介绍 曾经是静态内容的领域，现在通过ChatGPT插件的注入，ChatGPT正在经历一场革命性的转变。这些插件就像是虚拟的钥匙，解锁了数字故事讲述的未知领域，重塑了用户参与度。在本指南中，我们将踏上探索ChatGPT插件无缝整合到博客世界的旅程，揭示它们在培养创造力、建立社区和应对不断发展的领域中的潜力。 学习目标 了解启用和安装ChatGPT插件的步骤，增强语言模型的功能。 了解如何验证ChatGPT插件的激活状态，并监控其性能，以实现无缝的用户体验。 探索将ChatGPT插件集成到应用程序中的简化指南，包括获取API密钥和安装必要的软件包。 检查在医疗、金融和制造业等实际应用中，展示ChatGPT插件对效率和决策的影响。 本文作为 数据科学博文马拉松的一部分发表。 <p进入chatgpt插件的世界，就像为你的对话工具箱增加了个人化的触感一样。这些模块化扩展作为伴侣，让用户能够自定义交互并实现特定的博客目标。这不仅仅是关于生成内容，而是为你的受众创造独特而动态的体验。 ChatGPT插件的变革性作用 <p深入探究chatgpt插件的变革性作用揭示了它们对用户参与度的深远影响。尽管chatgpt以其独立形式提供了令人印象深刻的自然语言处理能力，但插件通过引入专门的功能，提升了用户体验。这些功能包括触发式回复、上下文感知的交互和通过外部api实时检索信息。 <p这个变革性动态标志着从静态对话模型到多功能适应性工具的演变，为用户在与chatgpt交互和利用中开启了新的维度。随着我们深入了解这些插件的具体内容，它们重塑对话人工智能领域的潜力变得越来越明显。 插件影响的导航 <p我们的探索密切研究了这些多功能工具的深远意义和稳定性。我们深入探讨了chatgpt插件的重要性，探索其在塑造和丰富用户交互中的关键作用。 <p本节详细研究了chatgpt插件的稳定性，提供了关于它们在chatgpt框架内的可靠性和稳定性的见解。通过导航这些插件的影响，我们旨在全面了解它们的重要性以及在各种对话场景中的稳定性。 了解限制和技术 <p让我们深入了解实际情况。稳定性和限制性是重要的考虑因素。这些插件在更广泛的chatgpt框架内是如何操作的呢？这是关于理解细微差别、优化体验和做出明智决策的问题。你可以同时使用多少个插件？让我们探索有效自定义的实际考虑因素。 <p引人入胜的是gpt-4对chatgpt插件的影响。作为基础模型的下一个迭代版本，gpt-4的进步对插件的能力和性能产生影响。本研究提供了对chatgpt插件不断发展的领域的一瞥，展示了技术发展如何塑造它们的功能。 <p通过全面了解这些限制和技术细节，用户可以在chatgpt插件的领域中做出明智决策并优化使用。 安全和监控 <p安全至关重要。我们深入研究了与chatgpt插件相关的安全考虑，解决了关注点，并制定了安全交互措施。常见的关于安全的问题以直接的faq形式进行了回答，提供了明确的解释，并建立了对安全使用的信心。 <p以chatgpt插件安全为重点的常见问题解答（faqs）。这些常见问题解答涵盖了用户关于在chatgpt体验中整合插件的安全性和可靠性方面的疑问。这些常见问题解答为寻求关于安全方面的澄清的用户提供了宝贵的资源。 <p这个逐步验证指南赋予用户确认插件功能的能力，确保它们积极地参与到对话中。通过强调安全考虑并提供有效监控工具，本节为用户提供了在chatgpt插件世界中安全而自信地导航所需的知识。 费用、访问和安装 提升您的博客体验需要一定的费用支出。用户友好的逐步安装指南确保了较低的技术门槛，使技术水平有限的用户也能轻松使用。了解财务方面和插件集成的实际步骤，使用户能够做出明智的决策。了解使用ChatGPT插件所涉及的成本是至关重要的。当将这些插件整合到ChatGPT体验中时，用户可以清楚地了解潜在费用。这样的理解有助于与个人需求和预算相匹配选择正确的插件。…
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在人工智能快速发展的领域中，出现了一个新的竞争者，挑战着已经建立起来的人工智能模型的主导地位。Nexusflow是一个在科技圈中引起轰动的名字，他们推出了一款开源生成式人工智能模型NexusRaven，不仅为开发者提供更易于使用的工具，还声称在零-shot函数调用方面超越了强大的GPT-4。让我们深入了解这一开创性的发展。 NexusRaven的崛起 Nexusflow最新的创新成果NexusRaven，凭借其出色的能力引人注目。”探索苹果开创性的开源MLX框架，实现苹果芯片上的高效机器学习。了解熟悉的API、可组合的函数转换、惰性计算和统一的内存模型，革新模型开发。通过多功能示例揭开MLX的威力。使用’pip install mlx’简化安装，提供升级的机器学习体验。苹果最新的创新增强了模型开发的协作和效率。 通过开源赋能开发者 NexusRaven最引人注目的一个方面是它的开源性质。Nexusflow通过提供技术社区对其人工智能模型的访问权，做出了一次具有战略意义的举措。这使得人工智能的开发可以更加民主化，使更广泛范围的开发者能够进行实验、创新并为模型的演进做出贡献。开源的方式是一个改变游戏规则的因素，有助于加速人工智能领域的进步。 超越GPT-4 Nexusflow宣布NexusRaven在零-shot函数调用方面超越了GPT-4，人工智能界对此表示关注。考虑到GPT-4作为领先的人工智能模型的声誉，这不是一个小小的成就。NexusRaven在这个领域的优越性能表明它在理解用户意图方面可能更加直观和高效，这对于从编程助手到聊天机器人等各种应用都至关重要。 人工智能副驾驶的新时代 NexusRaven不仅仅是一个人工智能模型，它还是一辆使用户能够更轻松高效地利用人工智能工具的副驾驶。它在特定任务上超越GPT-4的能力表明我们正在进入一个人工智能副驾驶的新时代。这些先进的模型将彻底改变我们与技术的互动方式，使之比以往更加流畅和直观。 我们的观点 Nexusflow推出NexusRaven标志着人工智能行业的一个重要里程碑。它的开源模型和对抗GPT-4的出色表现表明人工智能解决方案正向更加具有协作性和先进性的方向发展。随着开发者和技术爱好者探索NexusRaven的潜力，我们可以预期会出现一股创新浪潮，重新定义人工智能的边界。Nexusflow的大胆举动可能成为下一波人工智能演进的催化剂。
