率、成功率、稳...
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数据共享协议性能评估报告：规范数据使用行为
标题：数据共享协议性能评估报告：规范数据使用行为一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会的核心资源之一。数据共享作为促进信息流通、提升决策效率、推动科研创新的重要手段，正日益受到政府、企业及学术界的广泛关注。然而，数据共享过程中涉及的数据安全、隐...
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数据集成方案选型指南：考虑性能与可扩展性
在当今数字化时代，数据已成为企业决策的核心驱动力。为了充分利用数据的价值，企业需要将来自不同来源、格式和结构的数据集成到一个统一的分析或操作平台中。这一过程不仅复杂，而且要求极高的性能与可扩展性，以确保数据处理的实时性和未来业务增长的需求。本文将提供一个数...
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数据合规性培训课程性能评估报告更新：提升员工法律意识
数据合规性培训课程性能评估报告更新：提升员工法律意识一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业运营的核心资产。然而，数据泄露、滥用等合规性问题频发，给企业带来了巨大的法律风险和声誉损失。为了加强数据合规管理，提升企业竞争力，我司近期组织了一系列数据合规...
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数据驱动的人力资源招聘应用案例：精准选拔人才
标题：数据驱动的人力资源招聘：精准选拔人才的实践案例在当今这个数据泛滥的时代，各行各业都在积极探索数据的应用价值，人力资源领域也不例外。特别是在招聘环节，数据驱动的招聘策略正逐步取代传统的经验主义，成为企业选拔人才的新利器。本文将通过一个具体案例，探讨数据...
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LlaMa-Factory源码解析之预训练LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/pt/workflow.py -＞ run_pt()
LLaMA-Factory/src/llmtuner/train/pt/workflow.py at main · hiyouga/LLaMA-Factory · GitHub 截止至2024年7月，该框架workflow.py目录从LLaMA-Fact...
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11、LLaMA-Factory自定义数据集微调
1、数据集定义 针对实际的微调需求，使用专门针对业务垂直领域的私有数据进行大模型微调才是我们需要做的。因此，我们需要探讨如何在LLaMA-Factory项目及上述创建的微调流程中引入自定义数据集进行微调。**对于LLaMA-Factory项目，目前...
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AIGC的幻觉问题与数据质量
好的，下面是针对主题“AIGC的幻觉问题与数据质量”的一些典型面试题和算法编程题的满分答案解析。 1. 什么是AIGC？它与传统AI有何不同？ 题目： 请简述AIGC的概念，并比较它与传统AI的区别。 答案： AIGC（AI Generated Co...
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AIGC重塑营销与广告行业
AIGC 重塑营销与广告行业 一、典型面试题和算法编程题 1. 如何评估广告投放效果？ 题目： 描述一种评估广告投放效果的方法。 答案： 广告投放效果评估通常可以从以下几个方面进行： 点击率（Click-Through Rate, CTR）：...
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美团 AIGC产品经理面经（已拿 offer）
背景：211本科毕业，毕业之后在北京一家中型电商公司做了3年商家后台产品经理，目前通过老薛的朋友关系拿到了美团的offer。 目前还有几家在面试流程中，继续加油? 美团AIGC产品面经-业务面 ?1、自我介绍（每次面试必问）。 ?2、在做XX智...
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AIGC总体相似度：定义、意义及潜在影响
大家好，小发猫降重今天来聊聊AIGC总体相似度：定义、意义及潜在影响，希望能给大家提供一点参考。 以下是针对论文重复率高的情况，提供一些修改建议和技巧，可以借助此类工具： AIGC总体相似度：定义、意义及潜在影响 在人工智能领域，AIGC（Art...
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图像检索在ImageNet分类任务中的优势：超越扩散模型生成图像
?在之前AIGC助力ResNet分类任务：跃升10个百分点-CSDN博客文章中，提到使用Textual Inversion对COCO、PascalVOC、少样本数据集进行数据增强，再进行分类任务，精度上升。 ?而今天要聊到的这篇论文更全面地探究了扩散模型...
