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如何使用 Docker 标签有效管理镜像版本

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。

如何使用 Docker 标签有效管理镜像版本

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。

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

This Machine Learning Research Attempts to Formalize Generalization in the Context of GFlowNets and to Link Generalization with Stability

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。

使用大型世界模型进行策略学习:提高多任务强化学习的效率和性能

Policy Learning with Large World Models: Advancing Multi-Task Reinforcement Learning Efficiency and Performance

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。

掌握这项数据科学技能,您将在大型科技公司找到工作——第一部分 | 作者:Khouloud El Alami | 2024 年 7 月

Master This Data Science Skill and You Will Land a Job In Big Tech— Part I | by Khouloud El Alami | Jul, 2024

我从与科技行业最优秀的人一起工作中学到的实验基础知识 11 分钟阅读 · 10 小时前 您是一名数据科学家,梦想着在大型科技公司找到一份工作,但您不确定需要哪些技能才能实现这一目标吗?好吧,我有一个秘密武器,可能就是这篇文章掌握这项数据科学技能,您将在大型科技公司找到一份工作——第一部分 | 作者:Khouloud El Alami | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。

掌握这项数据科学技能,您将在大型科技公司找到工作——第一部分 | 作者:Khouloud El Alami | 2024 年 7 月

Master This Data Science Skill and You Will Land a Job In Big Tech— Part I | by Khouloud El Alami | Jul, 2024

我从与科技行业最优秀的人一起工作中学到的实验基础知识 11 分钟阅读 · 10 小时前 你是一名数据科学家,梦想着在 Big Tech 找到一份工作,但你不确定你需要什么技能才能到达那里吗?好吧,我有一个秘密武器,可能就是掌握这项数据科学技能,你将在 Big Tech 找到工作——第一部分 | 作者 Khouloud El Alami | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。

Meta 3D Gen:一种最先进的文本到 3D 资产生成管道,具有速度、精度和卓越质量,适用于沉浸式应用

Meta 3D Gen: A state-of-the-art Text-to-3D Asset Generation Pipeline with Speed, Precision, and Superior Quality for Immersive Applications

文本到 3D 生成是一个创新领域,它从文本描述中创建三维内容。这项技术在视频游戏、增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 等各个行业都至关重要,在这些行业中,高质量的 3D 资产对于创造沉浸式体验至关重要。挑战在于生成符合艺术标准的逼真且详细的 3D 模型文章《Meta 3D Gen:一种用于沉浸式应用的最先进的文本到 3D 资产生成管道,具有速度、精度和卓越质量》首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。

DeepSeek AI 研究人员提出专家专业微调或 ESFT,以将内存减少高达 90%,时间减少高达 30%

DeepSeek AI Researchers Propose Expert-Specialized Fine-Tuning, or ESFT to Reduce Memory by up to 90% and Time by up to 30%

自然语言处理正在迅速发展,重点是针对特定任务优化大型语言模型 (LLM)。这些模型通常包含数十亿个参数,对定制提出了重大挑战。目标是开发高效且更好的方法来微调这些模型以适应特定的下游任务,而无需过高的计算成本。这需要创新的方法来处理 DeepSeek AI 研究人员提出专家专业微调或 ESFT,以减少高达 90% 的内存和高达 30% 的时间,首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。

解锁 20% 更高的投资回报率:使用 AI 进行改变游戏规则的电子邮件和社交媒体营销的秘诀 | 作者:Carlos Gil | 2024 年 7 月

Unlock 20% Higher ROI: The Secret to Using AI for Game-Changing Email and Social Media Marketing | by Carlos Gil | Jul, 2024

在当今快节奏的数字环境中,营销人员不断寻找脱颖而出的优势。如果您没有在电子邮件和社交媒体营销策略中利用人工智能,那么您可能会错过成功的秘诀。在 2024 年 Inbox Expo 上,我有机会深入研究这个主题,并且这篇文章解锁 20% 更高的投资回报率:使用人工智能进行改变游戏规则的电子邮件和社交媒体营销的秘诀 | 作者:Carlos Gil | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。

理解和实施 Medprompt | 作者:Anand Subramanian | 2024 年 7 月

Understanding and Implementing Medprompt | by Anand Subramanian | Jul, 2024

我们现在通过打乱每个测试问题的答案选项顺序来执行选择打乱集成,从而创建同一问题的多个变体。然后,使用这些变体以及相应的少样本样本提示 LLM,以生成推理步骤和每个变体的答案。最后,我们对帖子进行多数投票 理解和实施 Medprompt | 作者:Anand Subramanian | 2024 年 7 月,首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。