Leave a Comment介绍 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）已经存在一段时间了。许多工具和应用程序围绕这个概念进行了构建，比如向量存储、检索框架和LLMs，使得处理自定义文档尤其是具有Langchain的半结构化数据变得方便。处理长、密集的文本从未如此轻松而有趣。传统的RAG对于不结构化的文本重型文件（如DOC、PDF等）效果良好。然而，这种方法对于嵌入在PDF中的半结构化数据（如嵌入式表格）效果不佳。 在处理半结构化数据时，通常有两个问题。 传统的提取和文本分割方法无法处理PDF中的表格。它们通常会破坏表格，从而导致信息的丢失。 嵌入表格可能无法转化为精确的语义搜索。 因此，在本文中，我们将使用Langchain构建一个用于处理半结构化数据的检索生成（Retrieval Generation）流水线，以解决这两个半结构化数据的问题。 学习目标 了解结构化、非结构化和半结构化数据之间的区别。 对检索增强生成和Langchain进行简要回顾。 学习如何使用Langchain构建一个用于处理半结构化数据的多向量检索器。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 数据类型 通常有三种类型的数据：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 结构化数据：结构化数据是标准化的数据，遵循预定义的模式，例如行和列。SQL数据库、电子表格、数据帧等。 非结构化数据：与结构化数据不同，非结构化数据没有数据模型。数据是随机的，例如PDF、文本、图像等。 半结构化数据：它是前两种数据类型的结合。与结构化数据不同，它没有严格的预定义模式。然而，数据仍然基于某些标记保持着分层次的顺序，这与非结构化类型形成了对比。例如CSV、HTML、嵌入式PDF中的表格、XML等。 什么是RAG？ RAG代表检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）。这是为大型语言模型提供新信息的最简单方法。现在，让我们对RAG进行一个快速介绍。 在典型的RAG流程中，我们有知识来源，如本地文件、网页、数据库等，一个嵌入模型，一个向量数据库和一个LLM。我们从各种来源收集数据，拆分文档，获取文本块的嵌入并将它们存储在向量数据库中。现在，我们将查询的嵌入传递给向量存储，从向量存储中检索文档，最后使用LLM生成答案。 这是传统RAG的工作流程，适用于如文本等不结构化数据。然而，当涉及到半结构化数据时，例如嵌入在PDF中的表格，它通常无法表现良好。在本文中，我们将学习如何处理这些嵌入式表格。…
Leave a Comment介绍 踏上一段激动人心的旅程，探索多智能体框架的基础知识，并进入软件开发的未来，这就是“自动产生：探索多智能体框架基础”的主题。在OpenAI的ChatGPT之后，一个名为LLM（LLM agent）的专业领域正在经历前所未有的飞速发展，彻底改变了AI代理开发。从自动化繁琐任务到解决动态决策中的挑战，LLM代理正在挑战曾经被认为不可能的界限。 随着我们进入空间计算时代，设想一个世界，计算机与现实无缝融合，AI代理的重要性变得至关重要。想象一下通过语言和手势指令代理完成任务，具有无与伦比的推理和行动能力。然而，我们正处于AI代理革命的黎明期，见证着新的基础设施、工具和框架的诞生，这些赋予代理应对越来越复杂任务的能力。剪裁多智能体聊天系统的先进框架Autogen，在我们的探索中扮演重要的角色。 在这篇文章中，让我们一起揭开AI代理革命的早期阶段的细节，深入了解Autogen的能力，并探索如何让这些智能实体焕发生机。 学习目标 了解什么是LLM代理 学习Autogen是什么，并探索使用Autogen构建代理的基础知识 使用Autogen和OpenAI API构建代理 探索LLM代理的现实世界应用案例 本文是《数据科学博文马拉松》的一部分。 什么是LLM代理？ 传统的语言模型在许多方面都表现出色，例如翻译、问答等。然而，它们的知识和能力是有限的。这就像是一名泥瓦工在修筑房子时缺少工具一样。然而，有观察发现，LLM代理在给予必要的工具后能够进行推理和行动。大多数LLM代理对世界的了解有限，但我们可以通过提示将它们与自定义来源的信息进行增强。 我们可以通过两种方法实现这一目标：检索增强生成和LLM代理。在检索增强生成中，我们通过自定义的硬编码流程将信息提供给模型。但对于代理来说，基于其推理，LLM代理将利用其掌握的工具。例如，带有Serp工具的GPT-4将浏览互联网并相应地回答，或者在可以访问雅虎金融工具时，它可以获取和分析股票表现。