Einfache Golang-Installationsanleitung: Richten Sie schnell eine Entwicklungsumgebung ein und legen Sie ohne Grundkenntnisse los

Kimi: In nur einem Satz, in nur zehn Sekunden ist ein PPT fertig. PPT ist so nervig! Um ein Meeting abzuhalten, benötigen Sie einen PPT; um einen wöchentlichen Bericht zu schreiben, müssen Sie einen PPT vorlegen, auch wenn Sie jemanden des Betrugs beschuldigen PPT. Das College ähnelt eher dem Studium eines PPT-Hauptfachs. Man schaut sich PPT im Unterricht an und macht PPT nach dem Unterricht. Als Dennis Austin vor 37 Jahren PPT erfand, hatte er vielleicht nicht damit gerechnet, dass PPT eines Tages so weit verbreitet sein würde. Wenn wir über unsere harte Erfahrung bei der Erstellung von PPT sprechen, treiben uns Tränen in die Augen. „Es dauerte drei Monate, ein PPT mit mehr als 20 Seiten zu erstellen, und ich habe es Dutzende Male überarbeitet. Als ich das PPT sah, musste ich mich übergeben.“ war PPT.“ Wenn Sie ein spontanes Meeting haben, sollten Sie es tun

Das sichere Lesen und Schreiben von Dateien in Go ist von entscheidender Bedeutung. Zu den Richtlinien gehören: Überprüfen von Dateiberechtigungen, Schließen von Dateien mithilfe von Verzögerungen, Validieren von Dateipfaden, Verwenden von Kontext-Timeouts. Das Befolgen dieser Richtlinien gewährleistet die Sicherheit Ihrer Daten und die Robustheit Ihrer Anwendungen.

Am frühen Morgen des 20. Juni (Pekinger Zeit) gab CVPR2024, die wichtigste internationale Computer-Vision-Konferenz in Seattle, offiziell die besten Beiträge und andere Auszeichnungen bekannt. In diesem Jahr wurden insgesamt 10 Arbeiten ausgezeichnet, darunter zwei beste Arbeiten und zwei beste studentische Arbeiten. Darüber hinaus gab es zwei Nominierungen für die beste Arbeit und vier Nominierungen für die beste studentische Arbeit. Die Top-Konferenz im Bereich Computer Vision (CV) ist die CVPR, die jedes Jahr zahlreiche Forschungseinrichtungen und Universitäten anzieht. Laut Statistik wurden in diesem Jahr insgesamt 11.532 Arbeiten eingereicht, von denen 2.719 angenommen wurden, was einer Annahmequote von 23,6 % entspricht. Laut der statistischen Analyse der CVPR2024-Daten des Georgia Institute of Technology befassen sich die meisten Arbeiten aus Sicht der Forschungsthemen mit der Bild- und Videosynthese und -generierung (Imageandvideosyn

Wir wissen, dass LLM auf großen Computerclustern unter Verwendung umfangreicher Daten trainiert wird. Auf dieser Website wurden viele Methoden und Technologien vorgestellt, die den LLM-Trainingsprozess unterstützen und verbessern. Was wir heute teilen möchten, ist ein Artikel, der tief in die zugrunde liegende Technologie eintaucht und vorstellt, wie man einen Haufen „Bare-Metals“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das LLM-Training verwandelt. Dieser Artikel stammt von Imbue, einem KI-Startup, das allgemeine Intelligenz durch das Verständnis der Denkweise von Maschinen erreichen möchte. Natürlich ist es kein einfacher Prozess, einen Haufen „Bare Metal“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das Training von LLM zu verwandeln, aber Imbue hat schließlich erfolgreich ein LLM mit 70 Milliarden Parametern trainiert der Prozess akkumuliert

