人工智能

? 項目效果 由于 ChatGPT 目前只能在漂亮國使用，所以想要在國內使用 ChatGPT 必然險阻重重 不僅時時刻刻要跟企鵝公司斗智斗勇，還要時時刻刻都要跟 openai 公司打游擊，真的是很難有一個穩定的版本供大家屢試不爽 在不斷的游擊戰中，我們也是越戰越勇，在磨練中，技術越來越完善，體驗也 ... ?

說時遲那時快，微軟第一時間發布開源庫Visual ChatGPT，把 ChatGPT 的人工智能AI能力和Stable Diffusion以及ControlNet進行了整合。常常被互聯網人掛在嘴邊的“賦能”一詞，幾乎已經變成了笑話，但這回，微軟玩了一次真真正正的AI“賦能”，徹底打通了人工智能“閉環 ... ?

? 項目效果 隨著 AI 技術的發展，你不僅隨時可以看到自己的老了之后的樣子，還能看到自己童年的樣子 隨著這部分技術的開源，會有越來越多的應用，當然我覺得前景更好的是用戶可以先通過 AI 技術找到自己最美的樣子，然后照著這個樣子去改變自己，減肥也好鍛煉也好，健康餐也好，讓自己更加的完美 如何讓技術 ... ?

本文介紹兩個領先的圖像分割神經網絡模型: Mask2Former 和 OneFormer。相關模型已經在 ? Transformers 提供。? Transformers 是一個開源庫，提供了很多便捷的先進模型。在本文中，你也會學到各種圖像分割任務的不同之處。 圖像分割 圖像分割任務旨在鑒別區分 ... ?

北國春遲，春寒料峭略帶陰霾，但ChatGPT新接口模型gpt-3.5-turbo的更新為我們帶來了一絲暖意，使用成本更加親民，比高端產品ChatGPT Plus更實惠也更方便，畢竟ChatGPT Plus依然是通過網頁端來輸出，Api接口是以token的數量來計算價格的，0.002刀每1000個to... ... ?

? 項目效果 ChatGPT 的出現對于人們的生活和工作都有著重要的影響，作為一個強大的自然語言處理模型，可以理解和生成自然語言，所以 ChatGPT 非常適合作為聊天機器人，回答你的任何問題 在日常生活中想要更加方便的使用 ChatGPT，當然是將其設置成微信聊天機器人和QQ聊天機器人，隨時隨地 ... ?

介紹 基于語言、視覺和語音的 Transformer 模型越來越大，以支持終端用戶復雜的多模態用例。增加模型大小直接影響訓練這些模型所需的資源，并隨著模型大小的增加而擴展它們。Hugging Face 和微軟的 ONNX Runtime 團隊正在一起努力，在微調大型語言、語音和視覺模型方面取得進步。 ... ?

世間無限丹青手，遇上AI畫不成。最近一段時間，可能所有人類畫師都得發出一句“既生瑜，何生亮”的感嘆，因為AI 繪畫通用算法Stable Diffusion已然超神，無需美術基礎，也不用經年累月的刻苦練習，只需要一臺電腦，人人都可以是丹青圣手。 本次我們全平臺構建基于Stable-Diffusion算 ... ?

動機 基于 Transformers 架構的大型語言模型 (LLM)，如 GPT、T5 和 BERT，已經在各種自然語言處理 (NLP) 任務中取得了最先進的結果。此外，還開始涉足其他領域，例如計算機視覺 (CV) (VIT、Stable Diffusion、LayoutLM) 和音頻 (Whisp ... ?

? 項目效果 飛漿是一個由百度推出的深度學習開發平臺，為開發者提供了高效、易用、靈活和全面的深度學習開發工具和服務。 PaddleGAN是飛漿在圖像生成和處理領域的一個代表性項目，通過深度學習的技術和飛漿的支持，PaddleGAN可以實現多種驚人的圖像處理效果，例如圖像轉換、人臉編輯、動態效果生成 ... ?

人工智能太瘋狂，傳統勞動力和內容創作平臺被AI槍斃，棄尸塵埃。并非空穴來風，也不是危言聳聽，人工智能AI圖像增強框架ControlNet正在瘋狂地改寫繪畫藝術的發展進程，你問我繪畫行業未來的樣子？我只好指著ControlNet的方向。本次我們在M1/M2芯片的Mac系統下，體驗人工智能登峰造極的繪畫... ... ?

hi，我是熵減，見字如面。 昨天我們用ChatGPT來設計一個賬號系統，并嘗試輸出：模型表，類關系圖，序列圖，狀態圖等常用的架構設計中常用的元素。 今天，我們繼續向更高層級延伸一下，看ChatGPT能不能更進一步釋放工程師的生產力，創造更多的可能性。 所以，這次我們就來嘗試用ChatGPT，來構建賬 ?

啥是對話式AI技術？chatgpt到底能干啥？除了chatgpt，還有哪些對話系統？從好玩到好用，我在京東做研發帶你走進Chatgpt。 ... ?

在《使用 ? Transformers 進行概率時間序列預測》的第一部分里，我們為大家介紹了傳統時間序列預測和基于 Transformers 的方法，也一步步準備好了訓練所需的數據集并定義了環境、模型、轉換和 InstanceSplitter。本篇內容將包含從數據加載器，到前向傳播、訓練、推理和展望 ?

介紹 時間序列預測是一個重要的科學和商業問題，因此最近通過使用基于深度學習 而不是經典方法的模型也涌現出諸多創新。ARIMA 等經典方法與新穎的深度學習方法之間的一個重要區別如下。 概率預測 通常，經典方法針對數據集中的每個時間序列單獨擬合。這些通常被稱為“單一”或“局部”方法。然而，當處理某些應用 ?

引言： 信息時代的高速發展導致數據的大量產生與頻繁傳輸，單單依靠人力很難處理這些數據。依托于人工智能的興起與發展，數據的利用變得更加高效。表格作為數據的一種重要載體，是人們為了讓數據的組織形式更加標準和結構化而使用的一種數據類型。 表格的特點： 信息高度精煉集中，方便信息的檢索和比較。表格被廣泛用于 ... ?

基于 HuggingFace Datasets 和 Transformers 的圖像相似性搜索 通過本文，你將學習使用 ? Transformers 構建圖像相似性搜索系統。找出查詢圖像和潛在候選圖像之間的相似性是信息檢索系統的一個重要用例，例如反向圖像搜索 (即找出查詢圖像的原圖)。此類系統試圖 ... ?

概述 本教程假定你已經對于 PyToch 訓練一個簡單模型有一定的基礎理解。本教程將展示使用 3 種封裝層級不同的方法調用 DDP (DistributedDataParallel) 進程，在多個 GPU 上訓練同一個模型： 使用 pytorch.distributed 模塊的原生 PyTorch ... ?

歡迎使用 AI 進行游戲開發！ 在本系列中，我們將使用 AI 工具在 5 天內創建一個功能完備的農場游戲。到本系列結束時，您將了解到如何將多種 AI 工具整合到游戲開發流程中。本系列文章將向您展示如何將 AI 工具用于: 美術風格 游戲設計 3D 素材 2D 素材 劇情 注意： 本教程面向熟悉 Un ... ?