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共 7529 條

2024年應(yīng)對(duì)勒索軟件準(zhǔn)備就緒的攻略指南

鑒于勒索軟件不斷發(fā)展的現(xiàn)狀，組織必須優(yōu)先考慮應(yīng)對(duì)勒索軟件的準(zhǔn)備方案，以避免毫無準(zhǔn)備和不受保護(hù)所帶來的高昂成本。

2024-08-16 08:00:00

勒索軟件安全

Meta SAM 2：令人印象深刻的對(duì)象分割模型

Meta公司已經(jīng)發(fā)布了模型權(quán)重、代碼和用于訓(xùn)練它的數(shù)據(jù)集，這將對(duì)研究和開發(fā)社區(qū)非常有用。以下是SAM 2的工作原理及其對(duì)許多工業(yè)應(yīng)用程序(包括未來幾代LLM)可能產(chǎn)生的影響。

2024-08-15 08:31:35

SAM 2 LLM 大型語(yǔ)言模

探索Transformer的演變：從基礎(chǔ)到高級(jí)架構(gòu)

本文探討了Transformer從原始模型到高級(jí)架構(gòu)的演變過程，并重點(diǎn)介紹這一過程中取得的重大進(jìn)展。

2024-08-14 08:16:53

人工智能模型架構(gòu)? 編碼器

英偉達(dá)的硬件路線圖對(duì)廣大開發(fā)人員的影響

英偉達(dá)修訂后的GPU路線圖對(duì)開發(fā)人員意味著什么？首先，Python在其CUDA并行編程框架中將具有優(yōu)先權(quán)。

2024-08-14 08:00:00

GPU 英偉達(dá)開發(fā)

大型語(yǔ)言模型（LLM）的歷史與未來

大型語(yǔ)言模型(LLM)是現(xiàn)代科技的奇跡。它們的功能復(fù)雜，規(guī)模龐大，并且具有開創(chuàng)性的進(jìn)展。本文將探索LLM的歷史和未來。

2024-08-13 08:09:34

大型語(yǔ)言模型 LLM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Spring Boot 緩存優(yōu)化攻略：七個(gè)不可錯(cuò)過的技巧

緩存是提高應(yīng)用性能的有效方法。我們之前發(fā)布過??一篇文章??，介紹了緩存的概念和好處，主要針對(duì) Spring Boot 進(jìn)行了討論。在本文中，我們將探討優(yōu)化 Spring Boot 應(yīng)用程序緩存的 7 種技術(shù)。

2024-08-13 08:00:00

應(yīng)用緩存緩存

基于Prefect、Weave和RAGAS的RAG應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)

本文介紹了RAG應(yīng)用程序開發(fā)中的一些增強(qiáng)技術(shù)，例如加入線下/線上評(píng)估、借助Prefect自動(dòng)提取數(shù)據(jù)等。

2024-08-12 08:28:53

RAGAS RAG應(yīng)用開發(fā)LLM

開發(fā)人員不可不知的十大AI編程助理

GitHub開發(fā)者調(diào)查顯示，92%的美國(guó)程序員已經(jīng)在使用AI工具了。

2024-08-12 08:00:00

人工智能開發(fā)AI編程助理

深度學(xué)習(xí)中生成模型的工作原理：解析用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的生成模型

本文將深入探討生成模型在深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)增強(qiáng)中的重要作用，例如變分自編碼器(VAEs)和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)。

2024-08-09 08:12:35

深度學(xué)習(xí)VAEs GANs

在機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期管理中使用MLflow的綜合指南

本文介紹的綜合指南可以從基礎(chǔ)到高級(jí)的學(xué)習(xí)和掌握MLflow，并結(jié)合實(shí)際用例和端到端項(xiàng)目，學(xué)習(xí)如何管理機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期。

2024-08-08 08:24:53

MLflow 機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目管理

基于Llama 3的AI代理開發(fā)實(shí)戰(zhàn)演練

通過本文，您將學(xué)會(huì)基于開源的深度學(xué)習(xí)模型可視化工具Gradio構(gòu)建一個(gè)具有Llama 3模型函數(shù)調(diào)用功能的AI代理的完整過程。

