快手开源Kwai Agents系统、模型、数据全部开源;Transformer模型中的数学示例

本文主要是介绍快手开源Kwai Agents系统、模型、数据全部开源;Transformer模型中的数学示例,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在这里插入图片描述

🦉 AI新闻

🚀 快手开源Kwai Agents系统、模型、数据全部开源,提升大语言模型准确性

摘要:快手开源了Kwai Agents,这是一个先进的AI智能体系统,能通过模仿人类认知技能来解决大语言模型的准确性问题。Kwai Agents采用了轻量级AI Agents系统、具有通用能力的大模型及其训练数据以及自动化评测Benchmark等内容。经过调优后,7B-13B模型的能力在各个方面都有了提升,并超越了GPT-3.5。快手技术人员表示AI Agents是一个有潜力的方向,将持续沉淀核心技术,并探索与快手业务结合的创新应用。

🚀 钉钉个人版全量上线,新增AI服务和工具

摘要:钉钉个人版正式上线,支持用户根据需求设定助教、程序员、心理健康顾问等角色,并提供贾维斯对话机器人和缪斯绘画机器人等AI服务。该版本还增加了多款AI工具,包括鹿班相机、灵动人像、涂鸦作画和法律助手等。钉钉个人版主要面向小团队、个人用户和高校大学生。此举是钉钉首次探索个人版产品,为用户提供更轻盈的效率套件。

🚀 谷歌计划推出AI语言模型Bard的高级付费版本,增加额外功能和提升

摘要:谷歌计划推出AI语言模型Bard的高级付费版本Bard Advanced,类似于ChatGPT Plus付费订阅服务。Bard Advanced将在现有免费版本的基础上提供更广阔的数据源、准确流畅的回应以及更快的响应速度和优先队列位置等一系列额外功能。谷歌计划提供限时免费试用,让用户在付费之前体验Bard Advanced的强大之处。这一举措标志着谷歌在AI技术领域迈入付费服务的新阶段,也为AI语言模型竞争增添了新变数。

🚀 苹果预计在WWDC上展示新版Siri,引入Ajax生成式AI模型

摘要:据报道,苹果将在今年的WWDC(全球开发者大会)上展示新版Siri,该版本将应用自研的Ajax生成式AI模型,具备更自然的对话能力和更个性化的用户体验。新版Siri还将支持跨设备使用,可能能够传递对话信息,并引入苹果专属创作服务。此外,苹果正在为新Siri开发与外部服务连接的接口,预计通过API实现。虽然消息人士暗示新AI功能可能与订阅服务状态有关,具体形式尚不清楚。预测显示这一新功能将进一步提升苹果生态系统的智能化水平。

🚀 斯坦福华人团队炒菜机器人刷屏,22万成本开源

摘要:斯坦福华人团队开发的移动机器人Mobile ALOHA刷屏全网,仅用50个演示就能完成各种复杂任务,包括炒菜。这个机器人的成本仅为22万,项目全部开源。通过模仿学习,它可以执行各种任务,并支持全身远程操控。该机器人在移动速度、稳定性、全身远程操控以及不受束缚方面都具备优势。斯坦福团队使用静态ALOHA数据集进行协同训练,提升了机器人的学习性能。这一炒菜机器人的问世引起了网友和业内的广泛关注。

🗼 AI知识

🔥 Transformer模型中的数学示例

关于transformer模型中的数学原理的详细解释。它包括了tokenizer将文本转换成数字、embedding将数字转换成向量、位置编码、自注意力机制等内容。通过这些数学计算,transformer模型可以有效地理解和生成文本。

🔥 机器学习解释性的概述

关于机器学习可解释性的综述,介绍了解释性的不同定义和相关研究技术。文章指出了关于为什么我们关心解释性的原因,包括建立信任、确保安全性和提供可争议性。然后,文章详细介绍了透明性解释性和事后解释性的不同方面,以及相关的研究方法和技术。



更多AI工具,参考国内AiBard123,Github-AiBard123

这篇关于快手开源Kwai Agents系统、模型、数据全部开源;Transformer模型中的数学示例的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/573445

相关文章

MySQL常用字符串函数示例和场景介绍

《MySQL常用字符串函数示例和场景介绍》MySQL提供了丰富的字符串函数帮助我们高效地对字符串进行处理、转换和分析,本文我将全面且深入地介绍MySQL常用的字符串函数,并结合具体示例和场景,帮你熟练... 目录一、字符串函数概述1.1 字符串函数的作用1.2 字符串函数分类二、字符串长度与统计函数2.1

SpringBoot多环境配置数据读取方式

《SpringBoot多环境配置数据读取方式》SpringBoot通过环境隔离机制,支持properties/yaml/yml多格式配置,结合@Value、Environment和@Configura... 目录一、多环境配置的核心思路二、3种配置文件格式详解2.1 properties格式(传统格式)1.

解决pandas无法读取csv文件数据的问题

《解决pandas无法读取csv文件数据的问题》本文讲述作者用Pandas读取CSV文件时因参数设置不当导致数据错位,通过调整delimiter和on_bad_lines参数最终解决问题,并强调正确参... 目录一、前言二、问题复现1. 问题2. 通过 on_bad_lines=‘warn’ 跳过异常数据3

SQL Server 中的 WITH (NOLOCK) 示例详解

《SQLServer中的WITH(NOLOCK)示例详解》SQLServer中的WITH(NOLOCK)是一种表提示,等同于READUNCOMMITTED隔离级别,允许查询在不获取共享锁的情... 目录SQL Server 中的 WITH (NOLOCK) 详解一、WITH (NOLOCK) 的本质二、工作

Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法

《Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法》:本文主要介绍Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法,方法分别是通过update-alternatives、Java命令、环境变量及目... 目录方法 1:通过update-alternatives查询(推荐)方法 2:检查所有已安装的 JDK方

MySQL CTE (Common Table Expressions)示例全解析

《MySQLCTE(CommonTableExpressions)示例全解析》MySQL8.0引入CTE,支持递归查询,可创建临时命名结果集,提升复杂查询的可读性与维护性,适用于层次结构数据处... 目录基本语法CTE 主要特点非递归 CTE简单 CTE 示例多 CTE 示例递归 CTE基本递归 CTE 结

Spring AI使用tool Calling和MCP的示例详解

《SpringAI使用toolCalling和MCP的示例详解》SpringAI1.0.0.M6引入ToolCalling与MCP协议,提升AI与工具交互的扩展性与标准化,支持信息检索、行动执行等... 目录深入探索 Spring AI聊天接口示例Function CallingMCPSTDIOSSE结束语

Linux系统之lvcreate命令使用解读

《Linux系统之lvcreate命令使用解读》lvcreate是LVM中创建逻辑卷的核心命令,支持线性、条带化、RAID、镜像、快照、瘦池和缓存池等多种类型,实现灵活存储资源管理,需注意空间分配、R... 目录lvcreate命令详解一、命令概述二、语法格式三、核心功能四、选项详解五、使用示例1. 创建逻

go动态限制并发数量的实现示例

《go动态限制并发数量的实现示例》本文主要介绍了Go并发控制方法,通过带缓冲通道和第三方库实现并发数量限制,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面... 目录带有缓冲大小的通道使用第三方库其他控制并发的方法因为go从语言层面支持并发,所以面试百分百会问到

PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实战应用示例

《PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实战应用示例》词嵌入解决NLP维度灾难,捕捉语义关系,PyTorch的nn.Embedding模块提供灵活实现,支持参数配置、预训练及变长... 目录一、词嵌入(Word Embedding)简介为什么需要词嵌入?二、PyTorch中的nn.Em