Q-learning收斂證明
1、系統概述 實踐證明，將互聯網流量變現的在線廣告是互聯網最成功的商業模式，而電商場景是在線廣告的核心場景。京東服務中國數億的用戶和大量的商家，商品池海量。平臺在兼顧用戶體驗、平臺、廣告主收益的前提推送商品具有挑戰性。京東廣告檢索平臺
Stable Diffusion中的embedding 嵌入，也稱爲文本反轉，是在 Stable Diffusion 中控制圖像樣式的另一種方法。在這篇文章中，我們將學習什麼是嵌入，在哪裏可以找到它們，以及如何使用它們。 什麼是嵌入embe
4 月 24 日，“文心中國行”西部地區首站落地成都錦江。成都市錦江區白鷺灣新經濟總部功能區、錦江區投資促進局與百度飛槳攜手合作，打造成都人工智能的新產業、新模式、新業態。來自成都政產學研各界的領導、專家、企業嘉賓，共同探討如何降低 AI
4 月 24 日，文心中國行將走進成都。屆時，政府、企業與高校的相關專家和業界同仁將現場分享生成式人工智能與大模型最新進展，從人工智能政策解讀、大模型技術，到產業創新應用的實踐案例，讓參會者全方位瞭解大模型時期的發展與創新機遇。大會還特別
在人工智能領域中，自然語言處理和計算機視覺是兩個非常活躍的研究方向。隨着深度學習技術的發展，這兩個領域之間的交叉融合產生了許多令人興奮的應用場景。其中，“你說我畫”就是這樣一個結合自然語言處理和計算機視覺技術的創新應用。 “你說我畫”的核心
在數據科學的各個領域中，時間序列分析一直扮演着重要角色。無論是預測股票價格、氣候變化，還是分析醫療數據，時間序列模型都發揮着不可或缺的作用。然而，傳統的時間序列分析方法在處理複雜數據時常常面臨諸多挑戰，如數據稀疏性、非線性關係等。爲了應對這
一、前言 電商廣告圖片不僅能夠抓住消費者的眼球，還可以傳遞品牌核心價值和故事，建立起與消費者之間的情感聯繫。然而現有的廣告圖片大多依賴人工製作，存在效率和成本的限制。儘管最近AIGC技術取得了卓越的進展，但其在廣告圖片的應用還存在缺乏
4月16日，百度Create AI開發者大會在深圳國際會展中心（寶安）舉行，大會以“創造未來”爲主題，匯聚了當前科技和產業革命中的開發者先鋒力量。自去年3月16日發佈知識增強大語言模型文心一言以來，百度不斷推動文心大模型的升級迭代，每一次版
隨着人工智能技術的不斷髮展，AI大模型成爲推動生產、生活方式變革，助推產業智能化轉型升級，驅動數字經濟高質量發展等社會經濟發展方面的新引擎。爲了全面展示AI大模型的發展全貌，爲各界提供新思路，本文將對AI大模型應用架構（ALLMA）白皮書進
隨着人工智能技術的日益成熟，大模型成爲了衆多領域的研究熱點。大模型通過龐大的數據量和複雜的網絡結構，實現了對數據的深度挖掘和高效處理。然而，大模型的龐大體積和高計算成本也限制了其在一些實際場景中的應用。爲了解決這一問題，文心大模型ERNIE
隨着信息技術的快速發展，文檔處理已經成爲日常生活和工作中不可或缺的一部分。傳統的文檔處理方法往往需要人工參與，效率低下且易出錯。近年來，隨着深度學習技術的突破，文檔圖像大模型在智能文檔處理領域嶄露頭角，爲提升文檔處理性能提供了新的解決方案。
4 月 16 日，以“創造未來”爲主題的 Create 2024 百度 AI 開發者大會在深圳國際會展中心成功舉辦。百度首席技術官王海峯以“技術築基，星河璀璨”爲題，發表演講，解讀了智能體、代碼、多模型等多項文心大模型的關鍵技術和最新進展。
檢索增強生成（RAG）是一種新興的 AI 技術棧，通過爲大型語言模型（LLM）提供額外的“最新知識”來增強其能力。 基本的 RAG 應用包括四個關鍵技術組成部分： Embedding 模型：用於將外部文檔和用戶查詢轉換成 Embeddi
隨着人工智能技術的快速發展，大模型已成爲許多領域的熱門話題。然而，大模型的創建並不是一件容易的事情。在本文中，我們將從零開始學習如何創建一個大模型，幫助讀者掌握大模型的創建過程。 一、數據收集 創建大模型的首要任務是收集數據。數據是大模型的
作爲人工智能的核心基礎技術，深度學習具有很強的通用性，大模型技術在深度學習的基礎上，通過構建更加龐大神經網絡模型和應用transformer等更加領先的算法，使模型的處理能力產生質的飛躍。飛槳（PaddlePaddle）以百度多年的深度學習