2024-08-07 08:32:30

深度學(xué)習(xí)AI代理 Llama 3

注意！這12個(gè)影響廣泛的固件漏洞和威脅

眾所周知，即使在補(bǔ)丁可用的情況下，固件缺陷也很難修補(bǔ)。本文概述了迄今為止影響最廣泛的12個(gè)漏洞，這些漏洞會(huì)使從個(gè)人電腦到醫(yī)療設(shè)備的各種系統(tǒng)受到威脅。

2024-08-07 08:00:00

漏洞安全固件

為什么最新的LLM使用混合專家(MoE)架構(gòu)

本文詳細(xì)介紹了混合專家 (MoE)架構(gòu)，該架構(gòu)通過混合或融合不同的“專家”模型共同解決特定的問題。

2024-08-06 08:16:05

LLM 大型語(yǔ)言模型人工智能

五招提升SQL Query性能

如果從事數(shù)據(jù)工作，你會(huì)一直編寫SQL查詢。那么，如何編寫針對(duì)性能進(jìn)行優(yōu)化的高效SQL查詢呢？

2024-08-06 08:00:00

SQL Query 數(shù)據(jù)庫(kù)

小模型和開源正在成為AI發(fā)展的變數(shù)

企業(yè)自然傾向于借助公共云快速部署生成式AI，因其提供便捷的一站式服務(wù)。大型云服務(wù)商已從AI投資中獲益。但使用云服務(wù)的成本有時(shí)會(huì)超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，盡管如此，企業(yè)仍在尋找有效降低成本的方法，這正是精益AI概念的意義所在。

2024-08-05 13:38:18

小模型開源 AI

詳解數(shù)據(jù)濫用：類型、現(xiàn)實(shí)示例、檢測(cè)和防御策略

本文通過研究不當(dāng)數(shù)據(jù)處理導(dǎo)致嚴(yán)重后果的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，揭示了數(shù)據(jù)濫用的復(fù)雜性及潛在原因，并提供四種有效的最佳實(shí)踐來檢測(cè)和防止組織中的數(shù)據(jù)濫用。

2024-08-05 10:05:38

數(shù)據(jù)濫用數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)安全

如何檢測(cè)并盡量減少AI模型中的幻覺？

一些國(guó)家已開始起草有關(guān)AI模型的法規(guī)，以提供使用和適用性方面的框架。不妨弄清楚神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為何、如何開始產(chǎn)生幻覺，以及如何盡量避免這個(gè)問題。

2024-08-05 09:14:14

AI模型 LLM AI幻覺

關(guān)于生成式AI的五大誤區(qū)

圍繞生成式AI無疑有很多炒作、困惑甚至恐懼?？駸岢珜?dǎo)者宣稱它有望解決世界上的所有問題，末日論鼓吹者預(yù)測(cè)它將導(dǎo)致數(shù)百萬人失業(yè)，甚至意味著人類創(chuàng)造力將從此終結(jié)。

2024-08-02 08:52:51

大語(yǔ)言模型生成式AI ChatGPT

如何在Ollama和Spring AI上使用本地AI/LLM查詢圖像數(shù)據(jù)庫(kù)

本文介紹如何利用Ollama LLava模型和Spring AI，實(shí)現(xiàn)基于自然語(yǔ)言的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)查詢，并支持高效向量搜索和圖像描述展示。

2024-08-02 08:00:00

人工智能 Ollama

基于AI技術(shù)的區(qū)塊鏈dApps應(yīng)用開發(fā)指南

如果你是一名開發(fā)人員、區(qū)塊鏈愛好者，或者是一名希望冒險(xiǎn)進(jìn)入這個(gè)令人興奮的人工智能和區(qū)塊鏈領(lǐng)域的初學(xué)者，本指南將引導(dǎo)你完成構(gòu)建自己的人工智能驅(qū)動(dòng)DApp的步驟，然后提供一個(gè)在AELF基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)上構(gòu)建的實(shí)戰(zhàn)示例。

2024-08-01 11:10:52

機(jī)器學(xué)習(xí)模型自然語(yǔ)言處理區(qū)塊鏈

人工智能應(yīng)用面臨的五大安全挑戰(zhàn)

本文將深入研究人工智能應(yīng)用面臨的風(fēng)險(xiǎn)，了解現(xiàn)實(shí)世界的示例，并討論保護(hù)這些人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案的實(shí)用方法。