Herausgeber des Machine Power Report: Yang Wen Die Welle der künstlichen Intelligenz, repräsentiert durch große Modelle und AIGC, hat unsere Lebens- und Arbeitsweise still und leise verändert, aber die meisten Menschen wissen immer noch nicht, wie sie sie nutzen sollen. Aus diesem Grund haben wir die Kolumne „KI im Einsatz“ ins Leben gerufen, um detailliert vorzustellen, wie KI durch intuitive, interessante und prägnante Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz genutzt werden kann, und um das Denken aller anzuregen. Wir heißen Leser auch willkommen, innovative, praktische Anwendungsfälle einzureichen. Videolink: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Vor kurzem wurde der Lebens-Vlog eines allein lebenden Mädchens auf Xiaohongshu populär. Eine Animation im Illustrationsstil, gepaart mit ein paar heilenden Worten, kann in nur wenigen Tagen leicht erlernt werden.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die Retrieval nutzt, um Sprachmodelle zu verbessern. Bevor ein Sprachmodell eine Antwort generiert, ruft es insbesondere relevante Informationen aus einer umfangreichen Dokumentendatenbank ab und verwendet diese Informationen dann zur Steuerung des Generierungsprozesses. Diese Technologie kann die Genauigkeit und Relevanz von Inhalten erheblich verbessern, das Problem der Halluzinationen wirksam lindern, die Geschwindigkeit der Wissensaktualisierung erhöhen und die Nachverfolgbarkeit der Inhaltsgenerierung verbessern. RAG ist zweifellos einer der spannendsten Bereiche der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Weitere Informationen zu RAG finden Sie im Kolumnenartikel auf dieser Website „Was sind die neuen Entwicklungen bei RAG, das sich darauf spezialisiert hat, die Mängel großer Modelle auszugleichen?“ Diese Rezension erklärt es deutlich. Aber RAG ist nicht perfekt und Benutzer stoßen bei der Verwendung oft auf einige „Problempunkte“. Kürzlich die fortschrittliche generative KI-Lösung von NVIDIA

Als Sora nicht herauskam, nutzten die Gegner von OpenAI ihre Waffen, um die Straßen zu zerstören. Wenn Sora nicht zur Nutzung geöffnet ist, wird es wirklich gestohlen! Heute hat das Startup LumaAI aus San Francisco einen Trumpf ausgespielt und eine neue Generation des KI-Videogenerierungsmodells DreamMachine auf den Markt gebracht. Kostenlos und für alle verfügbar. Berichten zufolge kann das Modell auf Basis einfacher Textbeschreibungen hochwertige, realistische Videos generieren, mit vergleichbaren Effekten wie Sora. Sobald die Nachricht bekannt wurde, strömten zahlreiche Benutzer auf die offizielle Website, um es auszuprobieren. Obwohl Beamte behaupten, dass das Modell in nur zwei Minuten Videos mit 120 Bildern erzeugen kann, warten viele Benutzer aufgrund des Anstiegs der Besuche stundenlang auf die offizielle Website. BarkleyDai, Lumas Leiter für Produktwachstum, musste sich auf Discord äußern

Am 24. Juli gab das Kuaishou-Videogenerations-Großmodell Keling AI bekannt, dass das Basismodell erneut aktualisiert wurde und vollständig für interne Tests geöffnet ist. Kuaishou sagte, dass es von nun an auf der Grundlage vollständig offener interner Tests auch offiziell ein Mitgliedschaftssystem für verschiedene Kategorien einführen wird, um mehr Benutzern die Nutzung von Keling AI zu ermöglichen und den unterschiedlichen Nutzungsbedürfnissen von Erstellern besser gerecht zu werden Mitglieder stellen entsprechende exklusive funktionale Dienste bereit. Gleichzeitig wurde auch das Basismodell von Keling AI erneut aktualisiert, um das Benutzererlebnis weiter zu verbessern. Der Grundmodelleffekt wurde verbessert, um das Benutzererlebnis weiter zu verbessern. Seit seiner Veröffentlichung vor mehr als einem Monat wurde Keling AI mehrfach aktualisiert und iteriert. Mit der Einführung dieses Mitgliedschaftssystems wurde der Grundmodelleffekt einmal verbessert erneut einer Wandlung unterzogen. Erstens wurden die Bildqualität und die visuellen Effekte durch das verbesserte Basismodell deutlich verbessert