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发表了文章 2023-11-03
10月发布的5篇人工智能论文推荐
10月发布的5篇人工智能论文推荐
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发表了文章 2023-11-02
数据抽样技术全面概述
抽样是研究和数据收集中不可或缺的方法，能够从更大数据中获得有意义的见解并做出明智的决定的子集。
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发表了文章 2023-11-01
AutoGen完整教程和加载本地LLM示例
Autogen是一个卓越的人工智能系统，它可以创建多个人工智能代理，这些代理能够协作完成任务，包括自动生成代码，并有效地执行任务。
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发表了文章 2023-10-31
使用Llama index构建多代理 RAG
检索增强生成(RAG)已成为增强大型语言模型(LLM)能力的一种强大技术。通过从知识来源中检索相关信息并将其纳入提示，RAG为LLM提供了有用的上下文，以产生基于事实的输出。
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发表了文章 2023-10-30
使用Panda-Gym的机器臂模拟进行Deep Q-learning强化学习
强化学习(RL)是一种机器学习方法，它允许代理通过试错来学习如何在环境中表现。行为主体因采取行动导致预期结果而获得奖励，因采取行动导致预期结果而受到惩罚。随着时间的推移，代理学会采取行动，使其预期回报最大化。
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发表了文章 2023-10-29
使用FastAPI部署Ultralytics YOLOv5模型
YOLO是You Only Look Once(你只看一次)的缩写，它具有识别图像中的物体的非凡能力，在日常应用中会经常被使用。所以在本文中，我们将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。
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发表了文章 2023-10-28
Python时间序列分析库介绍：statsmodels、tslearn、tssearch、tsfresh
时间序列分析在金融和医疗保健等领域至关重要，在这些领域，理解随时间变化的数据模式至关重要。在本文中，我们将介绍四个主要的Python库——statmodels、tslearn、tssearch和tsfresh——每个库都针对时间序列分析的不同方面进行了定制。这些库为从预测到模式识别的任务提供了强大的工具，使它们成为各种应用程序的宝贵资源。
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发表了文章 2023-10-26
Table-GPT:让大语言模型理解表格数据
llm对文本指令非常有用，但是如果我们尝试向模型提供某种文本格式的表格数据和该表格上的问题，LLM更有可能产生不准确的响应。
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发表了文章 2023-10-25
VeRA: 性能相当，但参数却比LoRA少10倍
2022年的LoRA提高了微调效率，它在模型的顶部添加低秩(即小)张量进行微调。模型的参数被冻结。只有添加的张量的参数是可训练的。
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发表了文章 2023-10-24
LlamaIndex使用指南
LlamaIndex是一个方便的工具，它充当自定义数据和大型语言模型(llm)(如GPT-4)之间的桥梁，大型语言模型模型功能强大，能够理解类似人类的文本。LlamaIndex都可以轻松地将数据与这些智能机器进行对话。这种桥梁建设使你的数据更易于访问，为更智能的应用程序和工作流铺平了道路。
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发表了文章 2023-10-23
数据分析和机器学习的11个高级可视化图表介绍
可视化是一种强大的工具，用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用，提供了通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别出来的见解。
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发表了文章 2023-10-22
使用TensorRT-LLM进行高性能推理
LLM的火爆之后，英伟达(NVIDIA)也发布了其相关的推理加速引擎TensorRT-LLM。TensorRT是nvidia家的一款高性能深度学习推理SDK。此SDK包含深度学习推理优化器和运行环境,可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。而TensorRT-LLM是在TensorRT基础上针对大模型进一步优化的加速推理库，它号称可以增加4倍的推理速度。
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发表了文章 2023-10-20
使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例
PyTorch Geometric (PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。
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发表了文章 2023-10-19
LSTM-CRF模型详解和Pytorch代码实现
在快速发展的自然语言处理领域，Transformers 已经成为主导模型，在广泛的序列建模任务中表现出卓越的性能，包括词性标记、命名实体识别和分块。在Transformers之前，条件随机场(CRFs)是序列建模的首选工具，特别是线性链CRFs，它将序列建模为有向图，而CRFs更普遍地可以用于任意图。
