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    【完结9章】AI Agent 开发新范式 MCP 从入门到多场景全链路实战,附电子书
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    获课:bcwit.top/14754/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、微积分:AI模型的“学习引擎” 微积分是研究变化与累积的数学分支,在AI大模型中扮演着核心角色。其核心思想是通过导数和积分描述函数的变化规律,并将其转化为优化问题的解决方案。 导数与梯度:模型参数更新的指南针 导数的定义:导数描述函数在某一点的瞬时变化率,几何上表现为切线斜率。例如,函数 f(x)f(x) 在点 xx 处的导数 f′(x)f′(x) 表示输入变化对输出的影响程度。 梯度的作用:
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    获课:bcwit.top/15220/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ ——解密AI大模型的底层逻辑与行业应用路径 在人工智能技术高速发展的今天,大模型(Large Language Models, LLMs) 已经成为推动产业智能化的核心引擎。从医疗诊断到金融风控,从工业质检到教育辅导,大模型正在重塑各行各业的工作流程与决策模式。然而,大模型的训练与应用并非“黑箱操作”,其背后蕴含着复杂的算法逻辑与工程实践。将从原理剖析、训练流程、微调策略到行业落地,系统性地解读AI
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    课程下载——包更新】AI大模型算法-从大模型原理剖析到训练(微调)落地实战
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    课程已完结,大家下载学习
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    获课:bcwit.top/15177/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 在AI大模型重塑千行百业的今天,企业面临的已不是“要不要用”的选择题,而是“如何用好”的必答题。本文深度解构大模型从实验室到生产环境的全生命周期,覆盖数据工程、模型训练、部署优化、应用监控四大核心环节,提炼出一套可复用的实战方法论。 一、数据工程:构建大模型的“第一性原理” 数据质量直接决定模型上限,实战中需攻克三大难关: 数据采集与清洗 多源异构整合:融合网页文
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    获课:bcwit.top/15189/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 第一章:AI大模型的基础知识与演进1.1 什么是AI大模型? AI大模型(Large AI Models)通常指参数量达到数十亿甚至上万亿级别的深度学习模型。这些模型通过大规模数据进行预训练,具备强大的泛化能力和迁移学习能力。代表性的模型包括GPT系列、BERT、T5、PaLM、LLaMA等。 1.2 大模型的发展历程 早期阶段(2018年前):以CNN、RNN为主,模型规模较小。 Transformer崛起(2017-2019):Transformer架构提出,成为后续大模
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    2025年必考这个大模型证书 1.含金量高,招投标网可查,相关单位招投标、资质申请、技术升级转型可用。 2.个人报考:有利于个人就业、升职、加薪。 线上学习,学时达标即考
    zkaiyz 6-25
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    学习AI大模型-人工智能大模型应用工程师证书学习通知! 关于开展人工智能从业人员“人工智能大模型应用工程师”专项培训的通知 时间:2025.7.17-21日 青岛 以下为具体通知内容:
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    不错的课程,完整版
    md44732 6-16
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    获课:http://www.bcwit.top/14637/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程核心亮点(一)零基础友好,循序渐进课程从最基础的数学知识(如线性代数、概率论)和编程基础(Python 语法)讲起,逐步引入人工智能、机器学习的基础概念,再过渡到 AI 大模型的核心理论与技术。每一个知识点都经过精心拆解,配合生动形象的比喻和实际案例,让复杂的技术原理变得通俗易懂,确保零基础学员也能轻松跟上学习节奏,稳步构建知识体系。(二)理论与实践深度融