2024-08-01 08:00:00

人工智能安全

tRPC庫(kù)簡(jiǎn)介及其在演示項(xiàng)目中的應(yīng)用解析

在本文中，我期望能夠更為深入地探究這座冰山的根源所在，明晰 tRPC 究竟是何種事物。本文針對(duì) tRPC 展開了深度闡釋，涵蓋了我們?yōu)楹涡枰约叭绾螌?duì)其進(jìn)行使用等方面。

2024-07-31 08:28:38

tRPC TypeScript 類型安全庫(kù)

使用Prompty構(gòu)建和管理LLM提示

微軟的一個(gè)新工具旨在彌合應(yīng)用程序開發(fā)和提示工程之間的鴻溝。不堪重負(fù)的AI開發(fā)人員應(yīng)留意這個(gè)工具。

2024-07-31 08:00:00

人工智能 Prompty 提示

基于Celery、Redis和Florence 2實(shí)戰(zhàn)異步機(jī)器學(xué)習(xí)推理

在本文中，我們將演示如何使用分布式任務(wù)調(diào)度框架Celery和開源分布式鍵值對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)Redis作為異步工作線程來運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型。試驗(yàn)中，我們將使用微軟開源的統(tǒng)一視覺基礎(chǔ)模型Florence 2，這是一種以其令人印象深刻的性能而聞名的視覺語(yǔ)言模型。

2024-07-30 08:38:13

Florence 2 機(jī)器學(xué)習(xí)Celery

如何在Kubernetes中運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)？

許多人在Kubernetes中成功地運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)，這類部署的數(shù)量在與日俱增。

2024-07-30 08:00:00

Kubernetes 數(shù)據(jù)庫(kù)

BERT如何增強(qiáng)NLP的性能

BERT是谷歌公司為NLP開發(fā)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架。它通過使用雙向方法為給定文本提供適當(dāng)?shù)膱?chǎng)景來增強(qiáng)NLP。它從文本的兩端(即前面和后面)的單詞進(jìn)行分析。

2024-07-29 08:09:36

BERT 大型語(yǔ)言模型 LLM

改善機(jī)器學(xué)習(xí)模型的七種方法

本文介紹了面對(duì)各種未知數(shù)據(jù)集提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的方法和技巧。

2024-07-29 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

構(gòu)建可靠AI應(yīng)用的LLM三角原則

本文將介紹一種經(jīng)精心設(shè)計(jì)的開發(fā)可靠的高性能LLM應(yīng)用程序所遵循的軟件設(shè)計(jì)原則——LLM三角原則。基于這一原則開發(fā)LLM應(yīng)用，有助于縮短應(yīng)用LLM的巨大潛力和現(xiàn)實(shí)世界實(shí)施面臨的挑戰(zhàn)之間的差距。

2024-07-26 08:45:54

大型語(yǔ)言模型 LLM三角原則人工智能

如何將微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)運(yùn)用于嵌入式系統(tǒng)？

微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)是Facebook、Netflix和優(yōu)步等跨國(guó)企業(yè)發(fā)布的分布式應(yīng)用系統(tǒng)的基礎(chǔ)。精細(xì)化隔離服務(wù)，然后將它們聚合起來協(xié)同工作，這使得分布式系統(tǒng)比單體式系統(tǒng)更易于管理。但是對(duì)于嵌入式系統(tǒng)而言，情況就有點(diǎn)不同了。

2024-07-26 08:00:00

微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)嵌入式系統(tǒng)分布式應(yīng)用系統(tǒng)

如何優(yōu)化PyTorch以加快模型訓(xùn)練速度？

本文將分享幾個(gè)最新的性能調(diào)優(yōu)技巧，以加速跨領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。這些技巧對(duì)任何想要使用PyTorch實(shí)現(xiàn)高級(jí)性能調(diào)優(yōu)的人都大有幫助。

2024-07-25 08:25:35

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)PyTorch

關(guān)于Netflix系統(tǒng)架構(gòu)的研究

Netflix系統(tǒng)架構(gòu)旨在高效可靠地同時(shí)為數(shù)百萬消費(fèi)者提供娛樂內(nèi)容。本文將介紹Netflix的特點(diǎn)和組成部分。

2024-07-25 08:00:00

Netflix 架構(gòu)

冰球運(yùn)動(dòng)的AI科技感：用計(jì)算機(jī)視覺跟蹤球員

本文將介紹使用PyTorch、計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)OpenCV和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）開發(fā)一個(gè)跟蹤冰球球員、球隊(duì)及其基本表現(xiàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的YOLOv8x模型的全過程。