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发表了文章 2023-10-18
TSMixer：谷歌发布的用于时间序列预测的全新全mlp架构
这是谷歌在9月最近发布的一种新的架构 TSMixer: An all-MLP architecture for time series forecasting ，TSMixer是一种先进的多元模型，利用线性模型特征，在长期预测基准上表现良好。据我们所知，TSMixer是第一个在长期预测基准上表现与最先进的单变量模型一样好的多变量模型，在长期预测基准上，表明交叉变量信息不太有益。”
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发表了文章 2023-10-17
使用Pytorch实现频谱归一化生成对抗网络(SN-GAN)
自从扩散模型发布以来，GAN的关注度和论文是越来越少了，但是它们里面的一些思路还是值得我们了解和学习。所以本文我们来使用Pytorch 来实现SN-GAN
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发表了文章 2023-10-16
使用轮廓分数提升时间序列聚类的表现
我们将使用轮廓分数和一些距离指标来执行时间序列聚类实验，并且进行可视化
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发表了文章 2023-10-15
9月大型语言模型研究论文总结
大型语言模型(llm)在今年发展迅速，随着新一代模型不断地被开发，研究人员和工程师了解最新进展变得非常重要。本文总结9-10月期间发布了一些重要的LLM论文。
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发表了文章 2023-10-14
向量化操作简介和Pandas、Numpy示例
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。
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发表了文章 2023-10-13
TimesNet:时间序列预测的最新模型
2023年4月发表了一个新的模型，它在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果，如预测、imputation、分类和异常检测:TimesNet。
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发表了文章 2023-10-11
GPU 虚拟化技术MIG简介和安装使用教程
使用多实例GPU (MIG/Multi-Instance GPU)可以将强大的显卡分成更小的部分，每个部分都有自己的工作，这样单张显卡可以同时运行不同的任务。本文将对其进行简单介绍并且提供安装和使用的示例。
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发表了文章 2023-10-10
常用的相似度度量总结：余弦相似度，点积，L1，L2
相似性度量在机器学习中起着至关重要的作用。这些度量以数学方式量化对象、数据点或向量之间的相似性。理解向量空间中的相似性概念并采用适当的度量是解决广泛的现实世界问题的基础。本文将介绍几种常用的用来计算两个向量在嵌入空间中的接近程度的相似性度量。
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发表了文章 2023-10-09
三个主要降维技术对比介绍：PCA, LCA,SVD
本文将深入研究三种强大的降维技术——主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和奇异值分解(SVD)。我们不仅介绍这些方法的基本算法，而且提供各自的优点和缺点。
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发表了文章 2023-10-08
XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新
XGBoost是处理不同类型表格数据的最著名的算法，LightGBM 和Catboost也是为了修改他的缺陷而发布的。9月12日XGBoost发布了新的2.0版，本文除了介绍让XGBoost的完整历史以外，还将介绍新机制和更新。
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发表了文章 2023-10-07
从GPU的内存访问视角对比NHWC和NCHW
NHWC和NCHW是卷积神经网络(cnn)中广泛使用的数据格式。它们决定了多维数据，如图像、点云或特征图如何存储在内存中。
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发表了文章 2023-09-30
LongLoRA:不需要大量计算资源的情况下增强了预训练语言模型的上下文能力
麻省理工学院和香港中文大学推出了LongLoRA，这是一种革命性的微调方法，可以在不需要大量计算资源的情况下提高大量预训练语言模型的上下文能力。
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发表了文章 2023-09-29
处理不平衡数据的十大Python库
数据不平衡是机器学习中一个常见的挑战，其中一个类的数量明显超过其他类，这可能导致有偏见的模型和较差的泛化。有各种Python库来帮助有效地处理不平衡数据。在本文中，我们将介绍用于处理机器学习中不平衡数据的十大Python库，并为每个库提供代码片段和解释。
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发表了文章 2023-09-28
使用高斯混合模型拆分多模态分布
本文介绍如何使用高斯混合模型将一维多模态分布拆分为多个分布。
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发表了文章 2023-09-27