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MSRA古纾旸：2024年，视觉生成领域最重要的问题有哪些？
文章链接: https://arxiv.org/pdf/2407.18290 亮点直击 概述了视觉生成领域中的各种问题。 这些问题的核心在于如何分解视觉信号，其他所有问题都与这一核心问题密切相关，并源于不适当的信号分解方法。 本文旨...
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【深度学习】LLaMA-Factory 大模型微调工具, 大模型GLM-4-9B Chat ，微调与部署 (2)
文章目录 数据准备 chat 评估模型 导出模型 部署 总结 资料： https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md https:...
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【史上最强的AIGC的使用场景和具体案例分析】
AIGC（Artificial Intelligence in Game Creation）是一种利用人工智能技术辅助游戏开发的方法。它可以用于游戏中的各个方面，包括游戏设计、关卡设计、角色设计、AI行为设计等。 以下是一些AIGC的使用场景和具体案例...
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Llama 8B搜索100次超越GPT-4o！推理+搜索即可提升性能，新「Scaling Law」诞生？
【新智元导读】最近的论文表明，LLM等生成模型可以通过搜索来扩展，并实现非常显著的性能提升。另一个复现实验也发现，让参数量仅8B的Llama3.1模型搜索100次，即可在Python代码生成任务上达到GPT-4o同等水平。 强化学习先驱、加拿大阿尔伯塔大学...
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AIGC引领未来：搜索引擎、广告系统与推荐系统的重塑与革新
文章目录 一、搜索引擎的智能化升级 1. 语义理解的飞跃 2. 对话式搜索的兴起 3. 跨模态检索的探索 二、广告系统的智能化转型 1. 个性化创意生成 2. 实时优化投放策略 3. 内容与广告深度融合 三、推荐系统的精准化与智能化...
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如何定量分析 Llama 3，大模型系统工程师视角的 Transformer 架构
读完全文后，你将获得回答以下问题的能力（参考答案，请见最后一章节）： Llama 3 技术博客说 70B 模型、最长序列 8K、15T Tokens，训练了 640w GPU 时，这发挥了 H100 理论算力（989TFlops）的百分之多少?...
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【机器学习】机器学习与医疗健康在疾病预测中的融合应用与性能优化新探索
文章目录 引言 第一章：机器学习在医疗健康中的应用 1.1 数据预处理 1.1.1 数据清洗 1.1.2 数据归一化 1.1.3 特征工程 1.2 模型选择 1.2.1 逻辑回归 1.2.2 决策树 1.2.3 随机森林 1.2...
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【八股文】算法岗位八股文、深度学习、AIGC八股文面试经验（一）
1. 请解释一下Batch Normalization的原理及其在训练深度神经网络中的作用。 Batch Normalization（批归一化）是一种在训练深度神经网络时常用的技术，旨在提高训练速度、稳定性和性能。 2. 在图像预处理过程中，如何选择合适...
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每日AIGC最新进展(31)：新加坡国立大学提出视频生成人类评估协议、加州大学提出视频生成测试基准TC-Bench、清华大学提出视频编辑新方法COVE
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战 Rethinking Human Evaluation Protocol for Text-to-Video Models: Enhancing Reliability,Reproducibi...
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一文看懂LLaMA 2：原理、模型与训练
引言 人工智能领域的快速发展，带来了许多强大的语言模型。LLaMA 2 是其中之一，以其出色的性能和灵活的应用能力，吸引了广泛关注。这篇文章将带你深入了解 LLaMA 2 的原理、模型架构和训练过程，帮助你全面掌握这一前沿技术。 什么是LLaMA...
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AIGC-CVPR2024best paper-Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation-论文精读
Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation斩获CVPR2024最佳论文！受大模型中的RLHF技术启发，团队用人类反馈来改进Stable Diffusion等文生图模型。这项研究来自UCSD、谷歌等。 在...