因此，LLM模型、工具和用于推理和采取行动的框架的组合就是AI代理的概念。 构建LLM代理的平台和工具急剧增长。Autogen就是其中之一。让我们了解一下Autogen是什么，以及如何使用它来创建LLM代理。 什么是Autogen？ Autogen是微软推出的一款面向构建稳定多智能体应用的开源工具。该工具从头开始设计，充分考虑到多智能体之间的通信。它允许我们创建LLM应用程序，其中多个代理互相对话以找到解决方案。这些代理是高度可定制的，意味着我们可以引导它们执行特定的任务。它还与Langchain工具生态系统完美集成，这意味着我们可以利用现有的Langchain工具来增强我们的代理。 为了完成任务，Autogen提供了不同类型的代理，包括： 助理代理：负责完成编码、审核等任务 用户代理：如其名称所示，这些代理代表最终用户行动。这些代理将人类引入代理循环，以引导对话 可教授代理：该代理被配置为易于教授。我们可以向代理提供LLM中缺失的显式信息 我们在大多数情况下只需要一个助理代理和用户代理进行配置。所以，让我们看看如何使用 Autogen 配置代理。RAG…
Leave a Comment在今天快速发展的数字领域中，无缝数据、应用和设备集成比以往任何时候都更加紧迫。这就是Microsoft Fabric的出现，它是一种前沿解决方案，旨在彻底改变我们与技术互动的方式。本文将探讨其关键特点和优势，确定适合使用该解决方案的理想用户，并指导您何时以及如何开始使用。为了说明其功能，我们将通过演示向您展示如何创建数据湖。 学习目标： 了解Microsoft Fabric的关键特点和优势。 确定适合使用Microsoft Fabric的理想用户和场景。 学习如何开始使用Microsoft Fabric进行数据集成、分析和报告。 什么是Microsoft Fabric？ Microsoft Fabric是一个多功能且具备未来准备性的平台，旨在满足数据专业人员不断变化的需求。无论您是资深数据专家还是刚刚开始您的数据之旅，它都提供了一整套工具和功能，以简化您的数据集成、分析和报告工作。按照本指南，您可以激活您的许可证，探索这些工具，并立即开始您的数据之旅。 关键特点和优势 Microsoft Fabric是一个改变游戏规则的平台，提供了许多功能和优势，使它成为企业和个人的不可抗拒之选。无论您是数据工程师、数据科学家还是业务分析师，Microsoft Fabric都能为您提供以下服务： 统一数据存储：它提供一个集中式的数据湖，您可以在其中存储所有数据，避免冗余。这确保数据一致性并简化数据管理。 集成能力：支持超过150个连接器，包括Data Factory和Azure DataBricks，使用户能够更无缝地整合数据源模型。 数据分析工具：无论您喜欢SQL、Databricks笔记本还是Power BI，它都支持各种数据分析工具，成为数据专业人员的多功能平台。 可伸缩性和容量管理：您可以轻松调整数据容量和计算资源以适应项目需求。这种灵活性确保成本效益和最佳性能。 许可证选项：它提供不同的许可选项，包括试用版，使新手和有经验的用户都能轻松使用。…
Leave a Comment介绍 嗨，科技爱好者们！今天，我很兴奋地带你进入建立和训练大规模语言模型（LLMs）的迷人世界。我们将深入探讨一个令人惊叹的模型，名为StarCoder，它是BigCode项目的一部分——这是一个在AI和代码开发交叉领域的开放倡议。 在开始之前，我要感谢Hugging Face的机器学习工程师Loubna Ben Allal，她在“为代码构建大语言模型”上的数据小时会议上的演讲成为本文的基础。现在，请系好安全带，让我们探索这一前沿技术背后的魔力！ 学习目标： 通过BigCode合作，强调透明和道德开发，掌握在编码AI中的开放和负责任的实践。 了解LLM训练的基本要点：数据选择、架构选择和高效并行，利用Megatron-LM等框架。 通过HumanEval等基准评估LLM，借助BigCode评估工具，实现有效的模型比较。 使用VS Code扩展等工具，实现LLM在开发环境中的实际集成，与道德的AI利用相一致。 释放大语言模型在代码中的力量 那么，关于这些大规模语言模型有什么热议呢？它们就像虚拟的编码巫师，可以完成代码片段、生成整个函数，甚至可以提供修复错误的见解——所有这些都是基于自然语言描述的。我们今天的主角，StarCoder，拥有惊人的155亿个参数，并展示了出色的代码完成能力和负责任的AI实践。 数据筛选和准备：成功的基石 好了，让我们谈谈秘密酱料——数据筛选。我们的旅程始于The Stack数据集，这是一个横跨300多种编程语言的GitHub代码的大规模汇编。然而，数量并不总是胜过质量。我们精选了86种相关的语言，优先考虑了流行度和包容性，同时删除了过时的语言。 但是这里有个问题：经过广泛的清理，我们最终只得到了约800GB的80种编程语言的代码。我们通过一种称为去重的过程来删除自动生成的文件和重复的内容，以确保模型不会记住重复的模式。这种做法注重数据集的质量而不是数量，并为有效训练铺平了道路。 标记化和元数据的训练：破解代码 接下来是标记化！我们将我们的干净文本数据转换为模型可以理解的数值输入。为了保留存储库和文件名等元数据，我们在每个代码片段的开头添加了特殊标记。这些元数据就像模型的路线图，指导它如何在不同的编程语言中生成代码片段。 我们还巧妙地处理了GitHub问题、git提交和Jupyter笔记本等内容。所有这些元素都被结构化为特殊标记，为模型提供上下文。这些元数据和格式化后来在模型的性能和微调中起到关键作用。 StarCoder的架构选择：创造新高度 StarCoder的架构是一个设计选择的杰作。我们追求速度和成本效益，因此选择了1550亿个参数，在实力和实用性之间取得了平衡。我们还采用了多查询注意力（MQA）技术，这种技术可以高效处理更大批量的数据，并在不损失质量的情况下加快推理时间。 但创新并没有止步于此。我们引入了大上下文长度，得益于巧妙的闪光注意力。这使我们能够扩展到8000个标记，保持效率和速度。如果你想知道双向上下文，我们找到了一种方法让StarCoder能够理解从左到右和从右到左的代码片段，提高了它的多功能性。 训练和评估：让StarCoder接受考验…
