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【人工智能】深入理解PyTorch：从0开始完整教程！全文注解在当今人工智能和深度学习的浪潮中，PyTorch作为一个灵活且强大的深度学习框架，正受到越来越多开发者和研究者的青睐。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，这篇文章将带你深入理解PyTorch，从基础概念到高级应用，帮助你在深度学习的道路上更进一步。🌟

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DB-GPT V0.6.2 版本更新：牵手libro社区、GraphRAG图谱构建能力增强等DB-GPT V0.6.2版本现已上线，快速预览新特性：libro：灵活定制、轻松集成的 Notebook 产品方案。

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GPT-1.0、GPT-2.0、GPT-3.0参数对比以下是 GPT-1.0、GPT-2.0、GPT-3.0 的模型参数对比表格：

深度学习：GPT-1的MindSpore实践GPT-1（Generative Pre-trained Transformer）是2018年由Open AI提出的一个结合预训练和微调的用于解决文本理解和文本生成任务的模型。它的基础是Transformer架构，具有如下创新点：

ChatGPT高级语音模式正在向Web网页端推出！大家好，我是木易，一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理，国内Top2本科，美国Top10 CS研究生，MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”，专注于分享AI全维度知识，包括但不限于AI科普，AI工具测评，AI效率提升，AI行业洞察。关注我，AI之路不迷路，2024我们一起变强。

MATLAB方程组在MATLAB中，求解方程组可以通过几种不同的方式，取决于方程组的类型以及是否是线性方程组。下面将分别介绍如何在MATLAB中求解不同类型的方程组。 1. 线性方程组如果方程组是线性的，即形如 ( A \mathbf{x} = \mathbf{b} )（其中 ( A ) 是矩阵，( \mathbf{x} ) 是未知变量的列向量，( \mathbf{b} ) 是常数项），可以使用 MATLAB 的几种方法求解。方法 1: 使用反斜杠运算符 \ MATLAB 提供了直接求解线性方程组的 \ 运算符。如果方

【如何用更少的数据作出更好的决策】-gpt生成用更少的数据作出更好的决策是一种能力的体现，需要结合有效的方法、严谨的逻辑以及对问题的深刻理解。以下是一些可以帮助你实现这一目标的策略：

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菜鸟小码农的博客

昇思MindSpore第四课---GPT实现情感分类GPT 系列是 OpenAI 的一系列预训练模型，GPT 的全称是 Generative Pre-Trained Transformer，顾名思义，GPT 的目标是通过Transformer，使用预训练技术得到通用的语言模型。和BERT类似，GPT-1同样采取pre-train +fine-tune的思路：先基于大量未标注语料数据进行预训练，后基于少量标注数据进行微调。

代码辅助工具 GPT / Cursor现在的GPT已经蛮成熟的了，在进行一些代码提示，代码续写，代码示例创建的效果方面表现的都很不错；我采用《JSON在线工具》这个简单的小示例，来比对 GPT和Cursor的辅助效果

ChatGPT Search VS Kimi探索版：AI搜索哪家强？！大家好，我是木易，一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理，国内Top2本科，美国Top10 CS研究生，MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”，专注于分享AI全维度知识，包括但不限于AI科普，AI工具测评，AI效率提升，AI行业洞察。关注我，AI之路不迷路，2024我们一起变强。

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讨论大语言模型在学术文献应用中的未来与所带来的可能性和担忧近年来，大规模语言模型因其能够根据人类指令自动生成大量高质量文本而备受关注。特别是 2022 年底发布的 ChatGPT 3.5，因其聊天界面的易用性而迅速走红。目前，学术交流领域正在积极讨论如何使用它。而最初的期望也逐渐让人们对其能力和局限性有了更深入的理解和认识。

探索大规模语言模型（LLM）在心理健康护理领域中的应用与潜力心理健康是公共卫生最重要的领域之一。根据美国国家精神卫生研究所（NIMH）的数据，到 2021 年，22.8% 的美国成年人将患上某种形式的精神疾病。在全球范围内，精神疾病占非致命性疾病负担的 30%，并被世界卫生组织确定为导致残疾的主要原因。此外，据估计，抑郁症和焦虑症每年给全球经济造成 1 万亿美元的损失。这些数据表明，预防和管理心理健康问题是多么重要。

三月七（爱看动漫的程序员）

LM2 : A Simple Society of Language Models Solves Complex ReasoningLM2：简单的语言模型社会解决复杂推理问题论文地址：https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.920/ 项目地址： https://github.com/LCS2-IIITD/Language_Model_Multiplex

基于集成Whisper 与 Pepper-GPT改进人机交互体验并实现顺畅通信随着技术以令人眼花缭乱的速度发展，使人机交互更加顺畅比以往任何时候都更加重要。为了应对这一挑战，一个新领域应运而生：人机交互（HRI）。有效的人机交互被认为是实现技术效益的关键。

Qwen2-VL：发票数据提取、视频聊天和使用 PDF 的多模态 RAG 的实践指南随着人工智能技术的迅猛发展，多模态模型在各类应用场景中展现出强大的潜力和广泛的适用性。Qwen2-VL 作为最新一代的多模态大模型，融合了视觉与语言处理能力，旨在提升复杂任务的执行效率和准确性。本指南聚焦于 Qwen2-VL 在三个关键领域的实践应用：发票数据提取、视频聊天以及基于 PDF 文档的多模态检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）。

昇思大模型平台打卡体验活动：项目2基于MindSpore通过GPT实现情感分类在情感分类任务中，我们使用了IMDB数据集，首先需要对数据进行加载和处理。由于原数据集没有验证集，我们将训练集重新划分为训练集和验证集，以确保训练和验证过程中模型的性能得到充分评估。

边缘计算社区

推理计算：GPT-o1 和 AI 治理GPT-o1 展示了如何在推理时利用更多计算来增强 AI 推理能力。虽然这一发展是渐进式的，而不是革命性的，但它凸显了推理计算在 AI 影响和治理中日益增长的重要性。