2024-07-24 08:54:11

計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能

DevSecOps如何應(yīng)對(duì)零日威脅

缺乏有關(guān)漏洞的信息并不意味著沒有辦法檢測(cè)、阻止和緩解漏洞。DevSecOps是最好的方法之一。

2024-07-24 08:00:00

漏洞 DevSecOps 零日漏洞

人工智能在低代碼和無代碼開發(fā)中的積極作用

大型語(yǔ)言模型(LLM)的出現(xiàn)導(dǎo)致人們爭(zhēng)相將人工智能(AI)技術(shù)集成到每個(gè)有意義的產(chǎn)品中，甚至包括許多毫無意義的產(chǎn)品。但有一個(gè)領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)被證明是一個(gè)強(qiáng)大而有用的補(bǔ)充：低代碼和無代碼的軟件開發(fā)。

2024-07-23 09:50:52

大型語(yǔ)言模型 LLM 人工智能

文本為王：如何在序列推薦過程中學(xué)習(xí)語(yǔ)言向量

推薦系統(tǒng)是 1992 年施樂公司的 David Goldberg 在論文中首次提出的。人類歷史上第一個(gè)發(fā)表的推薦系統(tǒng)算法是協(xié)同過濾。該算法長(zhǎng)期占據(jù)著主導(dǎo)地位。一直到最近，仍然有研究者發(fā)問稱對(duì)比了大量的推薦算法，發(fā)現(xiàn)基于物品的協(xié)同過濾性能優(yōu)異，吊打其他算法。

2024-07-23 08:00:00

推薦系統(tǒng)語(yǔ)言向量人工智能

CrowdStrike災(zāi)難的7個(gè)緊急教訓(xùn)

CrowdStrike/Windows事件是一個(gè)嚴(yán)峻的提醒，即即使是日常維護(hù)，如果管理不當(dāng)也可能導(dǎo)致重大中斷。它凸顯了現(xiàn)代IT系統(tǒng)的相互關(guān)聯(lián)性，以及廣泛使用的軟件故障所帶來的深遠(yuǎn)影響。

2024-07-22 13:07:18

Linux 桌面 Windows

如何通過壓縮提示降低GPT-4的成本

LLMLingua是微軟公司開發(fā)的一項(xiàng)新技術(shù)，通過消除無關(guān)部分來壓縮提示。值得注意的是，LLMLingua可以在不影響模型響應(yīng)質(zhì)量的情況下將提示的規(guī)模壓縮高達(dá)20倍。如果使用得當(dāng)，LLMLingua可以降低使用高級(jí)LLM的成本，并使更廣泛的用戶和應(yīng)用程序可以使用LLM。

2024-07-22 09:01:20

大型語(yǔ)言模型 LLMLingua GPT-4

如何使用AI幫助開發(fā)者處理正則表達(dá)式

本文從正則表達(dá)式的生成原理說起，介紹了兩款可供免費(fèi)使用的AI生成工具。

2024-07-22 08:00:00

人工智能開發(fā)

探究大語(yǔ)言模型（LLM）漏洞和安全優(yōu)秀實(shí)踐

我們?cè)诒疚闹袑⒔榻B與LLM集成相關(guān)的最常見漏洞、它們的影響以及為防止它們而采取的預(yù)防措施。我們還將給出在Web滲透測(cè)試期間利用漏洞的例子。

2024-07-19 08:36:39

安全 LLM 大語(yǔ)言模型

深度學(xué)習(xí)模型中的知識(shí)蒸餾是如何工作的?

深度學(xué)習(xí)模型在多個(gè)領(lǐng)域，特別是計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理中，已經(jīng)取得了革命性的進(jìn)展。然而，隨著模型復(fù)雜性和資源需求的不斷攀升，如何將這些龐大模型的知識(shí)濃縮為更緊湊、更高效的形式，成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。

2024-07-19 08:00:00

深度學(xué)習(xí)知識(shí)蒸餾

SAP發(fā)布開源宣言，反遭社區(qū)質(zhì)疑

布羅克闡明，歐盟的《網(wǎng)絡(luò)韌性法案》表面上是為了減少或免除特定“守護(hù)者”——即開源軟件基金會(huì)——所承擔(dān)的代碼責(zé)任。然而，這種保護(hù)措施并未惠及那些在歐盟地區(qū)將開源軟件商業(yè)化的個(gè)人開發(fā)者、項(xiàng)目或?qū)嶓w。

