项目地址
https://gitee.com/Kindear/lucy-chat
介绍
lucy-chat是接入OpenAI-ChatGPT大模型人工智能的Java解决方案，大模型人工智能的发展是不可阻挡的趋势，我们环境无法创造工具，但是也要更好的使用工具，该包简化了接入流程，可以非常方便的引入并
标签：人工智能
NNLM初学习
NNLM
在了解NNLM之前先了解一下词向量
词向量
我们人学过单词，汉字等等，能明白一句话。但是计算机只认识0和1，如何把语言让计算机看懂。将文本转化为向量。
词向量的方法是「one-hot(独热编码)表示法」
是最早的表示词向量的方法， 首先我们有一个词表，里面包括了我们可能会
前言
Poe – Fast AI Chat是由知名问答社区 Quora 开发的 AI 产品，提供实时在线与多个 AI 机器人交流的功能。在去年12月，Quora首次推出Poe作为封闭测试版，并于2月份向所有 iOS 用户开放。Poe支持 web 端和 iOS 客户端，安卓版本会在后续发布。目前，C
春季是繁忙的播种季，学生党迎来了开学季和紧张的研究生复试，职场人士也需要处理新签业务带来的大量不同类型的文件，比如合同、发票、档案等。这些文件在被拍照、扫描成电子文档的过程中，时常存在漏字、错位现象。究其原因，有个看似“冷门”却关键的技术点极大地影响了文字识别效果，这个技术便是“版面分析”。
一大波韭菜被收割了
最近很多人在交流对于AutoGPT的震惊和激动。AutoGPT是一个开源的应用程序，展示了GPT-4语言模型的能力。这个程序由GPT-4驱动，自主地开发和管理业务，以增加净值。它是GPT-4完全自主运行的第一个例子，突破了人工智能的可能性。虽然AutoGPT的创新令人兴奋,但
NNLM(Neural Network Language Model)
神经网络语言模型对理解word2vec模型有很大的帮助, 包括对后期理解CNN,LSTM进行文本分析时有很大的帮助.
模型训练数据
是一组词序列w1…wT,wt∈V。其中 V 是所有单词的集合（即训练预料中的词构成的词典）
一、Transformer
Transformer最开始用于机器翻译任务，其架构是seq2seq的编码器解码器架构。其核心是自注意力机制： 每个输入都可以看到全局信息，从而缓解RNN的长期依赖问题。
输入： （待学习的）输入词嵌入 + 位置编码（相对位置）
编码器结构： 6层编码器： 一层编码器
Expectation Maximization，EM算法是带有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（MLE为给定参数，观测数据出现/生成的可能性）。
如下为《统计机器学习》中对应EM算法的笔记。
观测数据Y和隐变量X合称，完全数据
观测数据Y称，不完全数据
E步：（期望步）求Q函数（上一轮
数据的加载顺序是上图（来自mmdetection官网）中的顺序进行，上图中只有一次padding，但是其实dataloader一共有两次padding，一次是pad,另外一次就是collect后，给模型时，会通过mmcv中的collate进行统一padding，使得每一个minibatch
一、K-Means
K-Means是GMM的特例（硬聚类，基于原型的聚类）。假设多元高斯分布的协方差为0，方差相同。
K-Means算法思想
对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。
N个d维样本，时间复杂度
一、安装和使用
官网下载安装Cursor，然后创建一个代码文件。
Ctrl + K生成， Ctrl + L提问。
默认每小时30词。
# 1. Try generating with command K on a new line. Ask for a pytorch script of a
本教程复现论文Variational Quantum Linear Solver中的图四。图四使用了文中提出的VQLS算法求解文中II.B.1中给出的问题Ising-inspired QLSP，给出了参数(kappa)与线路运行次数的关系。
VQLS算法用于求解线性方程的解，即对方程(Ax=b)
海盗分金,GPT-4初露锋芒
GPT系列模型横空出世后,其是否真实具有思考和推理的能力一直被业界关注。GPT-3.5在多条狗问题和海盗分金问题上表现糟糕。GPT-4在这两个谜题上给出的答案令人惊喜,甚至能给出海盗分金问题的详细解析解。 GPT-4表现出色,令人印象深刻。它不仅能给出海盗分金问题的正
前言
从4月份以来openai开始大量封国内号，再加上各种限制国内信用卡付费，国内使用openai接口的开发者真是苦不堪言。我作为其中之一也是有苦说不出，真切的体会到了什么叫做技术垄断。
探索之旅
说实话，只要openai让我充钱，我真得是 shut up and take my money。然而
摘要：本实验基于华为云API Arts和API Explorer，向用户介绍诗歌生成API，指导用户使用华为云工具，体验AI作诗的过程。
本文分享自华为云社区《AI语言能力体验：通过三种不同的工具体验AI作诗》，作者： 华为云PaaS服务小智。
1 实验内容
API Arts是一个面向开发者，提供
作者：京东健康 陈刚
一、前言
最近OpenAI在官网上宣告了多模态大模型 GPT-4 的诞生，它可能是迄今为止最好的多模态模型。 主要更新内容如下： 1. 逻辑分析能力更加全面、「考试」能力大幅提升 2. 拥有了 识图 能力，可以进行更多元的交流 3. 回答更有条理，理解更加准确 4. 创作力
作者：京东 何雨航
“ 上个时代要学会提问，这个时代要学会提示。”
引言
当你在写提数代码时，小张已经完成了数据分析；当你正在整理材料时，小王却在和对象逛环球影城；述职时，你发现小郑的汇报有了质的飞跃，但是他明明最近8点就去打羽毛球。之前大家工作效率相差无几，为何他们突然开了挂，难道是在家偷偷卷
在视频剪辑工作中，假设我们拿到了一段电影或者电视剧素材，如果直接在剪辑的视频中播放可能会遭遇版权问题，大部分情况需要分离其中的人声和背景音乐，随后替换背景音乐进行二次创作，人工智能AI库Spleeter可以帮我们完成大部分素材的人声和背景音乐的分离流程。
Spleeter的模型源来自最大的音乐网站
利用PyTorch实现的深度学习解决MNIST数据集识别代码，并利用GPU训练
深度学习网络一般分为4个部分：
数据集的准备和处理
定义网络模型
定义损失函数和优化器
训练和测试
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import
基于人工智能的系统，也称为神经网络（NN Neural Networks），和其他应用程序一样是 "系统"，因此需要测试。本文将指导你测试AI和基于NN的系统，并理解相关概念。
测试人工智能系统的不同之处是什么？
"传统 "的软件是建立在内部确定的算法基础上的。例如，对于将摄氏度转换为华氏度的系统
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