AIGC实战——深度学习0.前言1.深度学习基本概念1.1基本定义1.2非结构化数据2.深度神经网络2.1神经网络2.2学习高级特征3.TensorFlow和Keras4.多层感知器(MLP)4.1准备数据4.2构建模型4.3检查模型4.4编译模型4.5训练模型4.6评估模型小结系列链接0.前言深度学习(DeepLearning,DL)是贯穿所有生成模型(GenerativeModel)的共同特征，几乎所有复杂的生成模型都以深度神经网络为核心，深度神经网络能够学习数据结构中的复杂关系，而不需要预先提取数据特征。在本节中，我们将介绍深度学习基本概念，并利用Keras构建深度神经网络。1.深度学习

星火大模型AI接口使用讯飞的星火大模型是有免费版本赠送200万个Token，就个人学习来说完全够用了。免费申请过后，到控制台，两个红色方框是最要紧的。星火认知大模型Web文档|讯飞开放平台文档中心(xfyun.cn)这是官方文档对于接口的详细使用，里面有对各种请求的详细描述。接下来我们将在Spring项目中使用星火的AIGC能力。首先是星火给的APPID、APISecret、APIKey是连接到大模型的关键，通过这三个参数按照通用鉴权URL生成说明|讯飞开放平台文档中心(xfyun.cn)生成通用鉴权URL就可以就行html请求，发送请求参数，接受返回信息。https://xfyun-doc.

当我考虑写关于2024年对网络安全趋势的预测时，我想，为什么不给AIGC一个机会，为即将到来的一年做一些预测呢?所以，我就这么做了。我将提供原始的ChatGPT结果，然后给每个预测打分。让我们看看它的表现如何。第一个预测：勒索软件演变和以关键基础设施为目标勒索软件攻击可能会在复杂性和强度上发展。威胁参与者可能越来越多地将目标对准能源、医疗保健、交通或金融等关键基础设施行业，旨在扰乱基本服务并要求高额赎金。除了加密受害者的文件外，他们还可能使用双重敲诈勒索等先进策略，即被盗数据可能被公布或出售。评分：B+虽然我不能说这是对2024年最独特的预测，但我在适用性方面给了B+。毫无疑问，勒索软件在20

AI生成内容已经成为当前人工智能领域的最热门话题之一，也代表着该领域的前沿技术。近年来，随着StableDiffusion、DALL-E3、ControlNet等新技术的发布，AI图像生成和编辑领域实现了令人惊艳的视觉效果，并且在学术界和工业界都受到了广泛关注和探讨。这些方法大多基于扩散模型，而这正是它们能够实现强大可控生成、照片级生成以及多样性的关键所在。然而，与简单的静态图像相比，视频具有更为丰富的语义信息和动态变化。视频能够展示实物的动态演变过程，因此在视频生成和编辑领域的需求和挑战更为复杂。尽管在这个领域，受限于标注数据和计算资源的限制，视频生成的研究一直面临困难，但是一些代表性的研究

环境微调框架：LLaMA-Efficient-Tuning训练机器：4*RTX3090TI(24G显存)python环境：python3.8,安装requirements.txt依赖包一、Lora微调1、准备数据集2、训练及测试1）创建模型输出目录mkdir-pmodels/baichuan2_13b_chat/train_models/baichuan2_13b_chat_multi_gpus_03_epoch100/train_model2）创建deepspeed配置文件目录mkdir-pmodels/baichuan2_13b_chat/deepspeed_config3）创建deeps

文章目录每日一句正能量前言基础介绍什么是Prompt?什么是PromptEngineering？为什么需要PromptEngineering？如何进行PromptEngineering？Prompt的基本原则Prompt的编写模式AI可以帮助程序员做什么？技术知识总结拆解任务阅读代码/优化代码代码生成生成单测更多AI应用/插件AI可以帮助其他人做什么？能在表格中规范便捷地记录多元数据数据的收集、填报、协同功能灵活，可满足多种场景数据的可视化和统计分析简单实用支持自动化提醒、自动化规则，办公自动化轻松高效可自定义各种审批流程、任务流转流程，实现对工作流程管理的自动化和整合化PromptEngin

AIGC领域介绍，及一些比较优秀的应用，和论文，开源项目汇总。AIGC大纲一、AIGC概念​AIGC，全名“AIgeneratedcontent”，又称生成式AI，意为人工智能生成内容。例如AI文本续写，文字转图像的AI图、AI主持人等，都属于AIGC的应用。​AIGC也被认为是继PGC（ProfessionallyGeneratedContent，专业生产内容）和UGC（UserGeneratedContent，用户生产内容）之后的新型内容生产方式，AI绘画、AI写作等都属于AIGC的具体形式。二、AIGC发展过程​AIGC的发展历程可以分为三个阶段：早期萌芽阶段（上世纪50年代至90年代中

OpenAI在2022年11月发布了ChatGPT，并随后从微软获得了100亿美元的资金，从那时起，ChatGPT就引爆了全世界的企业和用户对AIGC的追捧。如果说有什么不同的话，那就是2023年已被证明是企业——尤其是IT领导者——努力应对这项技术的颠覆性潜力的一年——就在这些事件发生后，围绕AI最佳前进道路的辩论加速，监管不确定性给其前景蒙上了更长的阴影。但是，如果在AIGC的风险和监管方面有任何停顿迹象，大多数企业CIO都会无视这些标志，计划在未来两年内部署大量的AIGC应用程序。在Gartner最近调查的大约2500名CIO中，9%的人表示他们已经部署了AIGC应用程序，55%的人表示

诈骗者瞄准亚太地区在网络欺诈升级中，亚太地区成为诈骗者的首要目标，超过4%的交易被标记为身份欺诈攻击。这一惊人的高数字远远超过了全球其他地区的增长率。研究机构将这种情况归因于亚洲的反欺诈防御系统，历史上亚洲的反欺诈防御系统比其他市场更弱。这使得他们成为网络欺诈者的目标。相比之下，南美的企业遭受攻击的比率仅为2%，这主要是因为他们根据政府数据库验证ID的做法，从而形成了更强大的防欺诈屏障。数据分析强调，基于文档验证的攻击模式(平均37%)与使用自拍攻击(平均5%)存在显著差异。这种鲜明的对比突出了实施多层身份验证系统的重要性，该系统包括活跃性测试、生物特征验证和财团验证，并表明专业诈骗者仍在使用

一、个性化的标题生成个性化的标题生成，指使用用户内容以及个性化的信息生成针对不同用户或者不同应用场景的标题。主要使用场景有以下三种：推荐场景：在推荐系统中，不同用户或群体可能对相同内容有不同的兴趣。因此，在推荐场景下，个性化标题生成需要根据用户的兴趣和喜好为他们生成有针对性的标题。这可以提高用户的阅读兴趣，增加点击率，从而提升整个推荐系统的效果。搜索场景：在搜索引擎中，基于用户的搜索查询（query）生成与其相关的标题是至关重要的。个性化标题生成应该能够捕捉到用户的搜索意图，并将其结合文章内容生成符合用户需求的标题。这样可以帮助用户快速找到满足他们需求的信息，提升搜索体验。创作者平台：在创作者