https://github.com/LuZhenHuan/code
保險欺詐一直是保險行業面臨的重要挑戰之一,尤其隨着技術的進步,欺詐者也在不斷更新其手段,利用AI技術,包括生成式模型、機器學習和數據分析工具等欺騙保險公司,而AI技術的應用正成爲他們的新工具,使其犯罪行爲更加隱蔽和複雜,挑戰保險行業的防欺詐
隨着人工智能技術的不斷進步,大模型的訓練成爲了推動深度學習領域發展的重要力量。然而,傳統的訓練方式往往面臨着性能瓶頸和高昂的成本問題,這使得許多研究者和開發者望而卻步。爲了解決這一難題,我們探索了使用OneFlow框架對GLM國產大模型進行
scatter() 和 scatter_() 的作用是一樣的,只不過 scatter() 不會直接修改原來的 Tensor,而 scatter_() 會 PyTorch 中,一般函數加下劃線代表直接在原來的 Tensor 上修改 sca
“最硅谷”的 Unstructured Data Meetup 即將來襲! 衆所周知,AI 三要素包括:算力、算法和數據。數據的價值愈發凸顯,而其中非結構化數據更是備受關注。IDC 預測,到 2025 年,全球數據總量中將有超過
Python 是一種開源編程語言,用於 Web 編程、數據科學、人工智能和許多科學應用。學習 Python 使程序員能夠專注於解決問題,而不是專注於語法,其豐富的庫賦予它完成偉大任務所需的力量。 1) IDLE 安裝 Python 時
在碎片化閱讀充斥眼球的時代,越來越少的人會去關注每篇論文背後的探索和思考。 搞AI,不少人都進入一個誤區,那就是隻鑽研自己的代碼是否精進,而沒有注意提升自己的閱讀能力。實際上,一個專業的學術研究員或者AI研究員可能需要花費幾百個小
“最硅谷”的 Unstructured Data Meetup 即將來襲! 衆所周知,AI 三要素包括:算力、算法和數據。數據的價值愈發凸顯,而其中非結構化數據更是備受關注。IDC 預測,到 2025 年,全球數據總量中將有超過 80% 的
本文分享自華爲雲社區《大模型LLM之分佈式訓練》,作者: 碼上開花_Lancer。 隨着語言模型參數量和所需訓練數據量的急速增長,單個機器上有限的資源已無法滿足大語言模型訓練的要求。需要設計分佈式訓練(Distributed Trainin
5月21日,文心中國行將走進上海,在張江科學會堂舉行。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,主要圍繞大模型技術如何賦能產業級應用創新展開探討,還有百度風投從投資視角帶來的觀點,讓參會者全方位瞭解
央視《今日說法》欄目近日報道了一名程序員開發非法視頻搬運軟件獲利超700多萬,最終獲刑的案例。 國內某知名短視頻平臺報警稱,有人在網絡上售賣一款視頻搬運軟件,使用軟件的人可以繞過平臺的審覈機制,一鍵“搬運”竊取他人作品非法轉載投稿。警方調查
一、背景知識 在ChatGPT引發全球關注之後,學習和運用大型語言模型迅速成爲了熱門趨勢。作爲程序員,我們不僅要理解其表象,更要探究其背後的原理。究竟是什麼使得ChatGPT能夠實現如此卓越的問答性能?自注意力機制的巧妙融入無疑是關鍵因素
流處理器:也叫渲染管、着色器。畫面都是由一個又一個像素點組成的,而流處理器就負責這些像素點的渲染工作; RT核心:光追核心,用作於光線追蹤效果; CUDA 核心和Tensor 核心:CUDA Core和Tensor Core,爲G
來源 | 人民數字FINTECH 責編 | 晉兆雨 頭圖 | CSDN 下載自視覺中國 #人工智能技術正在被“端上”餐桌 四方食事,不過一碗人間煙火。人工智能作爲一門新的技術科學,正在被人間煙火氣“端”上餐桌。 人工智能“洗手”
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
隨着人工智能技術的飛速發展,AI繪圖工具已經成爲了衆多創作者們的得力助手。它們能夠基於深度學習算法,快速生成高質量的圖像,爲設計、藝術等領域注入了新的活力。然而,傳統的AI繪圖工具往往對硬件要求較高,使得許多擁有較低配置設備的用戶望而卻步。