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    🔥 想入行AI大模型却不知道学什么?龙腾亚太官方课程大纲来了! 学完拿下《生成式AI与大模型核心技术开发与应用工程师》证书! 🚀 3大模块+12项硬核技术,彻底掌握大模型开发全流程!📌 模块一:基础理论与技术演进 ✅ AIGC技术发展史:从GPT-1到GPT-4的技术跃迁,产业落地现状分析 ✅ Transformer架构精讲:自注意力机制、位置编码的数学推导与代码实现 ✅ 大模型技术生态:GPT/BERT/LLaMA等架构对比,揭秘ChatGPT成功的关键设计 (学完收获:建立完整
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    《生成式AI与大模型核心技术开发与应用研修班》课程于12月8日 - 11日在北京成功举办! 大模型具有强大的学习和理解能力,可以处理更复杂的问题,可以捕捉大量数据中的模式和关联,为各个行业带来变革性的解决方案。在提高生产效率、优化决策、促进创新、强化交互体验、跨领域应用、数据隐私保护、增强智能、产业链优化等领域具有广泛的应用价值和战略意义。 本次是根据《国务院关于推行终身职业技能培训制度的意见》提出的“紧跟新技术
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    工信部教考中心 -人工智能机器视觉应用证书推荐 最近的考取时间: 2025年3月7日 — 2025年3月10日 北京(同时转线上直播) (3月7日报到发放上课材料,3月8日-10日上课)
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    热烈庆祝生成式AI、大模型、多模态技术开发与应用研修班在昆明成功举办 理论结合实践,学员们满载而归。 下次培训时间安排: 2025年2月27日 — 2025年3月3日 北京(同时转线上直播) (第一天报到发放上课材料,授课四天)
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    获课:http://www.bcwit.top/14637/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程概述与核心价值1. 课程定位与目标 适用人群: 零基础入门者:学习大模型基础理论与开发工具链。 开发者转型者:掌握大模型微调、Prompt工程与多模态应用开发。 企业技术团队:设计私有化知识库与AI产品落地方案。 核心目标: 技术掌握:从Transformer架构到多模态模型实现。 实战能力:完成4大企业级项目(智能问答、AIGC内容生产、工业检测、AI代理开发)。 职业赋能:提供大模型工
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    获课:http://www.bcwit.top/14637/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、技术基础与核心概念 1. AI大模型基础概念 定义与特点: 定义:AI大模型(Large Language Models, LLMs)通常指的是参数数量极多的深度学习模型,这些模型通过在海量数据上进行训练,能够学习到丰富的语言模式和知识。 特点: 参数爆炸:模型参数数量通常在数十亿甚至数千亿级别。 上下文学习:具备强大的上下文理解能力,无需针对每个新任务进行专门的微调。 多模态融合:许多大模型能够同
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    你是否想过,早晨唤醒你的智能音箱、工作中帮你生成报告的AI助手,甚至深夜刷到的精准推荐短视频——这些场景的背后,都藏着一个“超级大脑”?它,就是大模型。 人工智能(AI)与大模型的关系,就像“智慧”与“智慧的大脑”。如果说AI是人类追求智能的终极梦想,那么大模型就是让这个梦想照进现实的关键引擎。 早期的AI像是“专业工具”,只能在特定领域完成任务:下棋、翻译、人脸识别……这些能力虽然惊艳,却如同一个个孤岛,缺
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    极客-AI大模型微调训练营 获课♥》jzit.top/13641/ AI大模型四阶技术是指在大模型技术发展中,逐渐形成的四个关键技术阶段,它们共同构成了AI大模型的核心能力。以下是AI大模型四阶技术的总览: 一、提示工程(Prompt Engineering) 提示工程是AI大模型时代的关键技术之一,它涉及如何设计和优化输入给模型的文本或指令(Prompt),以激发或引导模型生成高质量的输出。提示工程的核心在于通过系统化的设计、测试和优化提示词,来最大化地引导大语言模
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    获课♥》789it.top/4442/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ AI大模型系统开发是一项复杂而充满挑战的任务,涉及多个方面和环节。以下是一份AI大模型系统开发攻略,旨在提升模型性能与扩展性,为开发者提供实用技巧和建议。 一、明确模型目标与任务定义 确定目标任务:明确AI大模型需要解决的具体问题,如文本生成、图像识别、语音合成等。这有助于为后续的模型架构选择和训练策略制定提供方向。 定义输入输出格式:根据目标任务,确定模型的输入(