9月人工智能论文和项目推荐
因为LLM的火爆，所以最近的论文都是和LLM相关的
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发表了文章 2023-09-26
EfficientFormer:高效低延迟的Vision Transformers
我们都知道Transformers相对于CNN的架构效率并不高，这导致在一些边缘设备进行推理时延迟会很高，所以这次介绍的论文EfficientFormer号称在准确率不降低的同时可以达到MobileNet的推理速度。
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发表了文章 2023-09-25
基于对数谱图的深度学习心音分类
这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。
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发表了文章 2023-09-24
快速找到离群值的三种方法
本文将介绍3个在数据集中查找离群值的Python方法
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发表了文章 2023-09-23
在Python中创建相关系数矩阵的6种方法
相关系数矩阵（Correlation matrix）是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。在Python中，有很多个方法可以计算相关系数矩阵，今天我们来对这些方法进行一个总结
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发表了文章 2023-09-21
使用QLoRA对Llama 2进行微调的详细笔记
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的，大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。
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发表了文章 2023-09-20
ChatGPT可以取代搜索引擎吗？
ChatGPT对于一些简单的问题，可以完美的完成任务。但是我让它写一篇完整的文章，看看它能否代替我进行写作地的时候，我确定它不能完全取代人类。
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发表了文章 2023-09-19
时间序列的重采样和pandas的resample方法介绍
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
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发表了文章 2023-09-18
Stability AI发布基于稳定扩散的音频生成模型Stable Audio
近日Stability AI推出了一款名为Stable Audio的尖端生成模型，该模型可以根据用户提供的文本提示来创建音乐。
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发表了文章 2023-09-16
Python中进行特征重要性分析的9个常用方法
特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。
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发表了文章 2023-09-15
Recognize Anything:一个强大的图像标记模型
Recognize Anything是一种新的图像标记基础模型，与传统模型不同，它不依赖于手动注释进行训练
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发表了文章 2023-09-14
向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍
在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。
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发表了文章 2023-09-13
Llama-2 推理和微调的硬件要求总结：RTX 3080 就可以微调最小模型
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型（例如Llama-2，Falcon等）进行额外的训练，以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源，但是通过量化和Lora等方法，我们也可以在消费级的GPU上来微调测试，但是消费级GPU也无法承载比较大的模型，经过我的测试，7B的模型可以在3080（8G）上跑起来，这对于我们进行简单的研究是非常有帮助的，但是如果需要更深入的研究，还是需要专业的硬件。
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发表了文章 2023-09-12
Falcon 180B 目前最强大的开源模型
Technology Innovation Institute最近发布了Falcon 180B大型语言模型(LLM)，它击败了Llama-2 70b，与谷歌Bard的基础模型PaLM-2 Large不相上下。
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发表了文章 2023-09-10
Langchain的一些问题和替代选择
Langchain因其简化大型语言模型(llm)的交互方面的到关注。凭借其高级的API可以简化将llm集成到各种应用程序中的过程。
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发表了文章 2023-09-09
SplitMask:大规模数据集是自我监督预训练的必要条件吗?
