👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🉑贾扬清与他的LeptonAI：500行代码就能撸出Perplexity？把AI开发门槛「打」下来https://www.lepton.ai2023年3月，阿里巴巴集团副总裁贾扬清宣布离职，创立LeptonAI；2023年10月，LeptonAI发布了其公开测试版本(publicbeta)。LeptonAI是一个云原生AI平台，提供了一系列工具和服务，来降低AI应用开发的门槛，帮助开发者更容易地完成创建、部署和扩展任务。也就是说，技术门槛不再是阻碍AI应用开发的主要因素，大家快速进入到创意比拼阶段。https://www.xi
在巴塞罗那举行的世界移动大会（MWC2024）上，英伟达发布了最新款的入门级移动版工作站GPU，RTX500Ada和RTX1000Ada。这两款入门级移动工作站GPU与之前发布的RTX2000、3000、3500、4000和5000一起，构成了英伟达移动工作站GPU的整个产品线。按照英伟达官方的说法，配备了入门级GPU的笔记本电脑，相较于使用CPU来处理AI任务的设备，效率能暴增14倍！这两款新的GPU，将会在今年第一季度搭载在OEM的合作伙伴推出的笔记本电脑中上市。入门级工作站移动GPU，补全产品线的最后一块拼图从功耗上我们就能看出来，这两款入门级的产品基本上是针对轻薄本推出的产品。虽然配备
在过去短短两年内，随着诸如 LAION-5B等大规模图文数据集的开放，StableDiffusion、DALL-E2、ControlNet、Composer，效果惊人的图片生成方法层出不穷。图片生成领域可谓狂飙突进。然而，与图片生成相比，视频生成仍存在巨大挑战。首先，视频生成需要处理更高维度的数据，考虑额外时间维度带来的时序建模问题，因此需要更多的视频-文本对数据来驱动时序动态的学习。然而，对视频进行准确的时序标注非常昂贵。这限制了视频-文本数据集的规模，如现有WebVid10M视频数据集包含10.7M视频-文本对，与LAION-5B图片数据集在数据规模上相差甚远，严重制约了视频生成模型规模化
好消息，搞生成式AI应用的门槛，被狠狠地打下去了！就在刚刚，亚马逊云科技在年度盛会re:Invent中正式宣布：在我这搞生成式AI应用，主流、最新大模型随便用~例如Meta家的Llama270B、Antropic家的Claude2.1等等：能够将如此众多大模型“打包”起来的集大成者，便是亚马逊云科技的AI大模型服务AmazonBedrock。当然，其中也包含了自家最新升级的大模型Titan：TitanTextEmbeddings：将文本转变为数字表征；TitanTextLite：可执行对文本的总结、文案生成和微调；TitanTextExpress：开放式文本生成、会话聊天，并支持RAG；Tit
大模型的出现引发了智能体设计的革命性变革，在ChatGPT及其插件系统问世后，对大模型智能体的设计和开发吸引了极大的关注。帮助完成预订、下单等任务，协助编写文案，自主从网络上搜索最新的知识与新闻等等，这种通用、强大的智能助理，让大模型强大的语义理解、推理能力将之变成了可能。OpenAI首届开发者大会上，SamAltman展示了ChatGPT作为智能助理的可能性。为了提升大模型智能体交互的性能和可靠性，目前学界已经提出了多种基于不同提示语技术的智能体框架，如将思维链结合至决策过程的ReAct、利用大模型的自检查能力的RCI等。尽管大模型智能体已经表现出强大的能力，但上述方案都缺乏让大模型智能体从
🧑💻作者名称：DaenCode🎤作者简介：啥技术都喜欢捣鼓捣鼓，喜欢分享技术、经验、生活。😎人生感悟：尝尽人生百味，方知世间冷暖。📖所属专栏：重温MySQL文章目录🌟前言🌟触发器介绍🌟触发器操作创建触发器BEFOREINSERT触发器AFTERUPDATE触发器BEFOREDELETE触发器删除触发器查看触发器🌟写在最后🌟前言在MySQL数据库中，大家都听过触发器。对于MySQL初学者而言，理解触发器的概念和应用是非常重要的。本文主要面向初学者学习MySQL触发器。🌟触发器介绍定义：MySQL触发器是一种数据库对象，它在指定的数据库事件（例如插入、更新或删除数据）发生时自动执行预定义的操作。
苹果VisionPro发布后，再次掀起了一股「元宇宙」热潮，不过通往元宇宙的大门却没那么容易打开。目前生成3D化身的方法大多依赖于昂贵且复杂的采集设备来重建高保真的化身模型，往往需要多视角的图像或深度图，对于消费级别的应用开发来说是负担不起的。随着大规模预训练的视觉语言模型性能得到飞速提升，一种全新的流派开始兴起，即根据文本或图像来生成3D人类化身模型，广泛应用于数字人、电影业和虚拟现实等领域。最近，南京大学的研究人员提出了一种全新的方法AvatarBooth，可以根据文本提示或图像集合生成高质量和可定制的化身，能够准确反映特定个体的视觉和文字特征。论文链接：https://arxiv.org
在大模型方向上，科技巨头在训更大的模型，学界则在想办法搞优化。最近，优化算力的方法又上升到了新的高度。大型语言模型（LLM）彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，展示了涌现、顿悟等非凡能力。然而，若想构建出具备一定通用能力的模型，就需要数十亿参数，这大幅提高了NLP研究的门槛。在LLM模型调优过程中通常又需要昂贵的GPU资源，例如8×80GB的GPU设备，这使得小型实验室和公司很难参与这一领域的研究。最近，人们正在研究参数高效的微调技术（PEFT），例如LoRA和Prefix-tuning，为利用有限资源对LLM进行调优提供了解决方案。然而，这些方法并没有为全参数微调提供实用的解决方案，而全参
目录一、前言二、工具介绍三、平台特点四、如何使用JNPF？五、低代码平台的选择参考六、总结一、前言「一个优秀的开发者，一定是会利用各种工具来提升自己的开发效率。」前段时间，体验了很多国内前沿的低代码平台，在csdn上也看到很多优秀的低代码平台文章分享，自己尝试仿JNPF平台写下这篇文章，「只需要简单调用API，就可以得到想要的结果，极大帮助开发者提升效率」，下面来一起看看这款工具吧。二、工具介绍表单、流程、审批、数据报表等在平常业务中是最常见不过的功能了，「许多小伙伴在开发的时候才会去网上找之前别人编写过的案例参考，但是许多博客记载的都是时间比较长远或者不完整的代码，这导致在引入的时候还要处理
ERNIE学习与实践：为超越ChatGPT打下技术基础！ERNIE是BERT相爱相杀的好基友，由ERNIE发展起来的文心大模型，是GPT3.0的强劲竞争对手，未来还会挑战ChatGPT的江湖地位！在“BERT学习与实践：为紧追潮流ChatGPT做好技术准备！”项目中，我们从源码到微调从头实践，对BERT有了较详细的了解。在了解BERT的基础上，本项目从头从源码到部署进行了学习和实践。不想当将军的士兵不是好士兵，不想超越ChatGPT的模型不是好模型！读万卷书，不如行万里路！近期有很多关于ChatGPT的交流和会议，大家提出了很多的优秀见解和点子，但是这些点子如果不实践不落地，不会对现实造成任何
