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ConTextTab一个语义感知的表格情境学习模型

博主头像 概要 ConTextTab的核心设计哲学在于“两全其美”——它旨在将大语言模型级别的深度语义理解和世界知识,无缝注入到一个高效、为表格数据原生设计的ICL框架中。其目标是创造一个既能理解数据“说什么”(语义),又能高效处理数据“长什么样”(结构)的模型。另一个名字是SAP-RPT1-OSS ConT ...

【2025年最新】全面解析 poloapi.top:一站式 AI 大模型 API 聚合服务平台

博主头像 在 AI 技术高速迭代的今天,接入多个大模型成为技术产品的重要能力,无论是构建智能客服、生成式内容中台,还是开发自动化助手,都需要支持 GPT、Claude、Gemini、其他语言或多模态模型。单个模型 API 接入复杂、密钥管理繁琐、成本难控,这就促成了 API 聚合平台 的诞生。poloapi. ...

读共生:4_0时代的人机关系02人机合作后

博主头像 1. 人机合作后 1.1. 虽然人类工程技术的每一次进步都需要解决难度更大的问题,但渴望解决问题的精神始终推动着人类不断创新 1.1.1. 目标一如既往地不是取代人类,而是增强人类的能力 1.2. 人类历史中的每一次创新发生之后都伴随着一段适应期 1.2.1. 狩猎者学会做农民,农民学会做裁缝,裁缝 ...

RAG应用性能优化入门指南

博主头像 从“能用”到“好用”的RAG之旅 检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术正深刻地改变着我们与信息交互的方式,它为构建知识问答系统、智能对话代理、文档处理和工作流自动化等应用提供了强大的动力。通过RAG,我们可以让强大的语言模型(LLM)理解并运用那 ...

吴恩达深度学习课程四:计算机视觉 第三周:检测算法 课后习题和代码实践

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课第三周的课后习题和代码实践 ...

语音识别服务funasr搭建

本文讨论语音识别功能,使用的是阿里的开源语音识别项目FunASR,含两种部署方式,社区windows版和docker容器化部署,windows社区版的可以用于本地开发使用,生产环境建议使用容器版。 1、windows社区版部署 1.1、环境安装 软件需要Visual Studio 2022 c++环 ...

基于深度学习的水面垃圾检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

博主头像 本文介绍了一个基于YOLO算法的水面垃圾检测系统,该系统具备垃圾识别分类、多模态检测和模型训练功能。系统采用PyQt5开发界面,支持图片/视频/实时摄像头检测,检测结果可标注保存。内置YOLOv5/v8/v11/v12模型对比显示,YOLO12n精度最高(mAP40.6%),YOLO11n速度最优(... ...

吴恩达深度学习课程四:计算机视觉 第三周:检测算法 (四)YOLO 的完整传播过程

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第三周内容,3.9到3. ...

GPT-5.2安全报告讨论

博主头像 一场复杂的辩论 OpenAI于12月11日发布的关于其最新模型GPT-5.2的系统安全报告,一经问世便在业内引发了广泛而复杂的争议。这份报告详细地呈现了新模型在各项安全与能力指标上的表现,但其数据却同时引出了两种截然相反的解读。这使得我们不得不直面一个核心问题:“我们究竟是看到了一个在安全和能力上取 ...

读人机沟通法则:理解数字世界的设计与形成06机器让失衡自动化

博主头像 1. 排斥 1.1. 科技公司需要全速运行以跟上摩尔时间尺度,这加大了在潜在雇员中优化“文化适配度” 1.1.1. 意味着招聘“和我们一样”的人—的压力 1.1.2. 新员工就会花更少的时间适应(因为他们“和我们一样”​)​,产生更少的日常摩擦(因为他们“和我们一样”​)​,并且听老板的话(因为他们 ...

吴恩达深度学习课程四:计算机视觉 第三周:检测算法 (三)交并比、非极大值抑制和锚框

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第三周内容,3.6到3. ...

AI大模型电商Ecom-Bench评测解读

博主头像 阿里巴巴通义实验室推出的 EcomBench,这是一个专门为评估人工智能智能体在真实电商场景中表现而设计的基准测试。研究者认为现有的 AI 测试过于偏向学术理论,因此通过人工参与的方式,从亚马逊等平台提取真实的用户需求,构建了涵盖营销策略、成本定价和法律咨询等七大领域的实战考题。测试结果显示,尽管 ...

吴恩达深度学习课程四:计算机视觉 第三周:检测算法 (二)目标检测算法

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第三周内容,3.3到3. ...

基于深度学习的安检危险品检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

博主头像 摘要:本文介绍了一个基于YOLO算法的智能安检危险品检测系统。该系统采用三栏式界面设计,支持图片、视频及实时摄像头检测,可识别枪支、刀具等危险品,检测结果可标注保存并导出Excel。系统内置YOLOv5/v8/v11/v12多种模型,其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%),YOLO11n速度... ...

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