自监督预训练需要大规模数据集吗?这是2021年发布的一篇论文，它在自监督预训练场景中使用小数据集，如Stanford Cars, Sketch或COCO，它们比ImageNet小几个数量级。并提出了一种类似于BEiT的去噪自编码器的变体SplitMask，它对预训练数据的类型和大小具有更强的鲁棒性。
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发表了文章 2023-09-08
Nougat：一种用于科学文档OCR的Transformer 模型
随着人工智能领域的不断进步，其子领域，包括自然语言处理，自然语言生成，计算机视觉等，由于其广泛的用例而迅速获得了大量的普及。光学字符识别(OCR)是计算机视觉中一个成熟且被广泛研究的领域。它有许多用途，如文档数字化、手写识别和场景文本识别。数学表达式的识别是OCR在学术研究中受到广泛关注的一个领域。
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发表了文章 2023-09-07
CMT:卷积与Transformers的高效结合
论文提出了一种基于卷积和VIT的混合网络，利用Transformers捕获远程依赖关系，利用cnn提取局部信息。构建了一系列模型cmt，它在准确性和效率方面有更好的权衡。
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发表了文章 2023-09-06
使用GPT-4生成训练数据微调GPT-3.5 RAG管道
OpenAI在2023年8月22日宣布，现在可以对GPT-3.5 Turbo进行微调了。也就是说，我们可以自定义自己的模型了。然后LlamaIndex就发布了0.8.7版本，集成了微调OpenAI gpt-3.5 turbo的功能
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发表了文章 2023-09-05
Pandas DataFrame 数据存储格式比较
Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。
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发表了文章 2023-09-04
量化自定义PyTorch模型入门教程
在以前Pytorch只有一种量化的方法，叫做“eager mode qunatization”，在量化我们自定定义模型时经常会产生奇怪的错误，并且很难解决。但是最近，PyTorch发布了一种称为“fx-graph-mode-qunatization”的方方法。在本文中我们将研究这个fx-graph-mode-qunatization”看看它能不能让我们的量化操作更容易，更稳定。
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发表了文章 2023-09-03
15个基本且常用Pandas代码片段
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。
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发表了文章
2025-09-11
解决推理能力瓶颈，用因果推理提升LLM智能决策
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发表了文章
2025-09-10
量子机器学习入门：三种数据编码方法对比与应用
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发表了文章
2025-09-09
深度学习调参新思路：Hyperband早停机制提升搜索效率
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发表了文章
2025-09-08
Proximal SFT：用PPO强化学习机制优化SFT，让大模型训练更稳定
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发表了文章
2025-09-07
从零开始构建图注意力网络：GAT算法原理与数值实现详解
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发表了文章
2025-09-06
LangGraph实战：从零构建智能交易机器人，让多个AI智能体像投资团队一样协作
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发表了文章
2025-09-05
GPU集群扩展：Ray Serve与Celery的技术选型与应用场景分析
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发表了文章
2025-09-04
DINOv3上手指南：改变视觉模型使用方式，一个模型搞定分割、检测、深度估计
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发表了文章
2025-09-03
微软rStar2-Agent：新的GRPO-RoC算法让14B模型在复杂推理时超越了前沿大模型
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发表了文章
2025-09-02
Memento：基于记忆无需微调即可让大语言模型智能体持续学习的框架
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发表了文章
2025-09-01
AI推理方法演进：Chain-of-Thought、Tree-of-Thought与Graph-of-Thought技术对比分析
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发表了文章
2025-08-31
多智能体系统设计：5种编排模式解决复杂AI任务
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发表了文章
2025-08-30
神经架构搜索NAS详解：三种核心算法原理与Python实战代码
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发表了文章
2025-08-29
多智能体协作为什么这么难：系统频繁失败的原因分析与解决思路
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发表了文章
2025-08-28
NVFP4量化技术深度解析：4位精度下实现2.3倍推理加速
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发表了文章
2025-08-27
R-Zero：通过自博弈机制让大语言模型无需外部数据实现自我进化训练
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发表了文章
2025-08-26
数据分布平滑化技术：核密度估计KDE解决直方图不连续问题
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发表了文章
2025-08-25
匹配网络处理不平衡数据集的6种优化策略：有效提升分类准确率
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发表了文章
2025-08-24
HiRAG：用分层知识图解决复杂推理问题
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发表了文章
2025-08-22
PyTorch 2.0性能优化实战：4种常见代码错误严重拖慢模型
