從構思到設計原型，只需要短短幾秒。OpenUI讓你僅使用自然語言就可以構建、編輯和導出UI，無需任何設計技能！不妨先從一個簡單的例子開始。很多時候，我設想一件看起來很棒的裙子，但當我真正找到類似的裙子時，卻發(fā)現(xiàn)效果不如預期。這不僅僅是我個人的問題，在編程中也會遇到?？蛻艨赡茉谀X海中構思一個很棒的UI，但最終構建出來的卻不如預期。這不僅浪費了時間和資源，還可能導致客戶不滿。幸運的是，這個問題現(xiàn)在有了解決方...

MCP協(xié)議盡管標準化了AI代理通信，但也帶來了共享內(nèi)存污染、工具投毒及版本失控等漏洞威脅生態(tài)安全問題。為此，需要構建訪問控制與沙盒防護框架。引言目前，Anthropic公司推出的多代理上下文協(xié)議（MCP）備受業(yè)界關注。MCP通常被稱為“AI代理的USBC”，它承諾將標準化代理之間的通信方式。這個想法很簡單：通過一個通用接口連接不同的AI代理和工具，讓它們共享內(nèi)存，并跨任務重用功能。無需膠水代碼，無需RAG。只需插入即可，它們...

使用DockerModelRunner在本地運行Gemma3，開發(fā)人員能夠?qū)崿F(xiàn)私有且高效的GenAI開發(fā)——快速設置、離線推理和完全控制。如今，對本地化開發(fā)生成式人工智能（GenAI）的需求正在快速增長。開發(fā)人員在自己的基礎設施上運行大型語言模型（LLM）能夠確保隱私性、靈活性和成本效益。隨著Gemma3的發(fā)布及其與DockerModelRunner的無縫集成，開發(fā)人員可以完全在本地服務器上實驗、微調(diào)和部署GenAI模型。本文將探討如何使用Docker在本地設置...

本文基于PyTorch框架幫助讀者從零開始理解和實現(xiàn)擴散模型，并給出一個基于時間嵌入UNet模型的基礎型擴散模型實戰(zhàn)開發(fā)案例。簡介在我最近發(fā)表的幾篇文章中，我談到了生成式深度學習算法，這些算法大多與文本生成任務有關。所以，我認為現(xiàn)在轉向圖像生成的生成算法研究會很有趣。我們知道，如今已經(jīng)有很多專門用于生成圖像的深度學習模型，例如自動編碼器、變分自動編碼器（VAE）、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）和神經(jīng)風格遷移（NST）。在...

本文旨在探討新式Sesame語音模型運行原理，該模型通過殘差量化壓縮音頻并使用雙轉換器自回歸預測碼字以生成逼真的語音。Sesame使用一種名為殘差向量量化的深度學習技術對語音進行編碼最近，Sesame人工智能公司發(fā)布了他們最新的語音轉語音（SpeechtoSpeech）模型的演示。這是一個非常擅長說話的對話式人工智能代理，它們能夠提供相關的答案，并帶有表情地說話，而且說實話，它們非常有趣，互動性很強。請注意，有關這方面的系統(tǒng)...

本文將介紹如何使用OpenAI、React、Fabric.js和DALLE3構建人工智能梗圖生成器，并創(chuàng)建配文，設計梗圖畫布，以及優(yōu)化成本和性能。為什么要構建人工智能梗圖生成器？梗圖（Meme）堪稱互聯(lián)網(wǎng)時代的“全民語言”。無論是想調(diào)侃朋友，還是想表達編程讓人崩潰的無奈，梗圖總能精準地表達其意境。然而，人工制作一張梗圖需要花費很長時間。首先需要找到合適的圖片，然后構思出幽默并且貼合情境的配文，還要巧妙地將圖片與文字融為一體...

開篇就在OpenAI推出??GPT4.1系列???幾天后，又發(fā)布了o3和o4mini的推理模型，這表明大模型正式邁向AGI（??人工通用智能??）。o3和o4mini不僅僅是AI模型；它們還具備智能性、自治性、可調(diào)用工具以及與真實軟件對接的技能，是一個真正意義上的AI系統(tǒng)。新模型不會被動工作；而是主動使用工具自動完成任務！接下來，就讓我們深入了解“O系”模型：o3和o4mini的功能、性能和應用。o3和o4mini是什么？o3和o4mini是OpenAI最新...