Leave a Comment在一项引人注目的举措中，YouTube正积极开展一项雄心勃勃的计划，将人工智能（AI）的力量融入音乐领域。YouTube与其音乐合作伙伴环球音乐携手合作，将推出YouTube音乐AI孵化器，这一具有远见卓识的倡议探索生成式AI在塑造音乐未来中的作用。YouTube以三个关键的AI原则为核心，旨在在这个创新音乐时代和谐地融合创造力、保护和诚信。 还阅读：AI开始在YouTube上进行多语言配音 调和创造力：YouTube的三个AI原则 在YouTube的AI革命的核心是利用生成式AI在音乐中发挥潜力的承诺。在揭示YouTube的AI框架时，首席执行官Neal Mohan强调了第一个原则：将AI视为音乐领域的一个不可或缺的部分。这个原则最终导致了YouTube音乐AI孵化器的诞生。这个合作努力将涉及来自世界各地的艺术家和创意人员，并将环球音乐纳入其中。 还阅读：用AI探索音乐创作的世界 YouTube的第二个AI原则是保护音乐及其创作者。通过利用Content ID等工具，该平台坚定不移地承诺保护艺术家的作品。这一承诺确保了艺术家的创造性表达在AI创新时代也能保持纯净。它进一步体现了YouTube对维护艺术诚信的承诺。 YouTube倡导的第三个AI原则强调了AI领域的信任和安全。该平台承诺对AI生成的内容采取与其他形式的内容相同的严格保护措施。在YouTube的虚拟领域中，误导性或操纵性的AI生成内容宣扬虚假将不会找到庇护所，这一坚定立场与其向观众提供可靠和准确信息的承诺相一致。 还阅读：格莱美奖禁止AI参与：人类创作者成为焦点 Meta的影响：AI池中的涟漪 随着YouTube进军AI领域，该行业正在见证科技巨头之间的涟漪效应。前身为Facebook的Meta最近通过将生成式AI集成到其AudioCraft AI工具中引起了轰动。由Llama 2 LLM提供动力的这项创新使用户能够将文本转化为高质量、逼真的音频和音乐。该工具的三个独特模型——AudioGen、MusicGen和EnCodec——开启了音频和音乐生成的新时代。 还阅读：SoundStorm：Google的音频模型席卷音频生成领域 AudioGen和MusicGen是Meta的黄金搭档，允许用户从文本提示中生成音频和音乐。AudioGen通过使用公共音效为音频注入生命，而MusicGen则利用Meta授权的声音创作音乐。这两个模型共同铺平了实现无与伦比的音频创造力的道路，使用户能够将他们的创意变为现实。 EnCodec成为音乐生成领域创新的标志。这个解码器引领着追求高质量音乐生成的征程，减少了音频中的人工痕迹，提供了无与伦比的听觉体验。Meta在AI生成音乐方面的进展进一步凸显了AI在创意领域的变革性影响。 应对AI的影响：挑战与创新 AI和创造力的融合超越了音乐行业。然而，这个变革的过程引发了一些关注，特别是在版权和知识产权领域。虽然AI驱动的创新承诺革新创意表达，但AI生成内容的伦理和法律问题促使各行业进行深思熟虑的讨论，涉及所有权、原创性和创新。 还阅读：AI生成的艺术被美国法院否定版权 我们的观点 随着YouTube拥抱AI无限的潜力来重塑音乐领域，技术和创造力之间的和谐相互作用展现得淋漓尽致。由三个AI原则推动的YouTube音乐AI孵化器的推出，标志着进入音乐创新的新时代的重要一步。Meta的AudioCraft AI工具展示了AI的更广泛影响力，世界正在见证一个从技术中汲取灵感、突破界限并重新定义AI时代艺术表达本质的创意景观的出现。
Leave a Comment介绍 在数据仓库时代，将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据库中的需求，需要您从父源中提取数据，进行转换和融合，然后将其加载到统一的数据库中（ETL）。ETL工具在这种情况下起着至关重要的作用。15个最好的ETL工具提供了一致的提取、转换和信息加载，使企业能够提高数据效率。在虚拟世界2023年，大量的ETL工具用于满足不同的数据协作需求。 什么是ETL？ ETL代表数据的提取、转换和融合，然后将数据加载到所需的协作数据库中。ETL是用于管理和集成数据从源结构到最终目标的系统，通常作为数据存储库。 什么是ETL工具？ ETL工具是设计用于简化数据集成和数据仓库中ETL方法自动化的软件程序。这些工具在处理和优化数据移动和操作功能方面非常重要。这些工具通常提供以下功能： 数据提取 转换 加载 映射 工作流自动化 清洗和验证 监控和日志记录 可扩展性和性能 市场上有哪些类型的ETL工具？ ETL工具根据其功能和服务目标的不同进行分类。 像Apache这样的开源ETL是最广泛认可的工具，它是免费提供的，并根据用户需求进行定制。 商业领域覆盖的高级版本ETL工具由软件公司授权，提供卓越的功能和客户支持功能。 自定义ETL解决方案由开发自己的定制ETL命令的团队组成，这些命令根据编程语言、框架和库来满足他们特定的需求。 2023年使用的15个最佳ETL工具 Integrate. Io Integrate.Io是最佳的ETL工具之一，简化了记录集成、转换和加载技术。它为企业提供了一个全面的解决方案，以有效地连接不同的数据源、转换数据并将其加载到目标位置。 特点 直观的界面用于设计复杂的数据工作流。…
