一、引言生成对抗网络（GANs）自诞生以来就在机器学习领域掀起了巨大波澜，它为图像生成、数据增强等诸多任务提供了强大的解决方案。在MJ（Midjourney，一款知名的AI绘画工具，以生成高质量图像著称，其背后大概率也运用到了类似GAN的技术理念）相关的应用场景下，GAN技术更是助力创造出令人惊

大家好，我是凡人。前两天有好几个朋友在问我，有没有大厂出品的权威AI课程，在对比40多个免费AI课程后，选择了微软和吴恩达两门公开课程，他们在GitHup上有超高的人气，分别是18.3K和66.1K颗星，下面我们就一起来看看这两门课程。一、generative-ai-for-beginners网址：https://github.com

前言在人工智能领域，模型的性能与能力一直是衡量其价值的重要标准。近期，DeepSeek-V3在多项评测中表现优异，超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并与世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不相上下。以下是官方给出的能力对比图：一、DeepSee

1使用大型语言模型增强测试1.1认识人工智能工具对测试和开发的影响在过去，想要利用人工智能的个人必须具备开发、训练和部署人工智能模型的技能，或者有一个专家团队来完成这些任务，所有这些都会使在日常活动中使用人工智能成为一项昂贵而独特的工作。随着最近人工智能的进步，以及

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产业链生成式人工智能产业链上游主要提供人工智能技术及基础设施，包括数据供给方、数据分析及标注、创造者生态层、相关算法等；中游主要针对文字、图像、视频等垂直赛道，提供数据开发及管理工具，包括内容设计、运营增效、数据梳理等服务；下游包括内容终端市场、内容服务及分发平台

AI自动化编程的未来引言你是否曾想过，未来的程序员需要掌握哪些技能呢？随着人工智能的迅猛发展，特别是生成式AI工具的普及，编程的世界正在发生翻天覆地的变化。编程教育也在这种环境下进行着深刻的转型。那么，AI自动化编程究竟会如何影响编程教育呢？在这篇文章中，我们将一起探

关于智能代理、开源模型、安全性等·摄影：PhilDesforges，来源于Unsplash在今年年末的一场人工智能会议上，我正待在演讲者休息室完成工作时，三位大声喧哗的人工智能高管走了进来，距离当天倒数第二个关于“人工智能的未来”的专题讨论还剩

大型语言模型（LLMs）如GPT可以生成文本、回答问题并协助完成许多任务。然而，它们是被动的，这意味着它们仅根据已学到的模式对接收到的输入作出响应。LLMs无法自行决策；除此之外，它们无法规划或适应变化的环境。主动式AI（代理式）的出现正是为了解决这一问题。与生成式AILLMs不同，主动式AI（

文章目录一、生成式AI中损失函数的基础1.1什么是损失函数？1.2生成式AI中的损失函数类型二、常见损失函数的优化方法2.1重建损失的优化原理优化方法实践代码2.2对抗损失的优化原理优化方法实践代码2.3KL散度与交叉熵的优化原理优化方法实践代码2.4感知损失的优化

Genesis是一款由腾讯研究院等机构推出的开源生成式物理引擎。该项目历经24个月的合作，由20多个研究实验室共同参与完成，展现了强大的学术和技术基础。旨在提供一个通用的机器人和物理AI应用综合仿真平台，通过开源的方式，让更广泛的社区能够使用高性能工具，推动高级物理仿

文章目录1.生成式AI的基本概念1.1生成模型的应用领域1.2生成模型与判别模型的区别2.生成式AI中的深度学习模型2.1生成对抗网络（GAN）2.1.1GAN的挑战2.1.2GAN的改进2.2变分自编码器（VAE）2.2.1VAE的挑战2.2.2VAE的改进2.3自回归模型2.3.1自回归模型的挑战3.构

文章目录一、长短时记忆（LSTM）网络的基本原理1.RNN的局限性2.LSTM的核心创新3.LSTM的数学表达式二、LSTM在生成任务中的作用1.文本生成2.音乐生成3.图像生成中的序列建模三、改进与变种LSTM1.双向LSTM（BiLSTM）2.堆叠LSTM（StackedLSTM）3.注意力机制与LSTM结合4.门

GPT-4oPoe1.大模型的熵是如何计算的？在生成式大模型（如GPT系列、Transformer模型）中，熵的计算通常用于衡量模型在预测过程中的不确定性，主要体现在概率分布上。以下是大模型中熵的具体计算方式：1.1概率分布与熵生成式大模型的输出通常是一个基于软最大化（softmax）的概率分布

AI产品商用前必须通过网信办等机构的审批备案，以规范AI发展。备案需区分大模型与算法，重点在于大模型的内容创新性。提交的备案材料应包括安全评估，确保语料来源和内容的安全性。备案流程通常需要4至7个月，选择服务商时需慎重考虑。一、大模型备案定义：大模型备案是大型AI模型在公开

人工智能（AI）技术在不断发展中，带来了许多突破性的进展。我们看到了生成式AI在图像、文本生成等领域的广泛应用，也见证了强化学习在复杂决策问题中的成功实践。同时，随着AI技术逐渐走向实际应用，算法优化与效率提升成了新的技术焦点。在这篇博客中，我们将重点讨论目前在人工智能领域的

生成式AI正在开启营销的新纪元，它通过赋能生产工具，全面提升营销业务流程中的生产力，并重构营销组织生产关系。这一变革不仅限于传统广告和社交媒体营销，还扩展到了电商运营、客户运营和产品创新等新兴领域。人工智能在营销领域的应用正变得越来越多元化，其多维能力主要体现在创

视频链接：DALL·E2（内含扩散模型介绍）【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili（up主讲的非常好，通俗易懂，值得推荐）1、GAN模型    GAN部分约在视频的第28分钟位置处开始。    GAN就是左右手互搏。GAN需要训练两个网络，一个是生成器Generator，一个是判别器Discriminator。

探索UpTrain：提升生成式AI应用的新利器在生成式AI领域，评估和优化模型的性能至关重要。UpTrain是一个开源平台，允许开发者对生成式AI应用进行评估和改进。它提供了超过20种预配置的评估方法，可以帮助开发者进行失败案例的根本原因分析，并提供解决方案。1.引言在生成式

微软宣布，其Phi系列生成式AI模型迎来了新成员——Phi-4。与之前的版本相比，Phi-4在多个方面有所改进，尤其在数学问题的解决能力上表现突出，这得益于训练数据质量的提升。截至周四晚上，Phi-4的访问权限相对有限，仅在微软最新推出的AzureAIFoundry开发平台上可用，且仅限于微软研究

当前的LLM（大型语言模型）正在向更加复杂、多功能的AI代理体系的转变。在这一趋势的推动下，各大科技巨头如AWS、OpenAI、Microsoft等纷纷推出了各自的AIAgent框架（探索LangGraph：开启AIAgent构建的新路径）。其中，PydanticAI代理框架以其对Pydantic与LLM的卓越支持，在众多框架中脱颖而

随着技术的不断进步，PS已经被越来越多的人所熟知和广泛使用。尤其是在近年来，AI的快速崛起，使得Photoshop的功能变得更加智能和多元化。现在，不仅可以利用传统的图像编辑工具进行基本的修图，还能够借助AI技术实现更为复杂和精细的操作。例如智能填充、智能移除、生成式等，随着这

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