最近，《自然》雜志上的一篇新論文引發(fā)了關注。它展示了谷歌如何用AI改變醫(yī)療的未來：通過自動化技術降低成本、減輕醫(yī)生負擔，使他們能夠?qū)⒏嗑ν度氲綇碗s病例的處理中。當你帶著疑難雜癥就醫(yī)時，自然希望得到準確的診斷。然而，即便經(jīng)驗豐富的醫(yī)生，有時也會對疑難病情感到棘手。有些癥狀或許并無大礙，但有些則需要深入檢查。近年來，人工智能在醫(yī)療領域發(fā)展迅猛，尤其在模式識別類任務中表現(xiàn)突出。谷歌近期在“AI醫(yī)生”...

生成式AI正在重塑企業(yè)運營模式，以前所未有的規(guī)模實現(xiàn)自動化、內(nèi)容生成和智能決策。從AI驅(qū)動的聊天機器人到高級代碼生成和創(chuàng)意設計，生成式AI正在通過提升效率與創(chuàng)新能力引發(fā)行業(yè)革命。然而，伴隨技術進步而來的還有企業(yè)必須應對的重大安全風險?，F(xiàn)實挑戰(zhàn)在于，隨著AI系統(tǒng)日益智能化和復雜化，其面臨的威脅與風險也在持續(xù)演變。確保AI在開發(fā)與部署全周期的安全性至關重要。本文提供實用的安全檢查清單，幫助企業(yè)安全采用生成式A...

從文本生成視頻已取得了長足的進展，但在制作更長的多場景故事時仍然會遇到瓶頸。雖然Sora、Veo和MovieGen之類的擴散模型已提高了視覺質(zhì)量的門檻，但它們通常僅限于20秒以內(nèi)的片段。真正的挑戰(zhàn)是什么？上下文。從一段文本生成一段一分鐘的故事驅(qū)動型視頻需要模型處理數(shù)十萬個token，同時保持敘事和視覺的連貫性。英偉達、斯坦福大學、加州大學伯克利分校及其他機構的這項新研究應運而生，它引入了一種名為測試時間訓練（TTT）的...

AI驅(qū)動的調(diào)試工具正在顛覆開發(fā)者識別、診斷和修復代碼問題的方式。這些工具利用機器學習和AI技術自動化傳統(tǒng)調(diào)試流程，節(jié)省時間并提高代碼質(zhì)量。本文將帶大家了解六大最受歡迎的AI調(diào)試工具及其核心功能、所需技能和比較優(yōu)勢。什么是AI調(diào)試工具？AI調(diào)試工具標志著軟件開發(fā)工作流程的重大進步。它們利用人工智能實時識別異常、提出修復建議，甚至自動糾正代碼問題。這些工具能夠顯著縮短調(diào)試時間，同時提升整體代碼質(zhì)量和開發(fā)者效...

本文旨在介紹利用歸因圖技術對大型語言模型的計算回路進行逆向工程，目的是試圖徹底搞清大型語言模型的決策過程。引言多年來，基于Transformer的大型語言模型（LLM）在從簡單的信息檢索系統(tǒng)到能夠進行編碼、寫作、開展研究的復雜智能體等一系列任務上取得了長足的進步。然而，盡管這些模型功能強大，但它們在很大程度上仍然是黑匣子。給定輸入，它們可以完成任務，但我們?nèi)狈χ庇^的方法來理解任務的具體完成方式。LLM旨在預測統(tǒng)...

本文提出一種基于仿生學原理設計的形態(tài)特征提取器，通過模擬專家認知過程整合多尺度特征分析，使AI犬種識別準確率提升至90%，并為醫(yī)學影像等細粒度識別領域提供技術啟示。AI真的能像人類專家一樣區(qū)分狗的品種嗎？有一天散步時，我看到一只毛茸茸的白色小狗，心想：“那是比熊犬還是馬耳他犬？”無論我怎么仔細看，它們看起來都幾乎一模一樣。對于哈士奇和阿拉斯加雪橇犬、柴犬和秋田犬，我總是猶豫不決。專業(yè)獸醫(yī)和研究人員如何...

