AI一如既往靠一条磁力链，掀起了AI社区热潮。对此，贾扬清也表示，自己已经迫不及待想看到它和其他SOTA模型的详细对比了！靠磁力链火遍整个AI社区去年12月，首个磁力链发布后，Mistral

不适合注意力机制，这还得从注意力机制可以做什么开始。一般来讲，数值错误一般是由程序错误引起的，然而，当程序没有错误，这时就需要从修复复杂的数学公式入手，耗费大量时间。Evan

项目的技术债务无法用风险投资来偿还。在使用复杂的生态系统时，应用程序接口封装器至少应该降低代码的复杂性和认知负荷，因为使用人工智能本身就需要花费足够的脑力。LangChain

这轮AI热潮，简直让微软赚翻了！就在今天，微软凭借着近2.6万亿美元的市值，成功创下了历史新高。因为市场对AI前景的乐观情绪，本周四收盘时，微软股价达到了创纪录的水平2021年，微软乘着「元宇宙」的东风，市值一路走高，突破2.5万亿，超越苹果成为全世界市值最高的公司。而如今，在资本市场遭遇寒冬，全球经济一蹶不振之时，微软却再次凭借押宝OpenAI和「AI热潮」，市值接近2.6万亿，再次创造历史。ChatGPT等大模型以及系列产品的崛起中，微软成了最大受益者之一。乘着大模型东风，直接起飞微软的股价已经创下历史新高，今年截至目前，微软股价今年已经上涨了46%。这很符合摩根大通分析师的预测。此前，微软的高管就曾预测，本轮AI大爆发将使微软的年收入达到100亿美元。根据微软的说法，公司有望从使用Azure云或OpenAI模型的开发者那里获得100亿美元的年收入，或者更多。2021年11月，微软的股价曾创下历史新高，而本周四，该股收于348.10美元，超过了21年11月的记录。去年11月，OpenAI发布了ChatGPT，随后引爆了全世界的AI大模型热潮。而微软凭借和OpenAI的合作关系，拥有OpenAI模型的独家许可，包括GPT-4等最当红的大语言模型。现在，OpenAI的大模型都被整合到Bing搜索引擎，甚至Windows操作系统中。二月份的发布会上，微软CEO

Wei在一篇思维链的开山之作中首次提出，CoT可以增强LLM的推理能力。但即便有了思维链，LLM有时也会在非常简单的问题上犯错。最近，来自普林斯顿大学和Google

的宽度和深度适宜搭配。因此，使整个产业链从基于趋势，到样衣，到真正走向市场，企业无时无刻在面临着效率和成本的挑战。人工智能在服装行业很多场景都可以发挥更大的价值。我们挑选了其中基于

的响应。为了在资源匮乏的环境中微调大语言模型，作者采用了有效利用计算资源的参数高效调优方法。该策略使最先进的语言模型保持了高性能和适应性。白泽改进了开源大型语言模型

个可能是相关的候选项。分数会直接预测每个候选推文的相关性，是在用户时间线上对推文进行排序的主要信号。在这个阶段，所有的候选项都被平等对待，而不考虑它来自哪个候选来源。排序是通过一个约

X，直接整合里一个华丽的聊天界面，不仅动动嘴皮子就能生成代码，还能边写代码边跟AI对话，以及为你量身定做的智能文档系统等等。GPT-4加持Copilot，动嘴就能写代码具体来说，Copilot

各类论坛中，有一个话题被不断提起：该不该读博？现在，有人现身说法，通过一组数据给纠结的人们一些启发。DeepMind研究人员David

量：项目地址：https://github.com/google-research/tuning_playbook该项目也得到了图灵奖获得者，谷歌

众所周知，传统天气预报的可靠性，多少都有些一言难尽。最近，DeepMind和谷歌新研究出了一种基于机器学习的天气模拟器，可以在60秒内预测10天内的天气，而且准确率极高！论文地址：https://arxiv.org/abs/2212.127941.

