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Top100+GenerativeAIApplications/UseCasesin2024https://research.aimultiple.com/generative-ai-applications/#general-generative-ai-applications WrittenbyCemDilmeganiResearchedbySılaErmutAsseenfromaboveGoogleTrends

Abstract本文贡献：提出GAN：生成模型 G，生成模型用来捕获数据的分布；辨别模型D，辨别模型用来判断样本是来自于训练数据还是生成模型生成的。在任意函数空间里，存在唯一解，G能找出训练数据的真实分布，而D的预测概率为

Google提供了两个生成式人工智能课程学习路径，官方称为LearningPath。地址为：分别是面向所有人的生成式人工智能入门(Beginner:IntroductiontoGenerativeAI)，和面向开发者的人工智能（Advanced:GenerativeAIforDevelopers）1、生成式人工智能入门(Beginner:Introductiont

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目录概GRs(GenerativeRecommenders)任务形式模型设计代码ZhaiJ.,LiaoL.,LiuX.,WangY.,LiR.,CaoX.,GaoL.,GongZ.,GuF.,HeM.,LuY.andShiY.Actionsspeaklouderthanwords:Trillion-parametersequentialtransducersforgenerativerecommendation

这是一个能让你快速熟悉AI相关技能的考试，由Oracle官方提供，而且限时免费。它就是OCIGenerativeAIProfessional。可以看到，目前免费政策正在执行，到今年的7月31号截止，有想法的小伙伴们要抓紧学习了。具体信息可参考OU官方的介绍：全新推出OCIGenerativeAI免费认证最近刚考完这

分类 先介绍一种分类方式，这种分类方式是生成式（Generative）的。通过后验概率来进行分类（如：某一个物品在某一个类别的概率比较大，那么我们就认为这个物品属于这个类别）不妨假设数据服从二维正态分布，考虑利用训练集确定二维正态分布所需要的参数，$\mu$和$\sum$分别是均值和协方差，二维

在上期文章，我们探讨了文生图（Text-to-Image）方向的主要论文解读，包括：VAE、DDPM、DDIM、GLIDE、Imagen、UnCLIP、CDM、LDM等主要扩散模型领域的发展状况。本期我们将进入动手实践环节，我会带领大家使用AmazonSageMakerStudio、AmazonSageMakerJumpStart等服务，指导您在云中快速

GenerativeAIin2024:The6mostimportantconsumertechtrendsfornextyearQualcommexecutivesrevealkeytrendsinAI,consumertechnologyandmoreforthefutureDEC15,2023SnapdragonandQualcommbrandedproductsareproductsofQualcommTechnol

GenerativeAI:FriendorFoe?IntroductionArtificialintelligence(AI)israpidlychangingtheworldaroundus,andthewritingandpublishingindustriesarenoexception.GenerativeAI,atypeofAIthatcancreatenewtext,ishavingamajorimpacton

GoodfellowI,Pouget-AbadieJ,MirzaM,etal.Generativeadversarialnets[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2014,27.引用：61648原作者代码：GitHub-goodfeli/adversarial:Codeandhyperparametersforthepaper"GenerativeAdversarialN

在上期文章，我们探讨了如何在自定义数据集上来微调（fine-tuned）模型。本期文章，我们将重新回到文本生成的大模型部署场景，探讨如何在AmazonSageMaker上部署具有400亿参数的Falcon40B开源大模型。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开

在上期文章，我们对比了在AmazonSageMaker上部署大模型的两种不同的部署方式。本期文章，我们将探讨两个目前大语言模型领域的开发者们都关注的两个热门话题：大型语言模型（LLM）的高效微调和量化。 微调大型语言模型允许开发者调整开源基础模型，从而提高特定领域任务的性能。接下来的

在上期文章，我们探讨了预训练模型的部署和推理，包括运行环境准备、角色权限配置、支持的主要推理参数、图像的压缩输出、提示工程(PromptEngineering)、反向提示(NegativePrompting)等内容。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案

在上一期的文章中，探讨了在 AmazonSageMakerStudio上使用QLoRA等量化技术微调Falcon40B大语言模型。而从本期开始，我们将一起尝试在更深的知识维度，继续探究生成式AI这一火热的新知识领域。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开

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人类善于分析事物。但是现在看来，机器很有可能做得更好。机器可以不知疲倦夜以继日地分析数据，不断从中找到很多人类场景用例的模式：信用卡欺诈预警、垃圾邮件检测，股票价格预测、以及个性化地推荐商品和视频等等。他们在这些任务上变得越来越聪明了。这被称为“分析人工智能（Analytic

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在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，以及GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题：大型语言模型（LargeLanguageModels，或简写为LLMs）。亚马

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"JeonJ,LeeK,OhS,etal.Gradientinversionwithgenerativeimageprior[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2021,34:29898-29908."  本文提出了一种基于预训练模型的梯度反演方法。该方法通过使用潜在空间搜索优化维度较低的特征向量，减少