在開發(fā)代理式AI時，開發(fā)者往往需要在速度、靈活性和資源利用率間反復權衡。本文將向大家介紹Agno——一款用于構建多模態(tài)智能體的輕量化框架。其速度號稱比LangGraph快上萬倍，內(nèi)存使用量則僅為150。事實上，Agno與LangGraph在使用體驗上也有很大區(qū)別。本文將以親身體會為基礎對二者進行比較，具體介紹它們的不同之處、各自亮點與Agno的獨特優(yōu)勢。概述?構建TriSage與MarketingAnalyst營銷分析師智能體。?如果要求高速、低內(nèi)存...

Python開發(fā)者獨享AI話語權的時代該結束了。以下十款高人氣Java工具，將助你將AI深度集成到Java應用與工作流中。?盡管Java并非大多數(shù)程序員構建AIML項目的首選語言——畢竟Python擁有更龐大的AIML框架生態(tài)——但Java在AI、機器學習及生成式AI革命中仍占據(jù)重要席位。其技術優(yōu)勢和廣泛的生態(tài)系統(tǒng)使其成為許多開發(fā)者的首選，尤其是那些偏好嚴格類型定義和JVM高性能的開發(fā)者。甚至部分Python愛好者也會通過Jython運行代碼以發(fā)揮JVM...

了解分類、預測和生成式AI之間的區(qū)別——它們的主要功能，以及如何使用它們對數(shù)據(jù)進行分類、趨勢預測和內(nèi)容創(chuàng)建。人工智能（AI）是一個潛能巨大且不斷發(fā)展的領域，是無數(shù)現(xiàn)代技術的核心。為了駕馭它的復雜性，將AI劃分為三個核心“家族”是大有裨益的，它們每個“家族”都有自己獨特的目的和“個性”：分類式AI：作為數(shù)據(jù)整理的關鍵工具，它善于將輸入信息標記為既定類別。例如，電子郵件服務借助它從真實郵件中篩選出垃圾郵件...

本文提出了一種使用人工智能幻覺來評估圖像真實感的新方法，對此方法的實現(xiàn)原理進行詳細闡述，并給出詳細的實驗結果證明。引言最近，俄羅斯的一項新研究提出了通過一種非常規(guī)方法來檢測不切實際的人工智能生成的圖像。這種方法的主要思想是：不是通過提高大型視覺語言模型（LVLM）的準確性，而是通過有意利用它們??產(chǎn)生幻覺的傾向??。?這種新方法使用LVLM提取有關圖像的多個“原子事實”，然后應用??自然語言推理??（N...

大語言模型（LLMs）最早時期只是具備自動完成的功能，迄今為止，進步巨大，與當初已經(jīng)不可同日而語。然而，僅僅是生成流暢的文本并不足以體現(xiàn)真正的智能——真正的智能是需要推理能力的。這意味著，大語言模型需要能夠解決數(shù)學問題、能夠調(diào)試代碼、能夠得出合乎邏輯的結論，還要能夠檢查和改正自身的錯誤。通常而言，現(xiàn)代大語言模型的訓練目標往往是預測下一個詞語是什么，而不是去思考。那么，它們是如何突然變得非常擅長推理...

從頭構建一個GenAI紅隊，或者讓現(xiàn)有的紅隊適應新技術是一個復雜的過程，OWASP在其最新指南中幫助闡釋了這一過程。紅隊是測試和支持網(wǎng)絡安全系統(tǒng)的一種有效方法，但它仍需適應技術的發(fā)展而不斷完善。近年來，生成式人工智能（GenAI）和大型語言模型（LLM）的爆炸式增長正迫使紅隊世界適應。監(jiān)管和管理機構對AI相關紅隊的重視，包括歐盟的《人工智能法案》和美國國家標準與技術研究院（NIST）的人工智能風險管理框架，突顯了它的...

一款基于LangGraph的開源工具可幫助你確定在特定的Kubernetes環(huán)境中最需要優(yōu)先解決的漏洞。在當今復雜的Kubernetes環(huán)境中，管理漏洞并確定優(yōu)先級很快會變得令人不堪重負。由于數(shù)十甚至數(shù)百個容器跨多個服務運行，你如何決定先處理哪些漏洞？這時候AI可以助一臂之力。我在本文中將介紹我們使用LangGraph和LangChain構建基于AI的漏洞優(yōu)先級排序器HAIstings方面的經(jīng)驗，并使用Stacklok開發(fā)的開源AI網(wǎng)關CodeGate增強安全性。漏洞太...