Leave a Comment人工智能（AI）正在引领下一波革命性的技术变革。尽管AI的能力令人着迷，但人们对其潜在风险的担忧也在增加。虽然像ChatGPT这样的AI聊天机器人处于前沿，只需一个提示就可以简化任务，但像PassGAN这样的工具却增加了网络安全风险。随着人们接受人工智能，了解潜在的网络安全风险以及如何在这个不断发展的领域中保护自己至关重要。本文讨论了如何使用AI工具来破解密码以及如何保护自己免受此类攻击的方法。 还阅读：黑客使用WormGPT攻破电子邮件安全 AI的惊人力量 AI进入我们的日常生活，带来了令人敬畏和担忧之处。虽然AI能够为增长和创新带来巨大机遇，但它也有一定的弱点需要解决。最近，人们开始关注AI在破解网络安全（尤其是密码）方面的潜力。最近的一项研究发现，AI能够在不到60秒的时间内破解一些最常用的密码。 还阅读：FraudGPT：AI驱动的网络犯罪工具的惊人崛起 揭示威胁 AI动力密码破解工具所带来的威胁程度令人震惊。网络安全公司Home Security Heroes进行了一项全面的研究，揭示了AI在这个领域的强大能力。他们的研究结果显示，专门的AI工具，特别是AI动力的PassGAN（密码生成对抗网络），不仅可以破解密码，而且可以以惊人的效率进行破解。 还阅读：黑客在DEF CON上用恶作剧揭示了AI的漏洞 巧妙的方法论 开创性的PassGAN工具利用了生成对抗网络（GAN）这一机器学习技术。它从过去的数据泄露中学习真实密码的模式和分布，使其能够创建多个组合来尝试在最短时间内破解用户的密码。 令人恐惧的统计数据 该研究的结果对所有互联网用户而言是个警钟。令人震惊的是，超过一半（51%）的常用密码可以在不到60秒的时间内被破解。情况迅速升级-在一个小时内，这个百分比跳至61%。更令人不安的是，71%的密码可以在一天内被破解，令人惊讶的是，81%的密码可以在一个月内被破解。 还阅读：中国黑客入侵微软云，潜伏一个多月未被察觉 加强你的防御 考虑到这个令人不安的现实，保护您的数字存在从未如此重要。该研究强调，长度少于七个字符的密码，即使包含符号，也可以在不到六分钟的时间内解锁。无论多么复杂，一个包含数字、大写字母、小写字母和符号的六个字符的密码都可以被像PassGAN这样的AI立即破解。 还阅读：谷歌推出面向网络安全的生成式AI AI无法破解的密码类型：力求无敌 然而，还没有完全失去希望。该研究强调，超过18个字符的密码是抵御AI工具的理想防御措施。如果密码纯粹是数字，AI将花费近一年的时间来破解它。或者，一个包含数字、小写字母、大写字母和符号组合的18个字符的密码将令AI为之困惑整整六万亿年-也就是六百万亿年！ 如何保护密码免受AI攻击 为了增强对人类和AI威胁的防御，制定密码时请遵循以下最佳实践： 长度至关重要：选择至少15个字符的密码。 混合使用：结合大写字母、小写字母、数字和符号。…
Leave a Comment到2023年，最好的AI图像生成器要复杂和先进得多，促进了独特的设计。设计师们可以使用无缝解决方案来应对时间限制和创意障碍，从而打开无限创意可能的王国。本文将研究2023年的前10个AI图片生成器工具，为设计师提供创造视觉震撼内容的新自由。让我们一起探索当今的AI图片生成技术如何改变创意产业。 什么是AI图像生成器？ 通常被称为AI图像生成器的是一种利用学习现有数据的模式来创建或生成新图像的AI技术。这种图像生成器的其他技术名称包括AI驱动的图像合成工具或生成对抗网络（GAN）。 生成对抗网络由两个神经网络组成，一个是生成器，另一个是判别器。这两个网络同时进行竞争性的过程。生成器创建新鲜图像，判别器将其与数据集进行比较。由于生成器越来越逼真的视觉效果，它积累经验后可以在艺术、设计、娱乐等各个领域得到广泛应用。 AI图像生成器如何帮助设计师？ 设计师们通过AI图像生成器可以获得各种好处： 可访问性：AI生成的图片可以使那些没有实质性设计经验的人更容易获得内容制作和设计工具。 艺术协作：借助AI技术，设计师和艺术家可以合作创作将人类创新与AI生成特征相结合的混合艺术作品。 增强创造力：AI图像生成器可以作为动力的源泉，鼓励设计师们在限制之外探索，尝试新颖的设计方法。 探索风格：设计专业人员可以尝试许多艺术和审美风格，从而扩大他们的创意可能性。 创意生成：设计师可以快速产生各种设计概念和变体，探索新鲜的概念和角度。 个性化和定制：设计师可以应用人工智能来生成根据特定客户、受众或品牌原则定制的个性化视觉效果。 时间效率：通过自动化单调的流程，AI生成器可以大大加快设计过程，使设计师能够集中精力进行更富有想象力和战略性的工作。 视觉原型：设计师可以在进行大量手动设计工作之前，借助AI生成器产生的视觉原型和模型来可视化想法。 前10个AI图像生成器 以下是2023年前10个经过仔细评估的AI图像生成器的列表： 工具名称 应用 免费使用 起始高级价格 最佳用途 Jasper Art 无 7天试用…
