1、把https://colab.research.google.com/drive/1zTTPYk51WvPV8GqFRO18kDe60clKW8VV拷贝到自己的drive 2、先运行3、然后下拉到最下面APIChains-OpenMeteo-WeatherinformationcanthrowerrorsbasedonAPIreturnlength原理是用自然语言问OpenMeteoAPI关于某个地区的天气。得到长沙的天气是22.9°，可以打开天气预报查看，也是差不多这个温度 下面代码可以继续提问，北京会不会下雨chain_new.run('IsitraininginBeijing?')
我们知道，AI大模型可以通过提示来编写代码，因为它经过了GitHub中的许多优秀代码的训练。但是这些代码都是由不同的优秀程序员所编写，同一种功能有许多不同的实现方式，基础的组件和框架也是为人类程序员开发和设计的。也就是说AIGC虽然很优秀，但程序员拥有的缺点它都具有。也许我们可以针对AIGC的特点，为其专门设计合适的组件体系来进一步提高AI与程序员沟通的效率，从而充分发挥AI大模型的能力。这里主要面向信息管理系统的开发，对其应用的组件体系进行分析。先讨论一下面向AIGC组件体系的设计原则，再对常用的前后端组件进行梳理。后端采用的语言为Java语言，框架是Spring框架，前端为JavaScri
如何更好、更快和更便宜地实现训练、微调AIGC模型，已成为AIGC商业化和应用爆发的最大痛点。Colossal-AI基于在大模型民主化的专业技术积累，开源完整StableDiffusion预训练和个性化微调方案，预训练时间加速和经济成本降低6.5倍，个性化微调硬件成本降低7倍！在个人电脑的RTX2070/3050上即可快速完成微调任务流程，让StableDiffusion等AIGC模型的触手可及。开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI 火爆的AIGC赛道与高昂成本AIGC（AI-GeneratedContent人工智能生成内容）是当前AI领域最
文章目录AIGCGAIAGI应用1.计算机领域2.金融领域3.电商领域4.C端娱乐5.游戏领域6.教育领域7.工业领域8.医疗领域9.法律领域10.农业/食品领域11.艺术/设计领域来源AIGCAIGC，全称为ArtificialIntelligenceGeneratedContent，是一种新型的人工智能技术，主要用于解决大规模数据处理和分析的问题。AIGC技术将图计算模型引入到人工智能领域，能够高效地处理图结构数据，具有较强的数据挖掘和深度学习能力。相较于传统的人工智能技术，AIGC技术在处理具有高度连接关系的数据时表现更加出色。同时，AIGC技术能够实现分布式计算和快速存储，可以在大规模
如果要评选当下IT圈最火爆的话题，相信就算生成式AI（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，简称AIGC）甘认第二，也没有人敢认第一。于是我们看到，在ChatGPT快速升级迭代的同时，百度、360、商汤科技、阿里云、腾讯、科大讯飞……无论是老牌互联网巨头还是人工智能新秀，都纷纷蜂拥而上围绕AIGC跑马圈地。而在群雄逐鹿的中国科技企业中，无论是市场规模还是算力都在国内首屈一指的阿里云，其一举一动无疑都极为引人瞩目。在4月11日召开的2023阿里云峰会·北京上，阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇终于为大家揭晓了阿里云在AIGC上的深远布
目录 环境安装黑白照片上色文生图-StableDiffusion 文生图-Dreambooth图生图-ControlNet-Canny图生图-ControlNet-Pose图生图-ControlNetAnimation训练自己的ControlNet 环境安装miminstallmmagicpipinstallopencv-pythonpillowmatplotlibseaborntqdm-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepipinstallcliptransformersgradio'httpx[socks]'diffusers==0.14.
LearningASparseTransformerNetworkforEffectiveImageDeraining基于Transformer的方法在图像去雨任务中取得了显著的性能，因为它们可以对重要的非局部信息进行建模，这对高质量的图像重建至关重要。本文发现大多数现有的Transformer通常使用查询-键对中的所有token的相似性进行特征聚合。然而，如果查询中的token与键中的token不同，从这些token估计的自关注值也会涉及到特征聚合，这相应地会干扰清晰的图像恢复。为了克服这个问题，提出了一种有效的去雨网络，稀疏Transformer（DRSformer），它可以自适应地保留特
AIGC未来面临着许多挑战和机遇。其中最大的挑战之一是如何加强AIGC在国际上的影响力和作用，以及如何更好地促进各国之间的合作与交流。而AIGC未来的机遇则在于如何继续推动人工智能技术的创新和发展，以及如何将人工智能技术应用到更多的领域和行业中去。AIGC未来的发展方向主要包括以下几个方面：一是继续推动人工智能技术的创新和发展，尤其是在深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的研究；二是加强与其他领域的交叉融合，例如医疗健康、智慧城市等领域的应用；三是积极探索人工智能技术的社会化应用，例如智能教育、智能交通等领域的推广和应用；四是加强人才培养和知识共享，为人工智能技术的发展提供更加坚实的基础。
1、ADynamicMulti-ScaleVoxelFlowNetworkforVideoPrediction视频预测（videoprediction）的性能已经通过先进的深度神经网络大幅提高。然而，大多数当前的方法存在着大的模型尺寸和需要额外的输入（如，语义/深度图）以实现良好的性能。出于效率考虑，本文提出了一个动态多尺度体素流网络（DynamicMulti-scaleVoxelFlowNetwork，DMVFN），只基于RGB图像，可以在更低的计算成本下实现更好的视频预测性能，比之前的方法快一个数量级。DMVFN的核心是一个可以有效感知视频帧的运动尺度的可微分路由模块（differenti
最近ChatGPT很火，让我不得不花点时间关注一下。我其实不希望人工智能发展到如此境地。虽然，对于人类来说，很多工作都可以用AI来代替了，并且比以前更加主动和智能。ChatGPT的出现，更是意味着，AI类人化了。一个ChatGPT，可以相当于成千上万、甚至上亿的人的外包。同时，它还是个永动机，永不知疲倦。目前，这还只是一个开始，到了后续，如何去与这样的超级人工智能相处，将会是一个很大的问题。尤其是，再过上十几年，量子计算也能普及了的话，人类的灭亡，会不会加速？这不禁让我想到了《黑客帝国》里的种种画面。回归C站，接下来会做一系列的分享沉淀一下学习chatgpt过程，我自己也做了一个小尝试，就是借