2024-07-18 14:22:23

SAP 開源社區(qū)

多模態(tài)AI：概念、用例、優(yōu)勢(shì)、挑戰(zhàn)及發(fā)展未來

多模態(tài)實(shí)際上是在嘗試復(fù)制人類的感知方式：我們將視覺、聲音和觸覺等感官輸入結(jié)合起來，形成對(duì)現(xiàn)實(shí)的更細(xì)致入微的感知，并利用這些數(shù)據(jù)來做出決定或采取行動(dòng)。多模態(tài)模式也在嘗試做同樣的事情。

2024-07-18 08:26:09

AGI 多模態(tài)AI 生成式AI

現(xiàn)代應(yīng)用中基于偏移量和游標(biāo)分頁(yè)的高效數(shù)據(jù)管理

本文探索與Jakarta Data、Quarkus和MongoDB集成的基于偏移量和游標(biāo)的分頁(yè)，強(qiáng)調(diào)它們?cè)赗EST API中的優(yōu)勢(shì)和實(shí)際用途。

2024-07-18 08:00:00

數(shù)據(jù)管理大型數(shù)據(jù)集

AutoML領(lǐng)域開源開發(fā)利器AutoGloon之實(shí)戰(zhàn)演練

AutoGloon是一個(gè)由亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)創(chuàng)建的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。它旨在為你處理整個(gè)ML過程;具體來說，這包括從準(zhǔn)備數(shù)據(jù)到選擇最佳模型并調(diào)整其設(shè)置的整個(gè)過程。

2024-07-17 08:17:20

AutoGloon 機(jī)器學(xué)習(xí)AutoML

揭開危險(xiǎn)的面紗：人工智能可能失控的十種方式以及如何識(shí)別

大型語(yǔ)言模型(LLM)的快速發(fā)展激發(fā)了人們的廣泛興趣，也帶來了一些風(fēng)險(xiǎn)，雖然它們的潛力巨大，但濫用和意外后果的可能性也很大。了解這些強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于制定有效的保障措施至關(guān)重要。

2024-07-16 09:35:23

大型語(yǔ)言模型 LLM 人工智能

Kubernetes常見的五大錯(cuò)誤及修復(fù)方法

本文探討使用Kubernetes時(shí)常見的一些錯(cuò)誤，并提供如何避免這些誤區(qū)的提示。

2024-07-16 08:00:00

Kubernetes 開發(fā)

Meta公司開源大數(shù)據(jù)模型SAM實(shí)戰(zhàn)演練

本文首先介紹Meta公司開發(fā)的開源圖像分割模型SAM的架構(gòu)，然后通過一個(gè)河流像素分割遙感任務(wù)的實(shí)戰(zhàn)案例展示SAM模型應(yīng)用開發(fā)涉及的關(guān)鍵技術(shù)與模型優(yōu)勢(shì)。

2024-07-15 09:13:48

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)模型

2024年云中AI工程的三大關(guān)鍵趨勢(shì)

盡管我們離計(jì)算機(jī)自我組裝并自動(dòng)編程的時(shí)代尚遠(yuǎn)，但AI工程界的一項(xiàng)引人注目的進(jìn)展是，生成式AI正在助力構(gòu)建更多同類型的AI實(shí)體、機(jī)器人以及應(yīng)用程序。這是一個(gè)循環(huán)促進(jìn)的過程，正如Margolis所說，它開啟了廣泛的參與機(jī)會(huì)。

2024-07-12 14:26:07

AI 工程趨勢(shì)

借助HuggingFace輕松實(shí)施一個(gè)端到端項(xiàng)目

今天，我們將使用Hugging Face、FastAPI和Docker部署一個(gè)簡(jiǎn)單的模型，演示如何有效地實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。

2024-07-12 09:36:29

FastAPI Docker 大語(yǔ)言模型

解鎖搜索的力量：關(guān)鍵詞、相似性和語(yǔ)義解釋

本文概述了關(guān)鍵字搜索、相似性搜索和語(yǔ)義搜索技術(shù)，深入探討了每種技術(shù)的工作原理，并提供了如何有效使用它們的指導(dǎo)。

2024-07-12 08:00:00

搜索技術(shù)人工智能

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