Leave a Comment人工智能的崛起无疑改变了各行各业，包括内容创作领域。然而，正如《纽约邮报》最近报道的，一些人因为像ChatGPT这样的人工智能工具的日益普及而面临着重大挑战。其中一个例子是来自加尔各答的22岁撰稿人Sharanya Bhattacharya的故事。她的经历揭示了人工智能对熟练专业人士的收入和生计造成的颠覆性影响，导致了惊恐发作和经济困难。 还阅读：谷歌发布新闻撰稿AI“Genesis” 从繁荣到困境 作为一名年轻有才华的撰稿人，Sharanya Bhattacharya曾经享受着从她在一家创意解决方案机构的工作中获得的稳定收入。她优化了SEO的文章和代笔服务每月收入约240美元（约合人民币2万元）。然而，转折点出现在2022年11月，当企业开始使用像ChatGPT这样的基于人工智能的工具来削减成本时。 人工智能采用的黑暗面 随着基于人工智能的内容生成的兴起，Bhattacharya的工作量显著下降。为了降低成本，公司越来越多地选择使用人工智能生成的内容，而不是依赖熟练的人类撰稿人。结果，她的委托减少，每月只有1-2篇文章可供她撰写。这些公司缺乏明确的信息增加了她的困境，加剧了经济压力。 还阅读：AI生成的内容可能对开发人员构成风险 对生计的影响 收入急剧减少对Bhattacharya产生了影响，并对她的家庭产生了连锁反应，特别是她45岁的母亲，一名纱丽销售商，依赖她的收入。他们的月收入跌至仅为以前价值的“10%左右，家庭不得不节衣缩食，优先考虑食物和账单等必需开支。如用餐等愉快的活动变得罕见。 还阅读：OpenAI首席执行官Sam Altman：AI证明了其力量，印度开发人员的工作面临风险 焦虑和不确定性的挣扎 人工智能革命的意外后果影响了Bhattacharya的心理健康。潜在失业和不确定的未来的恐惧导致了惊恐发作和焦虑。在自动化面前，技能人力劳动的未来不确定性是她所在行业许多其他人共同关注的问题。 还阅读：AI浪潮：稳定AI首席执行官预测印度开发人员将在2年内失去工作 对融合人工智能的未来的希望 尽管面临挑战，Bhattacharya对人工智能和人类融合的潜力保持乐观态度。她认为人工智能可以与人类技能相辅相成，在内容创作方面取得最佳结果。她不认为人工智能是一种威胁，而是设想了一个未来，在这个未来中，人工智能工具可以增强和支持人类撰稿人的创造力，确保两者之间的和谐共存。 还阅读：AI无法替代的工作 我们的观点 Sharanya Bhattacharya的故事突显了人工智能对撰稿和其他各行各业熟练专业人士的真实影响。虽然像ChatGPT这样的人工智能工具的快速采用可能会为企业带来效率提高和成本节约，但它也给个人工作者带来了挑战，面临就业机会减少和经济压力。在我们航行这个变革时代时，企业必须在拥抱人工智能的好处和认识到人类创造力和专业知识的价值之间取得平衡。融合人工智能的未来有潜力创造一个繁荣的环境，人工智能和人类技能和谐共同推动创新和进步。
Leave a Comment在一个无限可能的时代，生成式人工智能解决方案的广泛使用和革命性的可访问性为程序员带来了创新的绚丽交响曲。应用场景从创作艺术品到编写代码。它们的增长超过了过去十年每一项消费者技术趋势。我们的工作方式正迅速演变，软件开发领域也不例外。对许多开发者来说，使用AI编码工具已成为常见做法。探索使用人工智能生成优秀代码的理想AI代码生成器。 什么是AI代码生成器？ AI代码生成器是一种融合了人工智能的计算机程序，帮助工程师更快、更准确地编写代码。当您实时输入代码时，它会根据提示生成代码或为自动完成建议代码。像这样的AI代码编写程序可以在不同的编程语言之间进行翻译并编写它们的程序。此外，它们还有助于自动生成文档和快速发现代码片段。 AI代码生成利用对公开使用的开源项目创建的源代码的工作示例进行训练，根据这些示例生成新的代码。大型语言模型可以处理和理解语言，生成文本，回答问题，并学习有助于预测文本的语言链接和模式。 它们应用AI算法选择特定程序的最佳代码，使开发者能够更快地创建程序。AI代码生成的三种方式： 当开发者开始输入代码时，AI将尝试自动完成句子。 当开发者以自然语言留下输入时，AI算法会提出以开发者目标为中心的建议。 开发者直接与AI进行交流，请求其开发特定代码或修复错误。 为什么使用AI代码生成器？ 使用AI代码生成器有几个优点，它可以帮助开发者发挥他们的全部潜力。以下是这一划时代工具的一些主要优势和潜在用途： AI代码生成的主要优势在于能够在更短的时间内生成代码。AI负责常规的编码任务和测试编写，使开发者能够专注于需要创造性思维和解决问题的工作。 基于AI的代码生成器自动化了代码开发，通过快速创建符合规格的功能代码来减少开发过程，对于快速开发或对时间敏感的应用非常有用。 AI代码生成器经过训练，具备与行业标准兼容、整洁易维护的代码生成能力，促进团队合作。 它们可以作为警觉的防御措施，预先发现缺陷，节省了调试的麻烦。AI代码助手还通过提供有关如何构建实用、可行、安全代码的咨询服务来提高代码质量。 基于AI的代码生成器通过使其更易于广大人群使用，减少技能差距，让用户设计自己的应用程序，并在多个行业推动创新。 程序员的前十大AI代码生成器 AI助力的代码生成器的出现极大地简化和提高了开发者的编码流程的生产力。这些代码生成器使用机器学习和人工智能自动创建代码片段、元素，甚至完整的应用程序。 OpenAI Codex 目前最知名的AI编码工具是OpenAI Codex。它使用了OpenAI的LLMs（GPT-3和GPT-4）训练并构建，通过大量代码的训练，承诺可以在12种语言（包括Go、TypeScript、Perl、PHP、BASH、Ruby、JavaScript和Swift）中编写程序。该算法是在GitHub存储库等网站上公开可用的数万亿行代码的基础上开发的。 特点 它可以根据注释生成程序或为程序提供注释。 它可以将英语算法翻译成任何语言的程序。 在编码过程中进行注释和警报，创建安全可靠的代码。…
