Kimi: In nur einem Satz, in nur zehn Sekunden ist ein PPT fertig. PPT ist so nervig! Um ein Meeting abzuhalten, ben?tigen Sie einen PPT; um einen w?chentlichen Bericht zu schreiben, müssen Sie einen PPT vorlegen, auch wenn Sie jemanden des Betrugs beschuldigen PPT. Das College ?hnelt eher dem Studium eines PPT-Hauptfachs. Man schaut sich PPT im Unterricht an und macht PPT nach dem Unterricht. Als Dennis Austin vor 37 Jahren PPT erfand, hatte er vielleicht nicht damit gerechnet, dass PPT eines Tages so weit verbreitet sein würde. Wenn wir über unsere harte Erfahrung bei der Erstellung von PPT sprechen, treiben uns Tr?nen in die Augen. ?Es dauerte drei Monate, ein PPT mit mehr als 20 Seiten zu erstellen, und ich habe es Dutzende Male überarbeitet. Als ich das PPT sah, musste ich mich übergeben.“ war PPT.“ Wenn Sie ein spontanes Meeting haben, sollten Sie es tun

Diffusion kann nicht nur besser imitieren, sondern auch ?erschaffen“. Das Diffusionsmodell (DiffusionModel) ist ein Bilderzeugungsmodell. Im Vergleich zu bekannten Algorithmen wie GAN und VAE im Bereich der KI verfolgt das Diffusionsmodell einen anderen Ansatz. Seine Hauptidee besteht darin, dem Bild zun?chst Rauschen hinzuzufügen und es dann schrittweise zu entrauschen. Das Entrauschen und Wiederherstellen des Originalbilds ist der Kernbestandteil des Algorithmus. Der endgültige Algorithmus ist in der Lage, aus einem zuf?lligen verrauschten Bild ein Bild zu erzeugen. In den letzten Jahren hat das ph?nomenale Wachstum der generativen KI viele spannende Anwendungen in der Text-zu-Bild-Generierung, Videogenerierung und mehr erm?glicht. Das Grundprinzip dieser generativen Werkzeuge ist das Konzept der Diffusion, ein spezieller Sampling-Mechanismus, der die Einschr?nkungen bisheriger Methoden überwindet.

1. ?ffnen Sie zun?chst Weibo auf Ihrem Mobiltelefon und klicken Sie unten rechts auf [Ich] (wie im Bild gezeigt). 2. Klicken Sie dann oben rechts auf [Zahnrad], um die Einstellungen zu ?ffnen (wie im Bild gezeigt). 3. Suchen und ?ffnen Sie dann [Allgemeine Einstellungen] (wie im Bild gezeigt). 4. Geben Sie dann die Option [Video Follow] ein (wie im Bild gezeigt). 5. ?ffnen Sie dann die Einstellung [Video-Upload-Aufl?sung] (wie im Bild gezeigt). 6. W?hlen Sie abschlie?end [Originalbildqualit?t] aus, um eine Komprimierung zu vermeiden (wie im Bild gezeigt).

Am frühen Morgen des 20. Juni (Pekinger Zeit) gab CVPR2024, die wichtigste internationale Computer-Vision-Konferenz in Seattle, offiziell die besten Beitr?ge und andere Auszeichnungen bekannt. In diesem Jahr wurden insgesamt 10 Arbeiten ausgezeichnet, darunter zwei beste Arbeiten und zwei beste studentische Arbeiten. Darüber hinaus gab es zwei Nominierungen für die beste Arbeit und vier Nominierungen für die beste studentische Arbeit. Die Top-Konferenz im Bereich Computer Vision (CV) ist die CVPR, die jedes Jahr zahlreiche Forschungseinrichtungen und Universit?ten anzieht. Laut Statistik wurden in diesem Jahr insgesamt 11.532 Arbeiten eingereicht, von denen 2.719 angenommen wurden, was einer Annahmequote von 23,6 % entspricht. Laut der statistischen Analyse der CVPR2024-Daten des Georgia Institute of Technology befassen sich die meisten Arbeiten aus Sicht der Forschungsthemen mit der Bild- und Videosynthese und -generierung (Imageandvideosyn

