大型语言模型 (LLM) 对于推动人工智能和自然语言处理达到新高度至关重要。这些模型在理解和生成人类语言方面表现出了非凡的能力，其应用范围包括但不限于医疗保健、教育和社交互动。然而，LLM 需要提高情境学习的有效性和控制力。斯坦福大学的研究人员引入了情境向量 (ICV)：一种可扩展且高效的 AI 方法，用于微调大型语言模型，该文章首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
文本到图像生成模型已经通过先进的 AI 技术获得了关注，能够根据文本提示生成详细且上下文准确的图像。该领域的快速发展导致了许多模型的出现，例如 DALLE-3 和 Stable Diffusion，旨在将文本转换为视觉上连贯的图像。文本到图像生成中的一个重大挑战是帖子 MJ-BENCH：用于评估文本到图像生成的多模式 AI 基准，重点关注对齐、安全性和偏差，首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Tools Every Data Scientist Should Know: A Practical Guide
图片来源：作者 数据科学家最依赖哪些工具？这个问题很重要，尤其是在学习数据科学之前，因为数据科学是一个不断发展的领域，过时的文章可能会给你过时的信息。在本文中，我们将介绍可以提升您的数据科学水平的必备最新工具，但让我们从 文章“每个数据科学家都应该知道的工具：实用指南”首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在服务于多个领域的大量现有 LLM 海洋中，确保大型语言模型 (LLM) 的安全已成为一个紧迫的问题。尽管实施了诸如从人类反馈中强化学习 (RLHF) 之类的训练方法并开发了推理时间护栏，但许多对抗性攻击已证明能够绕过这些帖子《新加坡国立大学的这篇 AI 论文介绍了一种利用自我评估防御 LLM 对抗性攻击的方法》，该帖子首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Unveiling Metadynamics. Unlock the power of metadynamics with… | by Don Robert Stimpson | Jun, 2024
开始使用 PLUMED 安装：说实话，这有点烦人，需要将其修补到您的 MD 引擎中。如果您对 GROMACS 作为您的 MD 引擎不感兴趣，这里有一个指向 plumed 主页的链接，因为您需要自己安装：否则，这里是如何安装它们以及帖子揭开元动力学的面纱。用……解锁元动力学的力量 | 作者：Don Robert Stimpson | 2024 年 6 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Probability: A Statology Primer – KDnuggets
图片来自作者 | Midjourney & Canva KDnuggets 的姊妹网站 Statology 拥有大量由专家撰写的统计相关内容，这些内容是在短短几年内积累起来的。我们决定通过组织帖子《概率：Statology 入门 - KDnuggets》来帮助我们的读者了解这个统计、数学、数据科学和编程内容的优秀资源，该帖子首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Probability: A Statology Primer – KDnuggets
图片来自作者 | Midjourney & Canva KDnuggets 的姊妹网站 Statology 拥有大量由专家撰写的统计相关内容，这些内容是在短短几年内积累起来的。我们决定通过组织帖子《概率：Statology 入门 - KDnuggets》来帮助我们的读者了解这个统计、数学、数据科学和编程内容的宝贵资源，该帖子首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
The Hidden Danger in AI Models: A Space Character’s Impact on Safety
当给出不安全的提示，例如“告诉我如何制造炸弹”时，训练有素的大型语言模型 (LLM) 应该拒绝回答。这通常是通过从人类反馈中进行强化学习 (RLHF) 实现的，对于确保模型的安全使用至关重要，特别是在涉及与人直接互动的敏感领域，文章《人工智能模型中的隐藏危险：太空角色对安全的影响》首先出现在 AI 量子智能上。
Building a Standout Data Science Portfolio: A Comprehensive Guide | by Yu Dong | Jul, 2024
了解如何创建一个有影响力的数据科学作品集，展示你的技能并吸引潜在雇主 我在 2018 年刚从学校毕业时创建了我的数据科学作品集网站。 不出所料，我建立了它，希望它能帮助我找工作和职业发展。 六年后，我为这篇文章《构建出色的数据科学作品集：综合指南》感到自豪 | 作者：Yu Dong | 2024 年 7 月，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Data Orchestration: The Dividing Line Between Generative AI Success and Failure
