Luminance Joins The Agentic Flow, Launches ‘Lumi’
Luminance 最近接受了法学硕士 (LLM) 并追逐内部团队，正在推出一项名为 Lumi 的代理功能。这家总部位于英国的公司表示，他们的……
BitFlow and Advantech to Demonstrate Integrated AI Systems at VISION Show in Stuttgart
在 VISION 上，BitFlow 的重点将展示人工智能、嵌入式视觉和基于光纤的网络连接方面的机会，这些机会是由 BitFlow 和研华技术的融合实现的。
Evaluating prompts at scale with Prompt Management and Prompt Flows for Amazon Bedrock
在本文中，我们将演示如何使用 Amazon Bedrock 实施自动提示评估系统，以便您可以简化提示开发流程并提高 AI 生成内容的整体质量。
BitFlow Provides Broadest Range of CXP-12 Frame Grabbers in the Machine Vision Industry
Claxon CXP-12 Suite 提供单、双、四和光纤配置
在今天的采访中，我们采访了 Margarita Mukhmadeeva，她是一位经验丰富的产品领导者，目前担任 CoinsFlow 的产品负责人，CoinsFlow 是一家快速发展的 Web3 初创公司。Margarita 在金融科技领域拥有十多年的经验，专注于高性能支付平台和 B2B 解决方案。作为 Women in Tech 的导师，她还倡导性别多样性 [...]
Improving GFlowNets for Text-to-Image Diffusion Alignment
这篇论文被 ICML 2024 的 Foundation Models in the Wild 研讨会接受。扩散模型已成为生成视觉数据的实际方法，这些模型经过训练以匹配训练数据集的分布。此外，我们还希望控制生成以满足所需的属性，例如与文本描述的对齐，这可以通过黑盒奖励函数来指定。先前的工作通过基于强化学习的算法对预训练的扩散模型进行了微调，以实现此目标。尽管如此，它们仍存在一些问题，包括信用分配缓慢……
今天，我们很高兴推出 Amazon Bedrock 的两个强大新功能：Prompt Management 和 Prompt Flows，公开预览版。这些功能旨在加速生成式人工智能 (AI) 应用程序的开发、测试和部署，使开发人员和业务用户能够创建更高效、更有效且更易于维护的解决方案。您 [...]
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。
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)
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TensorFlow Transform: Ensuring Seamless Data Preparation in Production
利用 TensorFlow Transform 扩展用于生产环境的数据管道照片由 Suzanne D. Williams 在 Unsplash 上拍摄数据预处理是任何机器学习管道的主要步骤之一。Tensorflow Transform 可帮助我们在分布式环境中通过庞大的数据集实现它。在进一步介绍数据转换之前，数据验证是生产管道流程的第一步，这已在我的文章《在生产管道中验证数据：TFX 方式》中介绍过。请阅读本文以更好地理解本文。我已在此演示中使用 Colab，因为配置环境更容易（也更快）。如果您处于探索阶段，我也会推荐 Colab，因为它可以帮助您专注于更重要的事情。ML 管道操作从数据提取和
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。
TensorFlow Filesystem - Access Tensors Differently
通过将 tensorflow 模型挂载到文件系统中来访问该模型的奇怪（但很酷）的方法。
LLaMA in R with Keras and TensorFlow
使用 TensorFlow 和 Keras 在 R 中实现和演示大型语言模型 LLaMA。
Neves, Flowers named 2023 BJACH top Soldier, NCO
路易斯安那州波尔克堡 — 贝恩-琼斯陆军社区医院于 2 月 14 日至 16 日在联合医院举办了 2023 年年度士兵和士官竞赛。
MLFlow vs. Kubeflow: What is the Difference?
为什么重要：MLFlow 与 Kubeflow：让我们了解它们的相似之处、不同之处以及它们的使用时间。哪些用例最有效？
