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云网融合再加码!天翼云SD-WAN PON来了!

近日,在中国电信集团政企信息服务事业群的组织下,天翼云科技有限公司联合中国电信上海分公司,成功举办2023年天翼云SD-WANPON融合网关试点成果总结及推广会。会上,中国电信集团政企领导和专家,以及来自全国省分公司、中国电信集团研究院、天翼云科技有限公司代表齐聚一堂,共话SD-WANPON融合网关在上海公司的试点成果及推广发展,为业内优化用户云网融合服务体验提供了参考指南。 中国电信上海分公司副总经理胡伟良中国电信上海分公司副总经理胡伟良在开幕致辞中指出,此次上海电信联合天翼云公司基于宽带业务开发了SD-WANPON融合形态,将Underlay和Overlay能力,以融合终端形式进行统一交付

UniPAD:自动驾驶通用预训练范式来了!

本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。UNIPAD:自动驾驶通用预训练范式原标题:UNIPAD:AUNIVERSALPRE-TRAININGPARADIGMFORAUTONOMOUSDRIVING论文链接:https://arxiv.org/pdf/2310.08370.pdf代码链接:https://github.com/Nightmare-n/UniPAD作者单位:上海人工智能实验室浙江大学香港大学中国科学技术大学悉尼大学ZhejiangLab论文思路:在自动驾驶的背景下,有效特征学习的重要性得到了广泛认可。虽然传统的3D自监督预训练方法已经取得了广泛的成功,但大多数方法都遵循

开源版「ChatGPT Plus」来了,能做数据分析、插件调用、自动上网,落地真实世界的智能体

OpenAIChatGPTPlus订阅付费功能强大,可以实现高阶「数据分析」(AdvancedDataAnalysis)、「插件调用」(Plugins)以及「自动网页浏览」(BrowsewithBing),能够作为日常生活中的重要生产力工具。可是因为商业原因而选择了闭源,研究者和开发者也只能使用而没有办法在其上面做任何的研究或改进。基于此,来自香港大学、XLang实验室、SeaAI实验室和Salesforce的研究者联合打造了一款用于真实世界生产力工具的开源智能体框架——OpenAgents,并开源了全栈代码(完整前后端,研究代码),以满足从研究者到开发者再到用户的所有人的需要。OpenAge

iOS 18 新功能曝光,终于来了!

今年生成式AI技术非常火爆,自ChatGPT问世,众多生成式AI大模型便如同雨后春笋般纷纷冒了出来,作为科技巨头的苹果却迟迟没有动静。据JeffPu最新的报告,苹果计划最早在2024年年底开始在iPhone和iPad上推广生成式AI技术。报告中提到,苹果可能会在2023年建造数百台人工智能服务器,并计划在明年大幅增加数量。他相信苹果将会推出基于云和所谓的“边缘人工智能”的结合,这将涉及更多设备上的数据处理。他还指出,苹果在推出生成式人工智能方面保持谨慎,因为该公司正在积极考虑如何以符合其对客户隐私承诺的方式使用和处理个人数据。如果一切顺利的话,2024年年底意味着苹果最早将在iOS18和iPa

挑战来了!如何应对大商家订单多小商家没有订单的数据倾斜问题?

尊敬的小伙伴们,大家好!我是小米,很高兴再次和大家分享一些关于技术的心得和经验。今天的话题是关于数据库表的分表策略,尤其是在处理订单数据时的一些技术挑战,如何处理买家的查询,以及解决大商家订单多小商家没有订单的数据倾斜问题。这是一个非常有趣的话题,也是实际工作中常遇到的难题,希望这篇文章对大家有所帮助。背景图片首先,让我们了解一下背景情况。假设我们有一个电子商务平台,其中包含了大量的订单数据,每个订单都有一个商家ID,而且我们需要将订单表按商家ID分表,以便更好地管理和查询数据。但是,在实际情况中,我们可能会遇到以下两个问题:问题1:如何处理买家的查询?有时,买家需要查询他们的订单,但这些订单

「解释一切」图像概念解释器来了,港科大团队出品

你是否好奇当一个黑盒深度神经网络(DNN)预测下图的时候,图中哪个部分对于输出预测为「击球手」的帮助最大?香港科技大学团队最新的NeurIPS2023研究成果给出了他们的答案。论文:https://arxiv.org/abs/2305.10289项目代码:https://github.com/Jerry00917/samshap继 Meta的分割一切(SAM) 后,港科大团队首次借助SAM实现了人类可解读的任意DNN模型图像概念解释器:ExplainAnyConcept(EAC)。你往往会看到传统的DNN图像概念解释器会给出这样的解释(SuperPixel-Based):但这类输出通常不能完整

超强满血不收费的AI绘图教程来了(在线Stable Diffusion一键即用)

超强满血不收费的AI绘图教程来了(在线StableDiffusion一键即用)一、简介1.1AI绘图1.2StableDiffusion1.2.1原理简述1.2.2应用流程二、AI绘图工具2.1吐司TusiArt2.2哩布哩布LibLibAI2.3原生部署三、一键即用3.1开箱尝鲜3.2模型关联3.3ControlNet四、总结一、简介1.1AI绘图AI绘图就是输入一些描述语句(文生图)或者图片(图生图),AI根据输入信息可以生成创意画作。AI绘图是当下AI最火热的应用领域之一,也是生成式人工智能AIGC的一种。常见AI绘图软件如下:(1)文心一格文心一格是基于百度飞桨和文心大模型的文生图系统

Comate SaaS版:开发者的梦想工具终于来了

🤵‍♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍🏻作者简介:Python学习者🐋希望大家多多支持,我们一起进步!😄如果文章对你有帮助的话,欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+目录前言一、Comate代码助手二、Comate代码助手的优势三、Comate:满足多样的编码需求四、总结前言        在当今高度信息化的时代,软件研发的效率对于企业的发展至关重要。在“1024”程序员节的来临之际,百度智能云带来了一份重磅好消息,为广大企业和开发者带来了更强大、更便捷的智能编程工具。百度Comate代码助手全新上线SaaS服务,不仅提供了超过10项的编码功能,还支持100多种开发语言,助力企业加速研发过程,提高生

在RTX 4090被限制的时代下,让大模型使用RLHF更高效的方法来了

论文链接:https://arxiv.org/abs/2310.10505作者:李子牛,许天,张雨舜,俞扬,孙若愚,罗智泉机构:香港中文大学(深圳),深圳市大数据研究院,南京大学,南栖仙策开源代码:https://github.com/liziniu/ReMax如未额外说明,所有图片来自于论文。背景今年,以ChatGPT为首的大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在各个方面大放光彩,由此引发了学术界和商业界对GPU等计算资源的需求剧增。左图来自DALL・E3,右图来自DALL・E3比如监督训练地调优(supervisedfine-tuning,SFT)一个Llama2-

超低训练成本文生图模型PixArt来了,效果媲美MJ,只需SD 10%训练时间

当前,最先进的文本到图像(T2I)模型需要大量的训练成本(例如,数百万个GPU小时),这严重阻碍了AIGC社区的基础创新,同时增加了二氧化碳排放。现在,来自华为诺亚方舟实验室等研究机构的研究者联合提出了开创性的文本到图像(T2I)模型PixArt-α,只需要StableDiffusionv1.5训练时间的10.8%(约675vs约6250A100GPU天),省下近30万美元(26000美元vs320000美元)。与更大的SOTA模型RAPHAEL相比,PixArt-α的训练成本仅为1%,且支持直接生成高达1024×1024分辨率的高分辨率图像。PixArt-α 模型不仅大幅降低了训练成本,还显