FI-CBL: A Probabilistic Method for Concept-Based Machine Learning with Expert Rules
机器学习中基于概念的学习 (CBL) 强调使用原始特征中的高级概念进行预测，从而提高模型的可解释性和效率。一种突出的类型是基于概念的瓶颈模型 (CBM)，它将输入特征压缩到低维空间中以捕获基本数据，同时丢弃非基本信息。此过程增强了图像和语音识别等任务的可解释性。然而，FI-CBL：基于专家规则的基于概念的机器学习的概率方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
我们使用 Python 工具 EnergyMeter 来测量不同 LLM 的能耗，包括 Llama、Dolly 和 BLOOM 回答所有这些问题需要大量能量！[由 Designer 使用 AI 制作。] 大型语言模型 (LLM) 正在成为我们每天执行的几项任务的新主流：搜索日常问题的答案，帖子 LLM 消耗多少能量？。我们使用 Python 工具 EnergyMeter 来…… | 作者：Mauricio Fadel Argerich | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Certifications That Can Boost Your Data Science Career in 2024
图片来自编辑 | Midjourney & Canva 在当今的数据科学领域，一个人如何在竞争中脱颖而出？ 数据科学认证可以证明您的技能并在 2024 年创造新的就业机会，从而极大地提升您的职业生涯。 数据科学证书有助于获得有关数据科学的知识。 它们也有助于 帖子 2024 年可以促进您的数据科学职业发展的认证首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
多模态大型语言模型 (MLLM) 在视觉任务中有各种应用。MLLM 依靠从图像中提取的视觉特征来理解其内容。当提供包含较少像素的低分辨率图像作为输入时，它会将较少的信息转换为这些模型以供使用。由于这种限制，这些模型通常需要 MG-LLaVA：一种先进的多模态模型，擅长处理多种粒度的视觉输入，包括对象级特征、原始分辨率图像和高分辨率数据，该帖子首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Fal AI Introduces AuraSR: A 600M Parameter Upsampler Model Derived from the GigaGAN
近年来，人工智能领域在图像生成和增强技术方面取得了重大进步，例如稳定扩散、Dall-E 等模型。然而，该领域仍然存在一个关键挑战，即在保持质量和细节的同时对低分辨率图像进行升级。为了解决这个问题，Fal 的帖子 Fal AI 推出 AuraSR：从 GigaGAN 衍生的 600M 参数上采样器模型首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Using a JSON Agent with LangChain, LangSmith and OpenAI’s GPT-4o | by Ben Olney | Jul, 2024
欢迎来到我们的 AI 驱动新闻网站，创新与信息在此相遇。在当今快节奏的世界中，保持知情至关重要，我们的平台将新闻消费提升到了一个新的水平。我们先进的算法会精选并提供最相关的故事，确保您收到对您最重要的最新更新。随着技术的发展，我们的帖子也在不断发展，使用 JSON 代理与 LangChain、LangSmith 和 OpenAI 的 GPT-4o | 作者 Ben Olney | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