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最火AI角色扮演流量已达谷歌搜索20%！每秒处理2万推理请求，Transformer作者公开优化秘诀
什么AI应用每秒处理20000个AI推理请求，达到2024年谷歌搜索流量的1/5? 答案是独角兽Character.ai，由Transformer作者Noam Shazeer（后面简称沙哥）创办。 刚刚，沙哥公布了推理优化独门秘诀，迅速引起业界热议。 具...
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LLM 评估汇总：真的吊打 LLaMA-3，媲美 GPT-4 吗？
一、背景 在过去的一年多里，国内在大模型领域的发展异常迅速，涌现出上百个大模型，许多模型已经迭代了多个版本，并且各种指标不断刷新。与此同时，我们也经常在国内的一些文章中看到声称“吊打 LLaMA 3”或“媲美 GPT-4”的说法。那么，国内的大模型真的已...
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超强！必会的十大机器学习算法
1.线性回归 线性回归是用于预测建模的最简单且使用最广泛的机器学习算法之一。 它是一种监督学习算法，用于根据一个或多个自变量预测因变量的值。 定义 线性回归的核心是根据观察到的数据拟合线性模型。 线性模型由以下方程表示： 其中 是因变量（我们想要预测...
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一文读懂 Arthur Bench LLM 评估框架
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能(AI 生态领域相关的技术 - LLM 评估 。 众所周知，LLM 评估是人工智能领域的一个重要议题。随着 LLM 在各个场景中的广泛应用,评估它们的能力和局限性变得越来越重要。作为一款新兴...
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七个很酷的GenAI & LLM技术性面试问题
想了解更多AIGC的内容，请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 译者 | 晶颜 审校 | 重楼 不同于互联网上随处可见的传统问题库，这些问题需要跳出常规思维。 大语言模型(LLM 在数据科学、生成式...
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拯救被「掰弯」的GPT-4！西交微软北大联合提出IN2训练治疗LLM「中间迷失」
【新智元导读】近日，西交微软北大联合提出信息密集型训练大法，使用纯数据驱动的方式，矫正LLM训练过程产生的偏见，在一定程度上治疗了大语言模型丢失中间信息的问题。 辛辛苦苦给大语言模型输入了一大堆提示，它却只记住了开头和结尾? 这个现象叫做LLM的中间迷失（...
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数据更多更好还是质量更高更好？这项研究能帮你做出选择
对基础模型进行 scaling 是指使用更多数据、计算和参数进行预训练，简单来说就是「规模扩展」。 虽然直接扩展模型规模看起来简单粗暴，但也确实为机器学习社区带来了不少表现卓越的模型。之前不少研究都认可扩大神经模型规模的做法，所谓量变引起质变，这种观点也...
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LLM 评估新纪元：Arthur Bench 全方位解读
一、传统文本评估面临的挑战 近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展和改进，传统的文本评估方法在某些方面可能已经不再适用。在文本评估领域，我们可能已经听说过一些方法，例如基于“单词出现”的评估方法，比如 BLEU，以及基于“预训练的自然语言处理模型”...
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谷歌DeepMind新方法Gecko，为测试AI图像生成器引入严格新标准
谷歌 DeepMind 最近的研究示了当前我们对文本到图像 AI 模型性能评估的隐藏局限性。在其发布在预印本服务器 ariv 上的研究中，他们引入了一种全新的方法称为 “Gecko”，承诺提供一个更全和可靠的基准，以评估这一蓬勃发展的技术。 研究团队在其...
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最新综述！万字长文彻底搞懂单目3D车道线检测
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 3D车道检测在自动驾驶中起着至关重要的作用，通过从三维空间中提取道路的结构和交通信息，协助自动驾驶汽车进行合理、安全和舒适的路径规划和运动控制。考虑到传感器成本和视觉数...
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从文字模型到世界模型！Meta新研究让AI Agent理解物理世界
LLM已经可以理解文本和图片了，也能够根据它们的历史知识回答各种问题，但它们或许对周围世界当前发生的事情一无所知。 现在LLMs也开始逐步学习理解3D物理空间，通过增强LLMs的「看到」世界的能力，人们可以开发新的应用，在更多场景去获取LLMs的帮助。...