的钱，图灵的猫已经捐了出去。目前这套代码已开源：https://github.com/Turing-Project/AntiFraudChatBot网友评论对于这一

根据Technode数据，在苹果供应链所有工厂中，中国工厂数量占比大约在48%左右，接近一半，有297座。而在中国的江苏、广东和上海三地，共占苹果中国工厂总数的61%，占苹果全球总工厂数的三分之一。

的互动，参与者可以实际体验和学习逻辑运算。它其实可以称得上是一个微型可食用计算机，它需要输入、执行计算并以不同的组合输出结果，同时显示不同的表情和味道，让用户体验计算的『味道』，」该研究的第一作者、

ILP)，可以用来从观察到的例子和背景知识中学习规则。学习到的规则可以用来预测未知的例子。观察到的例子代表了手头问题的相关事实，并为学习过程提供了证据。然而，在ILP中，所有这些信息都是确定的;

知乎提问哪个瞬间你对科研圈彻底失望了？https://www.zhihu.com/question/321753611/answer/775386528

仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除摘要近年来，深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著，新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现，算法性能被不断刷新。本文着眼于2016年以来的一些典型网络和模型，对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述。首先总结了针对图像分类的主流深度神经网络模型，包括标准模型及轻量化模型等；然后总结了针对不同计算机视觉领域的主流方法和模型，包括目标检测、图像分割和图像超分辨率等；最后总结了深度神经网络搜索方法。关键词深度学习;

map_location='cpu'))导入另一个模型的相同部分到新的模型模型导入参数时，如果两个模型结构不一致，则直接导入参数会报错。用下面方法可以把另一个模型的相同的部分导入到新的模型中。#

目标检测应当在这几年当中研究数量以及应用范围最广的一个领域，也持续的受到很多深度学习者们的关注。本文收集和整理了15个目标检测相关的开源数据集，希望能给大家的学习带来帮助。汇总数据集免费下载链接：http://m6z.cn/5ZBLEU数据集将会不断更新，欢迎大家持续关注！1.火焰和烟雾图像数据集数据集链接：http://m6z.cn/6fzn0f该数据集由早期火灾和烟雾的图像数据集组成。数据集由在真实场景中使用手机拍摄的早期火灾和烟雾图像组成。大约有7000张图像数据。图像是在各种照明条件（室内和室外场景）、天气等条件下拍摄的。该数据集非常适合早期火灾和烟雾探测。数据集可用于火灾和烟雾识别、检测、早期火灾和烟雾、异常检测等。数据集还包括典型的家庭场景，如垃圾焚烧、纸塑焚烧、田间作物焚烧、家庭烹饪等。本文仅含100张左右。2.DOTA航拍图像数据集DOTA是用于航空图像中目标检测的大型数据集。它可以用于开发和评估航空图像中的目标探测器。这些图像是从不同的传感器和平台收集的。每个图像的大小在800×800到20000×20000像素之间，包含显示各种比例、方向和形状的对象。DOTA图像中的实例由航空图像解释专家通过任意（8

固有的图像特定归纳偏置。因此，它们需要更强的能力来学习视觉表示。这就导致这些网络模型既深又宽。与这些模型不同，MobileViT

memcached如果你有多个客户端连接到相同的memcached服务器，他们都会同时添加到相同的键。这个get/set版本可能会导致一些更新后的信息丢失，而append则保证会找到它们。

利用虚拟物体和耳机的已知位置，也包括超声波阵列的几何形状，就可以在必要的三维位置创造出触觉效果。之后，经过计算得出的「发射方案」会以10Hz的速度传递给Arduino。

最近，针对旅行推销员等组合优化问题开发神经网络驱动的求解器引起了学术界的极大兴趣。这篇博文介绍了一个神经组合优化步骤，将几个最近提出的模型架构和学习范式统一到一个框架中。透过这一系列步骤，作者分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究，以创造实际的价值。组合优化问题的背景组合优化是数学和计算机科学交叉领域的一个实用领域，旨在解决

Hidalgo，他是一名智利裔学者，以其对经济复杂性、数据可视化和应用人工智能的贡献而闻名。目前，此人领导着法国图卢兹大学人工智能与自然智能研究所

[56,12,1,8,354,10,100,34,56,7,23,456,234,-58]def

机器学习研究会由百度七剑客雷鸣先生创办，旨在推动AI的技术发展和产业落地。参与组织北大、清华”AI前沿与产业趋势“公开课，广泛的和高校、企业、创业、VC开展合作，自身也参与优秀AI项目的投资和孵化。

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