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阿里通义千问开源模型Qwen2-72B-Instruct荣登国内通用能力第一
根据SuperCLUE发布的中文大模型基准测评最新报告,阿里通义千问开源模型Qwen2-72B-Instruct以卓越的表现位居国内通用能力第一,是全球范围内最强的开源模型。该模型在理科、文科和Hard三个维度的综合测评中展现了全面而均衡的能力,同时在端侧小模型测评中也取得了显著成绩。- 123
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外滩大会·全球Deepfake攻防挑战赛启动报名
外滩大会·全球Deepfake攻防挑战赛正式启动报名,提供百万级数据集,针对AI换脸欺诈风险进行攻防实战演练,设立100万元奖金池,鼓励AI技术人才参与。- 316
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Denodo平台V9.0发布:智能数据自助服务和转换功能全面升级
Denodo平台V9.0最新发布,支持智能数据自助服务和转换功能,提供自然语言查询和AI功能,实现智能数据交付。该版本还加强了数据管理功能,为用户提供更强大的数据洞察力。- 210
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机器学习远期趋势研究报告及计算、数据、硬件、算法、成本分析
Epoch AI最新研究报告关于机器学习远期趋势的深入分析,涵盖计算、数据、硬件、算法、成本等多个维度,对人工智能模型发展进行权威预测和分析。- 556
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神经网络计算量与性能优化研究:基于Scaling Law的探索
本研究基于Scaling Law探索神经网络在不同计算规模下的性能优化问题,通过控制文本数据复杂度,发现训练参数和数据集大小对性能的影响。通过信息论方法理解数据依赖性,提出了一种可预测数据复杂性对扩展性质的影响的压缩算法。- 711
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Scale AI推出全新LLM排行榜SEAL,私有数据评估、专家审核保证质量
Scale AI推出的SEAL排行榜采用私有数据评估和专家审核,为前沿模型提供了公正、动态的比较环境,涵盖了包括代码生成、代码修复、代码理解等在内的多项编码任务,是编程领域的重要参考资源。- 582
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免费ChatGPT用户现在可以使用GPTs、分析图表、提问照片等功能
了解免费ChatGPT用户现在可以享有哪些之前仅对付费用户开放的功能,包括GPTs、数据分析、图表创建和照片提问。同时了解付费用户的额外优势。- 135
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GenAI & LLM技术面试指南 | 人工智能与数据科学
了解如何在Python中使用嵌入式字典构建知识图谱,以及面对1亿个关键字的分层聚类挑战。探索如何抓取像Wikipedia这样的大型存储库,并且如何用上下文令牌增强LLM embeddings。这份指南将帮助您更好地迎接面试,以充足的信心来应对挑战,以及更深层次地理解GenAI & LLM在塑造人工智能和数据科学未来方面的影响和潜力。- 682
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时间序列数据分析模板及Python实现
本文总结了时间序列数据分析的模板,使用Python库对PJM小时能源消耗数据进行探索性数据分析,包括描述性统计、时间图、季节图、箱形图、时间序列分解和滞后分析。适合数据科学和机器学习领域的专业人士参考。- 697
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Oracle Database 23ai: AI赋能数据的新里程碑
了解Oracle Database 23ai如何结合AI技术,赋能数据,最大化数据价值,以及生成式AI在数据库领域的重要性。- 751
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StarCoder2-15B-Instruct:自对齐代码生成模型取得突破性进展
StarCoder2-15B-Instruct模型通过自对齐策略在代码生成任务中取得显著突破,无需依赖昂贵的人工标注数据或商业大模型数据,表现优异并超越同类模型,为代码模型自我调优领域带来重要一步。- 632
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解决图学习领域的数据饥荒问题的新模型OpenGraph
OpenGraph是一个基于图的新模型,专门用于解决图学习领域的数据饥荒问题。该模型通过统一图Tokenizer、可扩展的图Transformer和大语言模型知识蒸馏技术,有效提高了图模型的泛化能力,并实现了对全新数据的零样本预测。- 384
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苹果研究人员推出创新模型ReALM,提升AI助手的操作准确率
苹果研究人员推出了一种名为ReALM的创新模型,该模型能够将参考解析问题转化为语言建模问题,极大提升AI助手处理复杂内容的准确率。通过屏幕解析和大语言模型,ReALM能够理解用户的需求并解决实体之间的冲突,为用户提供更精准的操作输出。- 402
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人工智能的十大局限性及解决之道
本文深入探讨人工智能的十大局限性,揭示该领域的开发人员、研究人员和从业者面临的限制,以及解决这些局限性的重要性。包括数据可用性、数据偏差、可解释性、安全性、持续学习和适应等方面的挑战。- 564
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领域大模型构建指南及数据集创建方法论
本文分享了领域大模型构建指南及数据集创建方法论,探讨了数据集的重要性、高质量数据集创建的难点以及解决方法。通过SFT和大模型自身能力来训练模型,提高领域模型在特定行业中的适用性和准确性。- 350
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Machine Learning Engineer Learning Path
Google Cloud机器学习工程师学习路径是为希望在Google Cloud平台上构建和部署机器学习解决方案的个人或团队而设计的。学习者将掌握丰富的实操经验,控制关键技能,进而获得Google Cloud机器学习工程师认证。- 627
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