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VQAScore官网体验入口 AI文本到视觉生成评估工具使用地址
VQAScore是一种新的评估指标，旨在更好地评估复杂的文本到视觉生成效果。这一指标结合了CLIP-FlanT5 模型，能够在文本到图像/视频/3D生成评估中实现最佳性能，是评估和优化文本到视觉生成模型的强大工具。同时，VQAScore引入了GenAI-B...
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如何评估大语言模型（LLM）的质量——框架、方法、指标和基准。
在人工智能领域，由于大模型（LLM）技术的发展以及其广阔的市场前景，MaaS 以及开源大模型呈现出百家争鸣的景象。现阶段，大型语言模型的开发和应用已经成为各个领域智能化提升的重要方向。为了利用大模型实现业务和产品的提升或创新，就需要对大模型进行系统的评估...
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探索智能体的边界：AgentQuest，一个全面衡量和提升大型语言模型智能体性能的模块化基准框架
随着大模型的不断进化，LLM智能体——这些强大的算法实体已经展现出解决复杂多步骤推理任务的潜力。从自然语言处理到深度学习，LLM智能体正逐渐成为研究和工业界的焦点，它们不仅能够理解和生成人类语言，还能在多变的环境中制定策略、执行任务，甚至使用API调用和...
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ImagenHub官网体验入口 AI图像生成模型评估平台使用指南方法教程
ImagenHub是一个一站式库，用于标准化所有条件图像生成模型的推理和评估。该项目首先定义了七个突出的任务并创建了高质量的评估数据集。其次，我们构建了一个统一的推理管道来确保公平比较。第三，我们设计了两个人工评估指标，即语义一致性和感知质量，并制定了全面...
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「有效上下文」提升20倍！DeepMind发布ReadAgent框架
想了解更多AIGC的内容， 请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 基于Transformer的大语言模型（LLM）具有很强的语言理解能力，但LLM一次能够读取的文本量仍然受到极大限制。 除了上下文窗口...
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Mini-Gemini:简单有效的AI框架，增强多模态视觉语言模型
近期，中国香港中文大学和 SmartMore 的研究人员推出了一种名为 Mini-Gemini 的新颖框架，通过增强多模态输入处理来推动 VLMs 的发展。Mini-Gemini 采用了双编码器系统和一种新颖的补丁信息挖掘技术，结合一个特别策划的高质量数据...
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python与机器学习日记——文心一言对话记录节选保存
——个人学习用，不适用于大佬——— 虽然以前学过一点python，在Jupiter里练过几行，但都忘记了。今年在朋友的帮助下，下载了pycharm打算好好学习一番，医学小白大战python机器学习。 看了两章西瓜书，先都别管，读取文件试试：一言哥说得先...
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Champ首发开源：人体视频生成新SOTA，5天斩获1k星，demo可玩
近日，由阿里、复旦大学、南京大学联合发布的可控人体视频生成工作 Champ 火爆全网。该模型仅开源 5 天 GitHub 即收获 1k 星，在 Twitter 更是「火出圈」，吸引了大量博主二创，浏览量总量达到 300K。 目前 Champ 已经开源...
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发现数据异常波动怎么办？别慌，指标监控和归因分析来帮你
企业搭建完善、全面的指标体系是企业用数据指导业务经营决策的第一步。但是做完指标之后，对指标的监控，经常被大家忽视。当指标发生了异常波动（上升或下降），需要企业能够及时发现，并快速找到背后真实的原因，才能针对性地制定相应策略，否则就是盲打，原地打转。 指标...
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两分钟1200帧的长视频生成器StreamingT2V来了，代码将开源
广阔的战场，风暴兵在奔跑…… prompt：Wide shot of battlefield, stormtroopers running... 这段长达 1200 帧的 2 分钟视频来自一个文生视频（text-to-video）模型，尽管 AI 生成...