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Cohere AI发布Cohere’s Embed v3模型:根据可信的MTEB和BEIR基准提供先进的性能

在文本嵌入模型中,寻找最相关信息一直是一个挑战,主要是在处理质量各异的现实世界数据时。这个问题可能会让寻找有价值信息的用户感到沮丧,给开发者和应用程序带来巨大的障碍。 现有解决方案尝试解决这个挑战,但它们通常需要提供最相关的信息。OpenAI的ada-002模型可能会检索与您的查询相关的文档,但可能无法有效地提供最有信息量的内容。这个限制一直是搜索引擎和检索增强的生成AI(RAG)系统等应用程序的心头之患。 Cohere研究团队发布了Cohere的Embed v3模型。它不仅可以识别与您的查询相关的内容,还可以根据信息量对其进行专业排序。 Embed v3的性能指标提供了其能力的可靠证据。在包括大规模文本嵌入基准(MTEB)和信息检索评估基准(BEIR)在内的基准测试中,Embed v3始终优于许多其他模型。它在语义搜索和多跳问题等任务中表现出色,这些任务需要从各种文档中综合信息。 Embed v3的一大亮点是其高效性。它需要一个可管理的基础架构,以有效地处理数十亿个嵌入。它引入了一个名为input_type的有趣特性,为特定任务量身定制模型,进一步提高结果的质量。 此外,Embed v3的适用性不仅局限于英语。它支持100多种语言,使用户能够在各种语言中进行搜索,无论是法语、中文还是芬兰语。 总而言之,Cohere的Embed v3是在文本数据中筛选出最相关和信息丰富内容的有价值解决方案。它通过高效地识别和排序有价值的信息,提供了一种可靠的方法来增强搜索应用程序和RAG系统。Embed v3简化了对广阔信息世界的导航,使搜索体验更加高效和富有成效。凭借其令人印象深刻的性能、处理混乱数据的韧性和经济高效的操作,Embed v3成为文本嵌入领域的重大进步,满足了开发者和用户的需求。 要尝试它,请立即访问Embed v3。

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摄影壁纸美图素材库Pxhere,内含艺术照

素材库图片库壁纸库小编介绍分享过很多,这次再来一个,这个壁纸摄影素材网站叫做pxhere,世界知名的免费摄影图库,支持中文搜索,非常值得收藏使用,提供了超过 100万张高质量的摄影作品,可免费用于个人和商业用途。 Pxhere 的图片素材有ingenue的分类,主要涵盖了桌面壁纸、高清壁纸、手机壁纸、摄影图库等,在这里你可以找到艺术类、地标类、单色、植物、动物、人物等丰富的图片素材资源。 网站特点 热门图片质量非常高,标签分类非常丰富,能很快找到一系列类似的高质量图片 支持多国语言,也支持中文,国内使用无压力 提供原图下载,也提供多种设备的尺寸直接下载 并且Pxhere含有一些摄影艺术照片,开放程度比国内的大许多,喜欢的可以访问一下哟。 官网地址:https://pxhere.com/zh/ ,记得开启NSFW按钮哟