Leave a Comment介绍 数据在商业世界中扮演着至关重要的角色。可以说，没有数据分析、预测和精细规划，很难想象这个世界。95%的C级高管认为数据是业务战略不可或缺的一部分。毕竟，这需要深入了解，释放出更大的可能性，这对任何组织来说都是改进决策必不可少的。但要拥有这一切，你必须了解数据管理在其中不可或缺的作用。什么是数据管理？继续阅读，了解所有相关内容！ 组织中的数据管理是什么？ 数据管理是为组织的数据分析操作收集、组织、转换和存储数据的过程。该过程仅确保各种目的（如获取见解和规划营销活动）的干净、良好管理的数据。当数据易于查找、可视化和调整时，它有助于组织获得可操作的见解，并做出知情的决策。 关键组成部分和目标 有效的数据处理和控制是数据管理的几个组成部分和目标的产物，其中每个因素都鼓励特定的计划或下一步行动。因此，现在你已经知道了它是什么，以下是不同的方面和目标，它们将其实践付诸行动： 数据质量 确保数据的质量和准确性是主要目标之一。这涵盖了实施过程和控制来验证和清理数据、识别和纠正错误以及消除不一致的记录。高数据质量标准增强了准确信息的可靠性，有助于决策、报告和分析。 数据安全 谈到数据管理是什么，就不能不提安全。防止未经授权的访问、侵犯和丢失数据是数据管理的重要目标。这包括实施安全措施，如加密、用户身份验证、访问控制和数据备份策略。保护数据使组织能够保持客户的信任、遵守数据保护法规并应对潜在风险。 数据治理 数据治理意味着在组织内部管理和控制数据资产。它旨在建立定义管理数据的角色、责任和流程的政策、程序和框架。实行数据治理的组织比不实行数据治理的组织更有信心（增加了42%）。它包括定义数据所有权、建立数据标准并确保遵守法规。 数据可访问性 在数据管理中，一个很好的关注点是确保数据易于授权用户访问和使用。组织建立高效的数据存储和检索机制，实施数据归档和备份策略，并优化数据基础设施和系统，使可用性和可访问性变得简单。这导致了提高运营效率和改进决策。 数据管理生命周期 数据管理生命周期是在不同阶段管理数据。它涵盖了各种实践，以发挥数据的最大潜力。下面是生命周期的概述： 数据收集：在基础阶段，从各种来源（如内部系统、外部合作伙伴或公共存储库）收集数据。可以执行数据质量检查和验证过程，以确保数据的准确性和完整性。 数据存储：现在，数据已经收集完毕，是时候存储和组织数据了。这个阶段涉及确定适当的数据存储工具和技术、数据库设计、数据建模和索引策略。此阶段还实施数据安全措施，如访问控制和加密。 数据转换：往往需要将数据集成和转换为全面的格式，以进行适当的分析。此DMLC阶段包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据丰富流程。 数据归档：在数据发挥其主要作用后，最好将其归档或保留以供将来使用或遵守合规要求。此过程涉及制定数据保留政策、确保存储期间的数据安全以及实施不同的长期数据保留策略。 数据处理：数据不再需要了吗？它已经完成了它的目的吗？如果是，那么现在就是时候舍弃它了。在最后阶段，组织处理不相关的数据，这主要是为了保护隐私和遵守数据保护法规。 关键概念 在数据管理中，有各种重要的概念结合在一起，以确保组织、处理和利用数据的有效性。以下是四个基本概念： 数据治理 数据治理涉及组织内数据资源的整体管理。它包括定义数据政策、设置数据标准、维护数据质量和完整性以及分配责任。…
Leave a Comment丰田研究所（TRI）在汽车设计领域宣布了一个消息。他们推出了一种革命性的生成式人工智能（AI）技术，以改变电动汽车（EVs）的设计方式。通过这项新技术，丰田旨在克服常常阻碍手动开发EV设计的限制。让我们深入探讨这个令人兴奋的突破。 还要阅读：Tech Mahindra CEO接受Sam Altman的AI挑战 增强创意过程 设计师现在可以利用公开的文本到图像生成AI工具作为他们创意过程的早期步骤。TRI的创新技术允许设计师将初始设计草图和工程限制纳入这个过程，大大减少了调和设计和工程考虑所需的迭代次数。这不仅节省时间，而且提高了设计过程的效率。 还要阅读：Meta推出“人类化”设计师AI以用于图像 更快、更高效的设计 实现TRI的新技术有可能彻底改变电动汽车的设计。通过直接将工程限制纳入设计过程，这个工具使丰田能够比以往更快、更高效地设计电气化车辆。减少设计时间是一个重要的优势，让丰田保持在EV创新的前沿。 还要阅读：zPod，印度第一辆AI驱动的自动驾驶汽车 优化性能指标 EV设计的一个关键方面是优化性能指标。例如，减少阻力对于提高电池电动汽车（BEVs）的气动性能和最大化它们的续航里程至关重要。TRI开发的新AI技术考虑了这些性能指标。丰田汽车公司的BEV工厂总裁加藤武，强调减少阻力对提高BEV的效率至关重要。这项新技术允许丰田优化性能指标，如阻力、乘坐高度和车厢尺寸。 融合工程和AI 传统上，生成式AI工具被用作设计师的灵感来源。然而，它们通常无法处理实际汽车设计中涉及的复杂工程和安全考虑。TRI的人机交互驾驶（HID）部门主任Avinash Balachandran强调，将丰田的工程专业知识与现代生成式AI能力融合起来的重要性。这种融合提供了先进的工具，同时确保工程和安全不会受到影响，最好两全其美。 