Nach dem Regen im Sommer k?nnen Sie oft ein wundersch?nes und magisches besonderes Wetterbild sehen – den Regenbogen. Dies ist auch eine seltene Szene, die man in der Fotografie antreffen kann, und sie ist sehr fotogen. Für das Erscheinen eines Regenbogens gibt es mehrere Bedingungen: Erstens sind genügend Wassertr?pfchen in der Luft und zweitens scheint die Sonne in einem niedrigeren Winkel. Daher ist es am einfachsten, einen Regenbogen am Nachmittag zu sehen, nachdem der Regen nachgelassen hat. Allerdings wird die Bildung eines Regenbogens stark von Wetter, Licht und anderen Bedingungen beeinflusst, sodass sie im Allgemeinen nur von kurzer Dauer ist und die beste Betrachtungs- und Aufnahmezeit sogar noch kürzer ist. Wenn Sie also auf einen Regenbogen sto?en, wie k?nnen Sie ihn dann richtig aufzeichnen und qualitativ hochwertige Fotos machen? 1. Suchen Sie nach Regenb?gen. Zus?tzlich zu den oben genannten Bedingungen erscheinen Regenb?gen normalerweise in Richtung des Sonnenlichts, das hei?t, wenn die Sonne von Westen nach Osten scheint, ist es wahrscheinlicher, dass Regenb?gen im Osten erscheinen.

Herausgeber des Machine Power Report: Yang Wen Die Welle der künstlichen Intelligenz, repr?sentiert durch gro?e Modelle und AIGC, hat unsere Lebens- und Arbeitsweise still und leise ver?ndert, aber die meisten Menschen wissen immer noch nicht, wie sie sie nutzen sollen. Aus diesem Grund haben wir die Kolumne ?KI im Einsatz“ ins Leben gerufen, um detailliert vorzustellen, wie KI durch intuitive, interessante und pr?gnante Anwendungsf?lle für künstliche Intelligenz genutzt werden kann, und um das Denken aller anzuregen. Wir hei?en Leser auch willkommen, innovative, praktische Anwendungsf?lle einzureichen. Videolink: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Vor kurzem wurde der Lebens-Vlog eines allein lebenden M?dchens auf Xiaohongshu popul?r. Eine Animation im Illustrationsstil, gepaart mit ein paar heilenden Worten, kann in nur wenigen Tagen leicht erlernt werden.

Wir wissen, dass LLM auf gro?en Computerclustern unter Verwendung umfangreicher Daten trainiert wird. Auf dieser Website wurden viele Methoden und Technologien vorgestellt, die den LLM-Trainingsprozess unterstützen und verbessern. Was wir heute teilen m?chten, ist ein Artikel, der tief in die zugrunde liegende Technologie eintaucht und vorstellt, wie man einen Haufen ?Bare-Metals“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das LLM-Training verwandelt. Dieser Artikel stammt von Imbue, einem KI-Startup, das allgemeine Intelligenz durch das Verst?ndnis der Denkweise von Maschinen erreichen m?chte. Natürlich ist es kein einfacher Prozess, einen Haufen ?Bare Metal“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das Training von LLM zu verwandeln, aber Imbue hat schlie?lich erfolgreich ein LLM mit 70 Milliarden Parametern trainiert der Prozess akkumuliert

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die Retrieval nutzt, um Sprachmodelle zu verbessern. Bevor ein Sprachmodell eine Antwort generiert, ruft es insbesondere relevante Informationen aus einer umfangreichen Dokumentendatenbank ab und verwendet diese Informationen dann zur Steuerung des Generierungsprozesses. Diese Technologie kann die Genauigkeit und Relevanz von Inhalten erheblich verbessern, das Problem der Halluzinationen wirksam lindern, die Geschwindigkeit der Wissensaktualisierung erh?hen und die Nachverfolgbarkeit der Inhaltsgenerierung verbessern. RAG ist zweifellos einer der spannendsten Bereiche der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Weitere Informationen zu RAG finden Sie im Kolumnenartikel auf dieser Website ?Was sind die neuen Entwicklungen bei RAG, das sich darauf spezialisiert hat, die M?ngel gro?er Modelle auszugleichen?“ Diese Rezension erkl?rt es deutlich. Aber RAG ist nicht perfekt und Benutzer sto?en bei der Verwendung oft auf einige ?Problempunkte“. Kürzlich die fortschrittliche generative KI-L?sung von NVIDIA