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2024 年值得关注的前 12 位数据科学领袖

在蓬勃发展的数据科学领域,2024年的到来标志着关键时刻,我们将聚焦于一群杰出人物,他们推动创新,塑造着分析学的未来。《2024年十二位数据科学领袖榜单》作为一个指路明灯,庆祝这些人的卓越专业知识、远见领导力以及在该领域的重要贡献。让我们一起探索这些开创性思想家的故事、项目和有前瞻性的观点,他们承诺将塑造数据科学的发展轨迹。这些杰出领导者不仅是先驱者,更是引领我们进入一个无与伦比的创新和发现时代的先锋。 2024年十二位数据科学领袖榜单 随着我们临近2024年,我们将关注一群具有显著专业知识、领导能力和卓越贡献的人士。《2024年十二位数据科学领袖榜单》旨在承认和关注这些人,将他们视为思想领袖、创新者和预计在未来一年取得重大里程碑的影响者。 随着我们深入了解细节,明显地看到这些人的观点、举措和倡议能够改变我们在解决各个行业面临的复杂挑战时的方法和数据利用。无论是在预测分析方面的进展,还是对伦理人工智能实践的倡导,或者是开发尖端算法,这些名单上的人士都有望在2024年影响数据科学领域。 1. 吴恩达 “如今人工智能的主要挑战在于找到合适的业务背景来适应它。我热爱技术,它为我们提供了许多机会。但是最终,技术需要被融入到业务使用案例中。” 吴恩达博士是一位拥有机器学习(ML)和人工智能(AI)专业知识的英裔美籍计算机科学家。在谈到他对AI发展的贡献时,他是DeepLearning.AI的创始人,Landing AI的创始人兼首席执行官,AI Fund的普通合伙人,并且是斯坦福大学计算机科学系的兼职教授。此外,他曾是Google AI旗下Google Brain深度学习人工智能研究团队的创始领导者。他还曾担任百度的首席科学家,指导了一个由1300人组成的人工智能团队,并发展了公司的全球AI战略。 吴恩达先生负责领导斯坦福大学的大规模在线开放课程(MOOC)的发展。他还创办了Coursera,并为超过10万名学生提供机器学习(ML)课程。作为机器学习和在线教育的先驱者,他拥有卡内基梅隆大学、麻省理工学院和加州大学伯克利分校的学位。此外,他在机器学习、机器人学和相关领域发表了200多篇研究论文,并入选了《时代》杂志评选的全球最具影响力人物100人。 网站:https://www.andrewng.org Twitter:@AndrewYNg Facebook:Andrew Ng、Google Scholar。 2. Andrej Karpathy “我们本应让人工智能做所有工作,而我们玩游戏,但我们在做所有工作,而AI在玩游戏!” Andrej Karpathy是一位来自斯坦福大学的斯洛伐克-加拿大双博士学位获得者,在OреոΑӏ负责构建一种JARVIS。他曾担任特斯拉的人工智能和自动驾驶视觉总监。Karpathy对深度神经网络充满热情。他从多伦多开始,修读计算机科学和物理学的双学位,之后前往哥伦比亚深造。在哥伦比亚,他与Michiel van…

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提高在Amazon SageMaker Studio上的生产力:介绍JupyterLab Spaces和生成AI工具

亚马逊SageMaker Studio为机器学习开发提供了一系列完全托管的集成开发环境(IDE),包括JupyterLab、基于Code-OSS(Visual Studio Code开源版)的代码编辑器和RStudio它为每个ML开发步骤提供了最全面的工具集,从数据准备到建立、训练[…]

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通过检索增强生成,提升您的稳定扩散提示

文字到图像生成是一门快速发展的人工智能领域,应用广泛,包括媒体与娱乐、游戏、电子商务产品可视化、广告与营销、建筑设计与可视化、艺术创作和医学影像等各个领域稳定扩散是一种文字到图像模型,让您能够在几秒钟内创建高品质的图片在十一月份[…]

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使用亚马逊床岩和亚马逊转录,利用生成式人工智能生成记录摘要

会议记录是协作的重要组成部分,但往往容易被忽略在主持讨论、仔细倾听和记录笔记之间,关键信息很容易溜走而未被记录下来即使记录了笔记,它们可能会杂乱无章或难以辨认,使其变得毫无用处在本文中,我们将探讨如何使用亚马逊[…]

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如何在不依赖OpenAI或LM Studio的情况下使用AutoGen?

介绍 你准备好了吗,要在没有依赖OpenAI和LM Studio的情况下创建你的AI团队了吗?不再需要花大钱或下载应用程序。从设置llama-cpp-python到使用autogen框架探索本地LLM的强大功能。准备好在不依赖OpenAI API的情况下发挥Autogen的全部潜力了吗。 学习目标 在我们深入了解细节之前,让我们概述本文的关键学习目标: 学习如何评估和比较不同的AI库和工具。 探索llama-cpp-python作为OpenAI API的替代方案。 将所获知识应用于两个真实世界的用例:构建算法导师团队和自动化财务图表生成。 通过集成的IPython探索AutoGen改进的用户体验,实时执行代码并看到结果。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 认识你的工具:Llama-cpp-python,AutoGen和本地LLMs 但是你可能会问,这个技术工具包有什么特别之处?Llama-cpp-python是你在本地运行LLMs的入口,包括像LLaMA这样的大牌。就像你的电脑上有AI超级明星,而且支持不同的BLAS后端,速度超乎想象! AutoGen AutoGen是一个统一的多代理对话框架,作为使用基础模型的高级抽象。它结合了能力强大、可定制和可对话的代理,通过自动对话集成LLMs、工具和人类参与者。它使代理能够自主沟通和协作,有效地简化复杂任务并自动化工作流程。 如果你渴望深入了解AutoGen的能力,并探索它如何促进战略性的AI团队建设,不妨看看我们专门的博客:“借助AutoGen轻松实现战略性AI团队建设。”这个综合资源提供了见解、用例和更详细的介绍,展示了AutoGen如何改变你的AI开发方式。 库/工具 一些库/工具提供了一个Web服务器,旨在替代OpenAI API。 除了上述选项,还有其他选择,但最佳选择取决于你的偏好和需求。 Llama-cpp-python Llama-cpp-python是llama.cpp库的Python绑定。它通过ctypes接口提供对C API的低级访问,提供了高级Python API用于文本补全、类似OpenAI的API和LangChain兼容性。它支持多个BLAS后端以加快处理速度,也支持硬件加速。…