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    获课:789it.top/14290/ 黑马AI大模型应用开发训练营第二期_789it 如何高效训练和部署大规模AI模型 高效训练和部署大规模AI模型涉及多个方面,包括但不限于硬件选择、软件框架、数据处理、模型优化等。以下是一些关键点: 硬件选择 GPU/TPU:选择适合的硬件加速器对于提高训练效率至关重要。NVIDIA的A100、V100 GPU或Google的TPU v3/v4都是不错的选择。 分布式计算:利用多台机器上的多个GPU进行分布式训练可以显著减少训练时间。 软件框架 深度学习框架:如Te
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    跑冒滴漏,这一长期困扰工业生产的难题,不仅造成了资源的巨大浪费,还潜藏着安全隐患,影响着企业的生产效率和成本控制。传统的人工巡检方式,受限于人的视野、疲劳度及反应速度,往往难以及时发现并处理这些细微却至关重要的泄露问题。然而,随着图像识别技术的飞速发展,跑冒滴漏的自动识别正翻开新的篇章,为企业安全生产和资源管理带来了前所未有的革新力量。 图像识别技术,凭借其强大的数据处理能力和模式识别算法,能够实
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    视频课程下载——多智能体开发框架之LangGraph全面剖析实战课
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    大模型定制产品是指基于大规模参数和计算能力的机器学习模型,根据客户的特定需求进行定制开发的产品。这些产品通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数,通过输入大量语料进行训练,使计算机获得类似人类的“思考”能力,能够理解文本、图片、语音等内容,并进行文本生成、图像生成、推理问答、科学预测等工作。 大模型定制产品的主要特点包括: 高度适应性:产品可以根据客户的特定业务场景和数据特点,设计高度
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    在当今科技日新月异的时代,人工智能(AI)无疑是推动社会进步和产业升级的关键力量。而在这股浪潮中,大模型作为AI技术的核心引擎,正以其无与伦比的计算能力和深度学习能力,引领着智能科技的未来发展。 大模型,顾名思义,是指具有海量参数和复杂结构的深度学习模型。它们通过学习大规模数据集,能够捕捉到数据中的复杂模式和关联,从而实现对未知数据的精准预测和智能决策。这种能力,使得大模型在语音识别、自然语言处理、图像
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    在科技日新月异的今天,人工智能领域正经历着一场前所未有的变革。这场变革的核心,正是大模型的崛起与广泛应用。大模型,以其庞大的数据规模、复杂的网络结构和卓越的学习能力,正在逐步重塑人工智能的面貌,引领我们进入一个全新的智能时代。 大模型的出现,标志着人工智能从“小数据、小任务”向“大数据、大任务”的转变。传统的人工智能模型往往局限于特定的数据集和任务,而大模型则能够跨越多个领域,处理更加复杂、多变的
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    在信息技术日新月异的今天,人工智能(AI)正以前所未有的速度重塑着我们的生活与工作方式。从浩瀚的数据海洋中提炼价值,到赋予机器以“智慧”,大模型在人工智能领域扮演着至关重要的角色,是连接数据与智能的桥梁。 大模型,以其庞大的参数规模和深邃的学习能力,成为解锁数据深层智慧的钥匙。它们能够处理和分析海量数据,学习数据间的复杂关联与规律,从而实现对现实世界更精准、更全面的理解。这种理解力,是AI系统做出智能决
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    在科技日新月异的今天,大模型作为人工智能领域的璀璨明珠,正以其独特的魅力和无限潜力,引领着技术革命的新浪潮。大模型,以其庞大的参数规模、复杂的网络结构和卓越的学习能力,成为了推动人工智能迈向更高层次的关键力量。 从技术层面来看,大模型通过深度学习算法,能够自动从海量数据中提取特征、挖掘规律,进而实现高效、准确的预测和决策。随着算法的不断优化和计算能力的提升,大模型的性能正在持续攀升,为人工智能的广
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    井盖缺失或破损是城市管理中常见的问题,不仅影响市容市貌,还可能对市民的出行安全构成严重威胁。为了高效解决这一问题,近年来,井盖缺失破损自动识别系统应运而生,为城市管理者提供了强有力的技术支持。 该系统主要基于先进的图像识别技术和物联网技术。通过在关键路段和易发区域安装高清摄像头,系统能够实时监控路面情况,并自动捕捉井盖图像。随后,利用深度学习算法对捕捉到的图像进行分析处理,系统能够准确识别出井盖是
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    随着全球环境问题的日益严峻,环境保护已成为全人类共同的责任。在这一背景下,AI大模型以其强大的数据处理能力和智能化特点,为环境保护开辟了一条全新的路径。 AI大模型通过深度学习等技术,能够实现对海量环境数据的快速分析与处理。无论是气候数据、生物多样性数据,还是水资源、土壤污染等数据,AI大模型都能以极高的效率进行挖掘、整合与分析。这种能力使得我们能够更准确地预测气候变化趋势,及时发现生物多样性减少的迹象,