还要阅读：梅赛德斯-奔驰汽车通过ChatGPT变得更加智能 纳入工程限制 TRI的研究人员发布了两篇论文，阐述了新技术如何将精确的工程限制纳入设计过程中。诸如影响燃油效率的阻力和底盘尺寸，例如乘坐高度和车厢尺寸等关键限制现在可以隐含地整合到生成式AI过程中。这一突破打开了设计不仅美观，而且高度功能的汽车的无限可能性。 还要阅读：Jeep的下一代AI和自主越野驾驶技术，让您开启未来之旅 优化理论和生成式AI的融合 TRI团队将广泛应用于计算机辅助工程的优化理论原则与文本到图像生成式AI相结合。所得到的算法使设计师能够在保留文本样式提示的同时优化工程限制。这种无缝融合优化理论和生成式AI使设计师能够在设计中平衡形式和功能。 了解更多：加入我们，体验非凡的学习体验！在DataHack Summit 2023的即将举行的研讨会上，利用扩散模型开启生成式AI的无限世界。…
Leave a Comment现代时代，可访问的在线数据量和范围是巨大的，这使得它成为了对于企业、研究人员和消费者来说具有重要洞察力的宝藏。但是，在访问最有价值的数据元素之前，您必须编译特定的细节。数据抓取，通常称为网络抓取，已成为从众多在线来源获取和提取此数据的强大方法。 本文回顾了数据抓取，它的工作原理、优点、挑战、工具等等。 什么是数据抓取？ 数据抓取，通常称为网络抓取，是从网站获取数据并将数据转移到 Excel 电子表格或其他存储在计算机上的本地文件中的过程。它是从网站获取数据的最有效方式之一，并且在某些情况下可以在不同的网站上使用该数据。 来源: it-s 它涉及使用自动化程序或脚本从网页中提取详细数据，包括文本、照片、表格、链接和其他结构化数据。数据抓取使用户能够同时从多个网站收集数据，与传统的数据收集相比减少了所需的工作量和时间。 网络抓取软件（通常称为“机器人”）被构建用于探索网站、抓取相关页面并提取有意义的数据。这种软件可以通过自动化和简化这个过程来处理大量数据。 数据抓取的工作原理是什么？ 数据抓取的过程包括以下步骤： 选择目标网站：决定哪个网站或互联网来源提供所需的数据。 选择要抓取的数据：确定要从网站收集的特定数据部分或信息，例如产品规格、客户反馈、价格数据或任何其他相关数据。 生成抓取代码：构建脚本或程序以遍历在线页面，查找所需数据并使用编程语言（如 Python、Java 或训练有素的抓取工具）提取它。这些脚本可能会与 API 连接或使用 HTML 解析技术获取数据。 执行抓取代码或软件：浏览目标网站，浏览其部分并运行网站抓取代码或程序以检索所需的数据。此过程可能涉及管理多个网站框架、分页或身份验证系统。 数据清理和验证：为了确保数据的质量和效用，收集数据后可能需要对其进行清理、验证和修改。在此步骤中，您可以清除任何不必要或冗余的信息，处理缺失值，并将数据格式化为所需的结构或格式。 数据存储或分析：当收集的数据经过清理和验证后，可以将其保存到数据库或电子表格中，或进一步处理以进行可视化、分析或与其他系统交互。 另请阅读：Java…
Leave a CommentRunway Gen-2是一款创新的在线文本转视频工具，近期备受关注。最初只能通过封闭的Discord服务器使用，现在强大的Gen-2工具已经通过公司的网站对所有人开放。让我们来了解一下Runway Gen-2的特点，探索它的限制，并突出它为用户提供的创造潜力。 还要阅读：NVIDIA的Neuralangelo让2D视频以惊人的3D形式呈现！ 基于文本提示生成剪辑 Runway Gen-2使用户能够基于简单的文本提示生成4秒的视频剪辑。虽然该工具的主要重点是将文本转换为视觉内容，但它不包括任何声音。这些剪辑类似于动画GIF，提供了一种独特而简洁的方式来让想法有生命力。 向公众开放：更容易访问 之前，Runway的Discord服务器上的私人频道是Gen-2工具的唯一使用方式，现在该工具已对公众开放。有兴趣使用Runway Gen-2的用户必须在Runway网站上创建一个免费帐户，并导航至app.runwayml.com/ai-tools/gen-2。这个向公众开放的转变确保了全球用户更容易地获取该工具。 用户体验和限制 这是文本转视频工具的工作原理。在输入提示或上传图像以获取灵感并点击“生成”按钮后，用户可以将其请求放入处理队列中。该工具会提供视频创建进度的更新，指示完成百分比。但是，可以免费生成的视频数量是有限制的。当前的上限设置为60秒（相当于15个剪辑），敦促用户升级到付费帐户以获得额外的功能。 付费功能和标准帐户 虽然Runway Gen-2的免费版本提供了有限的视频生成，但Runway为寻求更广泛能力的用户提供了标准帐户选项。用户可以每月支付15美元或每年支付144美元（预付）来访问一系列高级功能。这包括更高分辨率的视频、去除Runway的水印以及每月增加的视屏上限为125秒。 人物再现的限制和准确性 Runway Gen-2的一个不足之处在于准确地重新创造出特定的人物。尝试生成以知名卡通人物Peppa Pig、Paddington Bear和Blue from Blue’s Clues为主角的视频通常会导致不准确的卡通表现。然而，该工具在创建各种“酒吧”活动中涉及的机器人图像方面表现出色。这显示了它在某些情况下产生吸引人的视觉内容的能力。 还要阅读：Nvidia推出构建AI驱动的真实游戏角色的工具 创造潜力：将剪辑拼接在一起…
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