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“Q4 Inc. 如何利用 Amazon Bedrock、RAG 和 SQLDatabaseChain 解决数值和结构化数据集挑战,构建他们的问答聊天机器人”

此文章由Q4 Inc.的Stanislav Yeshchenko共同撰写企业们越来越多地采用检索增强生成(RAG)作为构建问答聊天机器人的主流方法我们继续看到源于现有数据集种类的新挑战这些数据集通常是数值和文本数据的混合,有时是结构化的,…

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利用实体提取、SQL查询和具有Amazon Bedrock的代理来提升基于RAG的智能文档助手的能力

近年来,由于生成式人工智能(Generative AI)的快速发展,尤其是通过指导微调和强化学习等训练技术引入的大语言模型(LLMs)的性能改善,会话型人工智能(Conversational AI)取得了长足的进步在正确提示的情况下,这些模型可以进行连贯的对话,而无需任何特定任务的训练数据[…]

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「前40+个创造性AI工具(2023年12月)」

ChatGPT – GPT-4 GPT-4是OpenAI最新的LLM,比之前的版本更有创意、准确和安全。它还具有多模态能力,即能够处理图像、PDF、CSV等格式文件。通过引入代码解释器,GPT-4现在可以运行自己的代码,避免产生幻觉并提供准确的答案。 Bing AI Bing AI由OpenAI的GPT-4模型推动,可以遍历网络提供准确答案。它还具有根据用户提示生成图像的功能。 GitHub Copilot GitHub Copilot是一款分析代码并提供即时反馈和相关代码建议的AI代码补全工具。 DALL-E 2 DALL-E 2是由OpenAI开发的文本到图像生成工具,根据用户的提示创建原创图像。它被设计用于拒绝不恰当的用户请求。 Cohere Generate Cohere Generate利用人工智能的潜力提升业务运营。它为电子邮件、落地页、产品描述和其他各种需求提供个性化内容。 AlphaCode AlphaCode由DeepMind开发,能以竞争水平编写计算机程序。 Adobe Firefly Firefly是一款图像生成和编辑工具,以其基于提示生成准确性而闻名。它包括广泛的图像修改功能,包括内容类型、颜色、音调、光照和构图工具。…

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与Favio Vazquez一起在拉丁美洲开创数据科学之路

在这一期的《数据引领》中,我们将特别介绍Favio Vazquez,他是一位从物理学家转变为计算机工程师和数据科学家的人。拥有物理学硕士学位和对宇宙学产生浓厚兴趣的Favio,不仅为H2O.ai公司带来了超过200万美元的新业务,还在拉丁美洲地区取得了20多个客户的成就。让我们一起探索Favio的旅程,揭示在物理学、计算以及数据科学的交叉点上的深刻洞见。 您可以在Spotify、Google Podcasts和Apple等热门平台上收听《数据引领》的这一期。选择您最喜欢的平台,享受有洞察力的内容吧! Favio Vazquez与我们的对话中的关键见解 对于那些有科学计算背景的人来说,转向数据科学通常是出乎意料的,但也是值得的。 数据科学职业需要在技术专长和商业头脑之间保持平衡,强调实际经验。 生成式人工智能将改变数据科学的未来,但机器学习的基础仍然重要。 数据科学家必须优先学习并了解行业趋势,以保持竞争力和创新力。 加入我们即将举行的《数据引领》会议,与AI和数据科学领域的领导者进行深入讨论! 现在,让我们看一下Favio Vazquez在会议中提出的问题以及他的回答! 您的数据科学之旅是如何开始的? 我进入数据科学的旅程相当偶然。我原来来自委内瑞拉,追求物理学和计算机工程,并对宇宙学和天体物理学有浓厚的兴趣。我预见到计算对物理学的日益重要性,这促使我学习编程和大规模计算问题。我的第一次真正接触数据科学是在一次实习中,我被要求进行数据分析。尽管从科学角度上,我对机器学习并不陌生,但将它应用于业务是对我来说的新领域。这次经历引起了我的兴趣,我开始深入研究数据挖掘和机器学习,标志着我数据科学职业的开始。 在墨西哥建立数据科学生态系统的早期挑战是什么? 当我来到墨西哥时,我意识到拉丁美洲需要建立一个数据科学社区。与那些与我分享此愿景的人一起,我们开始组织会议、分享知识,并与整个地区的专业人士建立联系。我们基本上为拉丁美洲第一批数据科学家奠定了基础。为了跟上全球趋势,我转向了VoAGI、Towards Data Science和Analytics Vidhya等平台,这些是当时很少的资源之一。 您是如何从学术界过渡到全面的数据科学职业的? 过渡是逐渐的。在攻读物理学硕士学位的同时,我已经开始为一些有趣的数据科学项目进行尝试。然而,墨西哥对数据科学专业知识的需求正在增长,公司开始与我合作。最终,我决定攻读物理学博士学位,并全身心地致力于数据科学职业。这个决定让我与墨西哥一些最大的公司合作,在建立他们的数据科学能力中发挥了战略性的作用。 您参与了哪些项目,并且它们是如何塑造您的职业生涯的? 我已经处理了不同的项目,预测客户行为,寻找最佳店铺位置,并评估银行风险。这些经验使我成为一名综合专家,在我目前在H2O.ai的角色中有所帮助,我负责各个行业的项目。我对新手的建议是:专注于数据科学的特定领域。如果你试图做太多的事情,很难被视为专家。 你在H2O.ai的角色是如何发展的?…

