编者按：上一期，我们介绍了Diffusion模型的发展历程、核心原理及其对AIGC发展的推动作用。本期，我们将共同走进另一项AI重要突破——CLIP，著名的DALLE和StableDiffusion均采用了CLIP哦。NikosKafritsas的这篇文章，为我们详细介绍了CLIP是如何工作的，同时提供一些编码示例。以下是译文，Enjoy!作者|NikosKafritsas编译|岳扬图片生成自白海科技“涌现AIGC引擎”最近有两项人工智能的突破性成果：DALLE[1]和StableDiffusion[2]，它们有什么共同点？它们都使用CLIP[3]架构的组件。因此，如果你想要了解这些模型是如何
编者按：上一期，我们介绍了Diffusion模型的发展历程、核心原理及其对AIGC发展的推动作用。本期，我们将共同走进另一项AI重要突破——CLIP，著名的DALLE和StableDiffusion均采用了CLIP哦。NikosKafritsas的这篇文章，为我们详细介绍了CLIP是如何工作的，同时提供一些编码示例。以下是译文，Enjoy!作者|NikosKafritsas编译|岳扬图片生成自白海科技“涌现AIGC引擎”最近有两项人工智能的突破性成果：DALLE[1]和StableDiffusion[2]，它们有什么共同点？它们都使用CLIP[3]架构的组件。因此，如果你想要了解这些模型是如何
《AIGC：智能创作时代》的阅读随笔（推荐单独阅读第二章，其余章节快速略过），期待从业务角度而非推导角度更好的理解，为产品从业人员提供更好的了解沟通渠道。如何理解对抗 如何从白话角度理解生成对抗网络，核心在于如何理解“对抗”，通俗的字面理解“对抗”，我们会联想到对立事件的博弈，例如NBA的训练场上，球星想要练习投篮的稳定性，此时会有一名训练师来进行针对性的防守，从而发现并提升球星的短板，例如投篮的球速太慢，投篮的高度不够等等。在GAN算法的角度上，对抗源于生成器和判别器。通过一个生成器和一个判别器的相互对抗，来实现图像或文字等元素的生成过程。（原始的GAN并不要求生成器和判别器都是一个深度神经
2022年11月，智能对话机器人模型ChatGPT上线，其连续对话能力、强大的理解力、回答的准确度和创造性使其迅速走红。数据显示，ChatGPT发布短短两个月时间，全球用户数便突破1亿。可以说，这项火遍全球的突破性人工智能对话技术，为整个科技行业带来了全新的想象力。而在国内，由百度打造的首个“类ChatGPT”——百度文心一言（ERNIEBot）也即将在今年3月呈现，这是先进的人工智能对话技术在国内数字化领域中的首次大规模落地尝试，其价值无疑深远而重大。值得一提的是，紫光股份旗下新华三集团日前也宣布正式成为百度文心一言的首批生态合作伙伴。接下来，双方将会把领先的智能对话技术成果应用在数字化领域
限量版玩具一直是消费者关注的重点，却容易被羊毛党抢走。羊毛党将抢到玩具加价出售给其他消费者，由此损害消费者利益，也给商家带来损失。羊毛党为什么比消费者更容易抢到限量版玩具？主要是因为下单速度不同。同样一件商品，A比B早1秒钟，则A能够购买到，B则无法购买到。在下单速度方面，人靠的是神经反应，而软件是基于预先设置流程，因此运行速度远超过人，抢购成功率远远高于普通消费者。羊毛党就是通过作弊工具，进行批量注册登录抢购等操作，从而快速、瞬时、批量对指定商品、服务进行哄抢。同时作弊工具集成破解功能，能破解电商下单协议，绕过图片验证码，自动更换IP地址，伪造设备编号等。只需要填写好账号密码，设置好运行时间
ChatGPT一声惊雷，让全球见识到了生成式AI的威力。当前，生成式AI进入一个爆发时刻，并在许多领域中展现出它的无限潜力。那么，在这轮生成式AI大爆发中，企业应当如何抓住机遇，顺应这一波时代的潮水，得到自己的独特红利？这届亚马逊云科技中国峰会，给了我们答案。 0代码构建应用AI大爆发中，许多企业都希望能顺势抓住红利，但无论是成本还是技术壁垒，大模型的门槛之高，都会把许多企业拒之门外。亚马逊云科技的Amazon Bedrock，就把大模型的门槛打了下来。在峰会现场，亚马逊云科技全球产品副总裁MattWood为大家展示了一个令人印象深刻的无代码产品demo。 生成式AI的变革DALL-E2、St
6月29日，由全云在线平台和微软联合主办的人工智能与企业创新：促进创造力的数字化转型——2023AIGC微软专场沙龙在广州天河区正佳万豪酒店举行。关于2023AIGC微软专场沙龙GPT翻开了AGI新的一页，也翻开了各行各业的新篇章。2022年11月30日OpenAI的ChatGPT3.5预训练大模型发布，替人类闯出了一条通往AGI（通用人工智能）的新道路，迅速引爆了新一轮AI革命与军备竞赛，用NVIDIA创始人黄仁勋的话：“ChatGPT的出现是人工智能发展的iPHONE时刻”。国内外众多的开发者与大厂，都纷纷加入了创建各种大模型框架，以及运用大模型去创造性地解决各行各业的应用场景问题。毫不夸
AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）是指由人工智能生成的内容。这种内容可以是文字、图片、音频或视频等形式。AIGC的应用范围很广，包括自动化写作、自动化图像生成、自动化音频生成、自动化视频生成等。AidLux5月AI实战训练营成果：一、AIGC生成图片我是在AutoDL云服务器上进行的；训练营中给我们了两个AIGC方式，一个是文本生成图像；一个是图像生成图像；1.第一个视频是文本生成图像，我给的关键词是seaAidLux5月实战训练营——AIGC文本生成图像 2。第二个视频是在文本生成的图像基础上进行图像生成图像的AIGC二次生成我给的关键词
我们采用jupyter运行ipynb的文生图和图生图代码，并且后面在AidLux端和pc端交互测评的时候需要将文生图和图生图ipynb代码转为.py文件插入交互测评代码中，所以需要对jupyter使用有所了解。我们很多时候采用多个虚拟环境，防止各个版本、各个环境之间相互影响导致代码无法运行，比如说我已经有了一个虚拟环境进行AIGC代码运行或者新建一个虚拟环境进行AIGC代码运行，但是不知道如何在jupyter切换到虚拟环境中，教程如下,win和ubuntu都可以使用：查看所有虚拟环境：condainfo-e激活环境（xxxx是环境名）：condaactivatexxxx在虚拟环境中安装插件：c
【课程简介】本课程介绍了chatGPT相关模型的具体案例实践，通过实操更好的掌握chatGPT的概念与应用场景，可以作为chatGPT领域学习者的入门到进阶级课程。详细提纲可威信了解详情amliy007【课程时长】1天（6小时/天）【课程对象】理工科本科及以上，且至少了解一门编程语言。【课程大纲】时间内容Day1上午Transformer1、你需要的仅仅是“注意力”2、Transformer中的block3、自注意力机制4、多头注意力5、位置编码（抛弃RNN）6、BatchNorm与LayerNorm7、解码器的构造初代GPT“独角兽”的威力GPT的内部架构基于Transformer的改造自注