聚类失败的原因。以及如何修复它 | 作者 Ryan Feather | 2024 年 7 月

Why Clustering Fails. And how to fix it | by Ryan Feather | Jul, 2024

以及如何解决它 您遇到了数据解释问题,因此您尝试了聚类。现在您遇到了聚类解释问题!人们怀疑数据中可能存在模式。合理的是,希望通过无监督学习添加一些结构会带来一些见解。集群是查找的首选工具 帖子为什么聚类会失败。以及如何解决它 | 作者 Ryan Feather | 2024 年 7 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。

集群失败的原因。以及如何修复它 | 作者:Ryan Feather | 2024 年 7 月

Why Clustering Fails. And how to fix it | by Ryan Feather | Jul, 2024

以及如何解决它 您遇到了数据解释问题,因此尝试了聚类。现在您遇到了聚类解释问题!怀疑数据中可能存在模式。合理的是,希望通过无监督学习添加一些结构会带来一些见解。集群是查找帖子“为什么聚类失败。以及如何解决它”的首选工具 | 作者 Ryan Feather | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。

Claude AI:全面概述,探索 Anthropic 领先语言模型的高级功能和道德设计

Claude AI: A Comprehensive Overview Exploring the Advanced Capabilities and Ethical Design of Anthropic’s Leading Language Model

Claude AI 是 Anthropic 开发的领先大型语言模型 (LLM),代表了人工智能技术的重大飞跃。让我们详细探索 Claude AI,重点介绍其开发、功能以及与 ChatGPT 等著名 AI 模型的比较。 开发和道德框架 Claude AI 由 Anthropic 开发,Anthropic 是一家由前 OpenAI 员工共同创立的初创公司。已知帖子 Claude AI:全面概述探索 Anthropic 领先语言模型的高级功能和道德设计首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。

医学图像注释在增强医疗保健中的作用 | 作者 Rayan Potter | 2024 年 7 月

Role of Medical Image Annotation in Enhancing Healthcare | by Rayan Potter | Jul, 2024

摘要:医疗数据注释通过提高诊断工具的准确性,帮助医疗保健提供者做出准确诊断。它还确保为个体患者制定个性化的治疗计划。医学图像为诊断健康问题提供了必要的提示。这些图像反过来又被计算机用于通过文章《医学图像注释在增强医疗保健中的作用》解读视觉线索 | 作者 Rayan Potter | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。

如何将 Python Pandas 的速度提高 300 倍以上

How to Speed Up Python Pandas by Over 300x

如何加速 Pandas 代码 – 矢量化 如果我们希望深度学习模型在数据集上进行训练,我们必须优化代码以快速解析该数据。我们希望使用优化的方式编写代码,尽可能快地读取数据表。即使是最小的《如何将 Python Pandas 速度提高 300 倍以上》一文也首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。

Dropout:一种减少神经网络过拟合的革命性方法

Dropout: A Revolutionary Approach to Reducing Overfitting in Neural Networks

过度拟合和 Dropout 简介:在有限的数据上训练大型神经网络时,过度拟合是一个常见的挑战。当模型在训练数据上表现异常出色但无法推广到看不见的测试数据时,就会发生这种情况。出现此问题的原因是网络的特征检测器对于训练数据来说变得过于专业化,从而产生了复杂的依赖关系 Dropout:一种减少神经网络过度拟合的革命性方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。

一种简单的开环无模型基线,用于强化学习运动任务,无需使用复杂模型或计算资源

A Simple Open-loop Model-Free Baseline for Reinforcement Learning Locomotion Tasks without Using Complex Models or Computational Resources

深度强化学习 (DRL) 领域正在扩展机器人控制的能力。然而,算法复杂性的增加趋势日益明显。因此,最新的算法需要许多实现细节才能在不同层面上表现良好,从而导致可重复性问题。此外,即使是最先进的 DRL 模型也存在简单的问题,例如,无需使用复杂模型或计算资源即可实现强化学习运动任务的简单开环无模型基线首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。

GenAI 时代的时间序列预测:让梯度提升表现得像 LLM | 作者 Marco Cerliani | 2024 年 7 月

Time Series Forecasting in the Age of GenAI: Make Gradient Boosting Behaves like LLMs | by Marco Cerliani | Jul, 2024

将零样本预测应用于标准机器学习模型 照片由 David Menidrey 在 Unsplash 上拍摄 生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 的兴起让全世界着迷,在各个领域掀起了一场革命。虽然这种技术的主要焦点是文本序列,但现在人们开始进一步关注 GenAI 时代的时间序列预测:让梯度提升的行为像 LLM | 作者 Marco Cerliani | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。