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GPT-4和XGBoost 2.0的深入解析:AI的新领域

介绍 人工智能(AI)正在经历一次重大转变,GPT-4等LLM的出现正在革新机器对人类语言的理解和生成。与此同时,xgboost 2.0作为一种强大的预测建模工具出现,通过提高效率和准确性增强了机器学习。本文探讨了GPT-4和xgboost 2.0的能力和应用,并研究了它们在各个领域的变革性影响。期待深入了解它们的实际应用、挑战和未来前景,并概述这些先进的AI技术在塑造AI未来中的作用。 学习目标 深入了解GPT-4如何革新自然语言处理,以及xgboost 2.0如何增强预测建模。 了解这些技术在客户服务、金融等不同领域的多样化实际应用。 认识到与实施这些AI技术相关的潜在挑战和道德问题。 探索AI领域的未来发展,考虑GPT-4和xgboost 2.0等技术的当前发展轨迹。 这篇文章是 Data Science Blogathon 的一部分。 GPT-4概述 GPT-4是OpenAI生成预训练transformer家族中最新的继任者,代表着自然语言处理领域的重大突破。在其前身GPT-3已经具备了令人印象深刻的能力的基础上,GPT-4通过无与伦比的抓住和解释上下文的能力使自己与众不同。这个先进模型擅长生成不仅连贯和符合上下文的回答,而且与人类表达惊人地相似。它的多功能性涵盖了广泛的应用领域,包括复杂的文本生成、无缝的翻译、简明的摘要和准确的问答。 GPT-4的这一广泛功能范围使其在多个领域中成为宝贵的资产,从自动化客户服务互动和增强语言翻译服务到提供教育支持和简化内容创作流程。该模型对微妙语言的深刻理解以及生成丰富、多样的文本内容的能力,将其置于基于AI的沟通和内容生成解决方案的前沿,为数字和实际场景中的创新和应用开辟了新的道路。 XGBoost 2.0分析 XGBoost 2.0在机器学习方面迈出了重大的一步,提升了处理复杂预测建模任务的能力,涉及金融和医疗等高风险领域。该更新引入了几个关键的创新,例如具有向量叶子输出的多目标树,允许单棵树管理多个目标变量。这一发展显著降低了过拟合和模型大小,同时更有效地捕捉目标之间的相关性。此外,XGBoost 2.0通过新的“device”参数简化了GPU配置,取代了多个单独的设置,简化了选择过程。它还引入了“max_cached_hist_node”参数,可以更好地控制直方图的CPU缓存大小,在深度树场景中优化内存使用。 这些更新进一步增强了XGBoost在处理结构化数据方面的优势。在内存管理、GPU利用率和多目标树构建方面的改进,增强了它作为处理结构化数据挑战的首选。新版本将“hist”设为默认的树方法,优化基于直方图的方法。它还为“approx”树方法引入了GPU支持,展示了XGBoost在计算效率方面的承诺。…

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