1.选择视频文件，鼠标右击在打开方式中选择WindowsMediaPlayer播放器打开视频2.在WindowsMediaPlayer视频播放器中鼠标右击选择“播放速度设置”，再选择增强功能即可调整播放速度了。
比Meta的「分割一切模型」(SAM)更快的图像分割工具，来了！最近中科院团队开源了FastSAM模型，能以50倍的速度达到与原始SAM相同的效果，并实现25FPS的实时推理。该成果在Github已经获得2.4K+次星标，在Twitter、PaperswithCode等平台也受到了广泛关注。相关论文预印本现已发表。以下内容由投稿者提供视觉基础模型SAM[1]在许多计算机视觉任务中产⽣了重⼤影响。它已经成为图像分割、图像描述和图像编辑等任务的基础。然⽽，其巨⼤的计算成本阻碍了它在实际场景中的⼴泛应⽤。最近，中科院⾃动化所提出并开源了⼀种加速替代⽅案FastSAM。通过将分割⼀切任务重新划分为全实
过去半年，由ChatGPT引领的生成式大型语言模型技术，以其强大的「通用性」彻底颠覆了AI世界，普通人也可以很容易地使用AI工具来进行摘要、灵感创作、辅助编程、多语言翻译等任务。不过，训练这种超大规模的模型往往需要数百个、甚至数千个GPU来存储和计算数据，比如训练5300亿参数的Megatron-TurningNLG就使用了超过4000块NvidiaA100GPU想要高效地利用硬件资源需要设计复杂的优化系统，将模型划分割成适合于单个设备内存的片段，然后跨设备进行高效的并行计算；同时，为了能够让深度学习社区更方便地对大型模型进行训练，这些优化操作必须易于使用。2020年2月，微软开源了深度学习训
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
6月27日消息，谷歌日前结合生成式AI，推出了一款反洗钱工具AMLAI，可以用来辨识金融行业的可疑洗钱行为，并生成符合行业规范的分析报告。谷歌表示，传统金融机构监管主要仰赖分析师，他们需要手动对企业披露的数据进行一一分析，这其中的容错率及分析师个人行为往往会对分析结果产生一定的影响。谷歌表示，在第一阶段的审查时，甚至会发现有超95%的“洗钱报告”存在不实之处，而且将近98%的初期报告最终不会被归咎为“洗钱行为”，因此谷歌推出这一基于生成式AI的反洗钱工具，正是为了提升金融机构的监管效率。▲图源谷歌云谷歌声称，AMLAI工具集成了GoogleCloud的ML工具，例如数据分析工具BigQuery
示例代码是，//test.gopackagemainimport("bufio""os")funcmain(){iflen(os.Args)!=2{println("Usage:",os.Args[0],"")os.Exit(1)}fileName:=os.Args[1]fp,err:=os.Open(fileName)iferr!=nil{println(err.Error())os.Exit(2)}deferfp.Close()r:=bufio.NewScanner(fp)varlines[]stringforr.Scan(){lines=append(lines,r.Text()
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北京时间5月16日，百度（NASDAQ：BIDU，HKEX：9888）发布了截至2023年3月31日的第一季度未经审计的财务报告。第一季度，百度实现营收311亿元，同比增长10%；归属百度的净利润（non-GAAP）达到57亿元，同比大幅增长48%，营收和利润双双超市场预期。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏表示：“我们相信生成式人工智能和大语言模型为各行各业带来了革命性的潜力，帮助用户与客户实现目标并对社会产生正面影响。基于这个趋势，文心一言开启内测。我们计划逐步将文心一言融入我们的所有业务，为我们的产品及服务赋能，吸引更广泛的用户及客户。围绕文心一言在新的时代中建立新生态。这也将助力我们
10倍效率+10x的工程师很难找，但是-10x工程师是存在的。所谓-10x工程师，就是每周要浪费团队400个小时的工程师。他有以下特征:创造无效的繁忙工作，比如演示文稿、图表、工单管理，以及毫无意义的流程。鼓励工程师追求优雅而不是实用主义。确保没有人有权做出任何决定。写冗长的消息/文件并尽可能广泛地分享，让大家发表所有意见并参与进来。编写慢程序。避免数据库索引。在16核机器上运行单线程程序。不要压缩任何东西。编写只有一个人看得懂的脚本，并且没有文档。编写缓慢的构建，以及缓慢的测试。编写无意义的测试。添加需要大量时间维护的依赖项，迫使工程师单独学习每个库。将10名工程师困在一个艰难的项目中，吸引
DeepSpeedChat:一键式RLHF训练，让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍1.概述近日来，ChatGPT及类似模型引发了人工智能（AI）领域的一场风潮。这场风潮对数字世界产生了革命性影响。ChatGPT类模型具有惊人的泛用性，能够执行归纳、编程、翻译等任务，其结果与人类专家相当甚至更优。为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松，AI开源社区进行了各种尝试（例如ChatLLaMa、Alpaca、Vicuna、Databricks-Dolly等）。然而，尽管开源社区付出了巨大的努力，目前仍缺乏一个支持端到端的基于人工反馈机制的强化学习（RLHF）的规模化系统，这使得训练强大