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    AI大模型,作为人工智能领域的璀璨明珠,正以前所未有的速度引领着智能科技的新时代。这些模型通过海量数据的训练与学习,掌握了深邃的知识体系与卓越的推理能力,为各行各业带来了革命性的变革。 在教育领域,AI大模型能够为学生提供个性化的学习路径,精准定位知识盲点,实现因材施教。在医疗领域,它们能够辅助医生进行疾病诊断与治疗方案制定,提高诊疗效率与准确性。而在智能制造、智慧城市等前沿领域,AI大模型更是发挥着不可
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    2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发 获课地址:789it.top/6096/
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    在日新月异的城市管理中,科技的力量正以前所未有的方式重塑着我们的城市面貌。近年来,图像识别技术的引入,为城市环境监管带来了革命性的变化,标志着城管工作正式迈入智能化时代。 传统城管巡查依赖于人工实地走访,不仅耗时费力,而且难以做到全面覆盖。而今,通过在城市关键区域部署高清摄像头,并结合先进的图像识别算法,城管部门能够实时监控城市环境,及时发现并处理违规停车、占道经营、乱堆乱放等城市管理难题。这一技
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    在科技日新月异的今天,人工智能(AI)大模型正以前所未有的速度重塑着各行各业的生态格局。这些大模型,凭借其强大的数据处理能力、深度学习算法以及不断优化的模型架构,正在逐步解锁智能时代的无限可能。 在金融领域,AI大模型通过精准的风控预测和智能化的投资决策,为金融机构提供了前所未有的风险管理能力和资产配置效率。在医疗领域,它们则通过分析海量的医疗数据,辅助医生进行疾病诊断和制定治疗方案,极大地提升了医疗服
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    随着科技的飞速发展,AI大模型正逐步成为推动智慧城市构建的核心动力。智慧城市,作为未来城市发展的新蓝图,旨在通过集成先进的信息技术,实现城市运行的高效、智能与可持续。在这一宏伟愿景中,AI大模型以其强大的数据处理、模式识别与决策支持能力,发挥着举足轻重的作用。 AI大模型能够深入分析城市海量数据,精准捕捉城市交通、环境、能源、公共安全等关键领域的动态变化。通过实时数据分析与预测,AI大模型为城市规划者提供了科
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    生成式大模型(Large Generative Models)是指具有大量参数的人工智能模型,它们能够生成新的内容,如文本、图片、音乐等。这类模型通常基于深度学习技术,尤其是神经网络,能够捕捉到数据的复杂分布,并据此生成高质量、多样化和创新的内容。 生成式大模型的特点主要包括: 1. 参数规模:模型拥有数亿甚至千亿级别的参数,这使得模型能够处理和理解极其复杂的模式和结构。 2. 数据多样性:能够处理和生成多种类型的数据,如文本、图像、音频
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    2024年政府工作报告提出“发展新质生产力”,并将其列为年度十大工作任务之首。新质生产力正在重塑社会生产运行的方式,为企业开辟一条通向高质量发展的道路。新质生产力的提出加速了企业数字化转型步伐,人工智能技术作为核心新质技术,正在赋能企业数字化转型。从2022年大语言模型ChatGPT的问世,到2024年的视频生成大模型Sora的推出,人工智能技术已发展到生成技术和多模态大模型阶段,成为每一位科技人才重点关注和研究的方向。 为积极
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    大模型的崛起,标志着人工智能领域迈入了一个全新的发展阶段。这些模型以其庞大的规模、复杂的结构和卓越的性能,正在深刻改变着我们的生活和工作方式。然而,大模型的崛起并非一帆风顺,它既是技术进步的象征,也带来了前所未有的挑战与机遇。 在技术层面,大模型需要处理的数据量极为庞大,对计算资源和存储能力提出了极高的要求。这不仅增加了技术实现的难度,也带来了高昂的成本。同时,大模型的训练和优化过程复杂且耗时,需
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    我们正置身于一场人工智能领域的革命之中,而大模型的出现,无疑是这场革命中的重要里程碑。大模型,以其强大的数据处理能力、深度学习和自我进化特性,正逐步重塑人工智能的未来。 在大模型时代,人工智能系统的性能得到了前所未有的提升。这些模型能够处理海量数据,从中挖掘出有价值的信息,为决策提供有力支持。无论是在医疗、金融、教育还是娱乐领域,大模型都展现出了其独特的优势和广泛的应用前景。 医疗领域,大模型能够辅
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    极客-AI大模型微调训练营(视频+源码+PPT) 资料地址:789it.top/13600/
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    Anything llm创建工作区AI,为何上传本地文件,文件上传成功,再次打开却出现错误,大神们,请问该如何处理,谢谢🙏🙏🙏
    huafei10447 12-30

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