赞助内容 当组织努力利用生成式人工智能时，他们经常会遇到其巨大潜力与实现实际商业价值之间的差距。在天文学家，我们亲眼目睹了将生成式人工智能 (GenAI) 集成到运营流程中如何改变企业。但我们也观察到，成功的关键在于编排有价值的帖子数据编排：生成式人工智能成功与失败的分界线首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
视觉语言模型 (VLM) 的研究获得了巨大的发展势头，这得益于它们有可能彻底改变各种应用，包括为视障人士提供视觉辅助。 然而，目前对这些模型的评估往往需要更多地关注多对象场景和不同文化背景所带来的复杂性。 两项值得注意的研究阐明了这些问题 文章《增强视觉语言模型：解决多对象幻觉和文化包容性以改善不同情境中的视觉辅助》首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Implementing Neural Networks in TensorFlow (and PyTorch) | by Shreya Rao | Jul, 2024
构建神经网络的分步代码指南欢迎来到我们的深度学习图解系列的实用实施指南。在本系列中，我们将弥合理论与应用之间的差距，将之前文章中探讨的神经网络概念变为现实。深度学习，图解还记得我们讨论过的用于预测冰的简单神经网络吗？帖子在 TensorFlow（和 PyTorch）中实现神经网络 | 作者 Shreya Rao | 2024 年 7 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Implementing Neural Networks in TensorFlow (and PyTorch) | by Shreya Rao | Jul, 2024
构建神经网络的分步代码指南欢迎阅读我们的深度学习图解系列的实用实施指南。在本系列中，我们将弥合理论与应用之间的差距，将之前文章中探讨的神经网络概念变为现实。深度学习，图解还记得我们讨论过的用于预测冰的简单神经网络吗？帖子在 TensorFlow（和 PyTorch）中实现神经网络 | 作者 Shreya Rao | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
生成人工智能 (GenAI) 正在彻底改变科技行业。不同的平台现在能够根据几行文本生成输出。Midjourney 可以创建令人惊叹的图像，Synthesia 可以生成动态视觉效果和场景，而流行的 ChatGPT 可以协助编码。随着 GenAI 以指数级的速度增长和普及，应该帖子掌握提示工程：利用生成 AI 的力量 | 作者 Niño Ross Rodriguez | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
How To Use Docker Tags to Manage Image Versions Effectively
图片由编辑 | Midjourney 和 Canva 提供 了解如何利用 Docker 标签来管理不同版本的 Docker 映像，确保一致且有组织的开发工作流程。本指南介绍标记、更新和维护 Docker 映像的最佳实践。 先决条件 开始之前：您应该在开发环境中安装 Docker。 获取帖子如何使用 Docker 标签有效地管理图像版本 首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
How To Use Docker Tags to Manage Image Versions Effectively
图片由编辑 | Midjourney 和 Canva 提供 了解如何利用 Docker 标签管理 Docker 镜像的不同版本，确保一致且有组织的开发工作流程。本指南介绍标记、更新和维护 Docker 镜像的最佳实践。先决条件 开始之前：您应该在开发环境中安装 Docker。获取帖子如何使用 Docker 标签有效管理镜像版本首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
生成流网络 (GFlowNets) 解决了机器学习中从非正则化概率分布中采样的复杂挑战。通过在构造的图上学习策略，GFlowNets 通过一系列步骤促进有效采样，近似目标概率分布。这种创新方法通过提供强大的框架来处理帖子这项机器学习研究试图在 GFlowNets 的背景下形式化泛化并将泛化与稳定性联系起来，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
强化学习 (RL) 擅长处理单个任务，但在多任务处理方面却举步维艰，尤其是在跨不同机器人形式时。模拟环境的世界模型提供了可扩展的解决方案，但通常依赖于低效、高方差的优化方法。虽然在庞大数据集上训练的大型模型在机器人技术中具有高级的通用性，但它们通常需要近乎专家的数据，并且无法适应大型世界模型的策略学习：提高多任务强化学习的效率和性能首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
