A Long Standing Idea Turned Into Reality by John Haas
约翰·哈斯再次施展他的特别魔法，但这次不是用木头从头开始构建，而是将 1/48 比例的 DC-3 套件转换成塑料材质的昭和 L2D3-L（零式荷物輸送機 22 型 - 零式荷物輸送機 22 型 - Reishiki Nimotsu-Yusōki 22-gata）“Tabby”！然后约翰说：“过去我建造了四个 Monogram 1/48 模型。我喜欢这架飞机的外观，而且该套件很容易转换成不同的版本。我甚至把其中一架改装成了 DC-2。我有一个建造日本“Tabby”变体的老主意，但我找不到另一个 Monogram 套件，所以我转向唯一可用的另一个套件 - Trumpeter 套件。首先，我收集了在
How to Build a Text Classification Model with Hugging Face Transformers
了解从头开始训练基于转换器的文本分类模型的关键步骤。
“预算超支、官僚渎职、国会监督、审查委员会的清算、重新考虑如何从头开始测试太空望远镜的整个过程：韦伯都挺过来了。然而，另一个因素继续在 2010 年代后期对预算和发射时间表造成严重破坏——门泽尔称之为‘愚蠢的错误’。”
‘A Law Firm Is A Legal Wrapper With Human Agents’
如果你要在 2024 年从头开始设计一家大型律师事务所，考虑到当前的 genAI 技术浪潮，你会怎么做......
Stavros 与即将开始大学之旅的新生分享了交友的最佳秘诀。- Stavros 在我搬到英国学习之前，我曾经很自信，身边都是朋友。社交对我来说从来都不是问题；我甚至认为自己是一个外向的人。我几乎每天晚上都出去，经常参加派对，每周都会自驾游。我的家乡很小，所以大多数和我同龄的人都很了解我。我有一群志趣相投的朋友，生活轻松而充满活力。当我决定去英国学习时，我并没有想过重新开始的挑战。我为什么要面对任何困难？踏入大学校园感觉就像回到学校。我以为我会找到一个成年人社区，但相反，我感觉自己像一个成年人中的孩子。我所有的社交技巧都消失了，我辛苦学到的每一个英语单词都消失了。感觉自己又回到了一部糟糕的青少
Everything, Everywhere, All At Once
Stavros 正在挣扎，既想做所有他梦想的事情，又要控制阻碍他的恐惧。—— Stavros 我并不特别喜欢在公园散步。当我这么说的时候，请不要评判我，但我必须承认，在公园散步常常感觉像在一个凌乱的盘子里，里面堆满了各种各样的蔬菜，颜色和形状都参差不齐。人们奔跑，孩子尖叫，狗叫......我更喜欢一个人小睡。没有兴奋的空间，但也没有戏剧的空间。我曾经在公园里散步过吗？——没有。但我需要判断是否值得吗？——可能吧。但老实说，我真的很喜欢午睡。三年前搬到英国之前，我在希腊的时候很有趣。如果你要拼写我的名字，很可能是 F.U.N。那时候午睡很无聊；只有乐趣存在。经过多年的“娱乐”之后，我决定是时候打
Flexiv unveils ‘smarter solution’ for robotic programming
通用机器人解决方案开发商 Flexiv 推出了“Elements Series 3”，这是自适应机器人控制系统的最新演进，该公司表示“该系统使编程比以往任何时候都更快、更轻松、更强大”。Flexiv 的工程师旨在简化复杂事物，从头开始重新构想了用户体验，专注于以人为本的设计 [...]
How to Query a Knowledge Graph with LLMs Using gRAG
Google、Microsoft、LinkedIn 和许多其他科技公司都在使用 Graph RAG。为什么？让我们通过从头开始构建一个来理解它。继续阅读 Towards Data Science »
Integrate foundation models into your code with Amazon Bedrock
大型语言模型 (LLM) 和基础模型 (FM) 的兴起彻底改变了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 领域。这些强大的模型经过大量数据训练，可以生成类似人类的文本、回答问题，甚至参与创意写作任务。但是，从头开始训练和部署此类模型是 […]
What Is Supplemental Learning And How Can It Benefit Learners?
现代在线学习环境的需求迫使教学设计师比以往更频繁地修改和更新学习课程。补充学习可以成为保持高质量在线课程的解决方案，而无需一直从头开始创建新内容。探索什么是补充学习及其好处。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Paper Walkthrough: Attention Is All You Need
从头开始实现 Transformer 的完整指南继续阅读 Towards Data Science »
The High Cost of Dirty Data in AI Development
众所周知，人工智能开发领域正在掀起一股淘金热。根据微软和领英发布的 2024 年工作趋势指数，超过 40% 的企业领导者预计，他们将在未来几年内使用人工智能 (AI) 从头开始彻底重新设计其业务流程。这种巨大的转变并不像 […]The post《人工智能开发中脏数据的高成本》首先出现在 Unite.AI 上。
The Kyle Smith era begins: A look into Stanford men’s basketball’s upcoming season
在斯坦福的首个赛季，主教练 Kyle Smith 必须从头开始重建男子篮球项目。文章《Kyle Smith 时代开始：展望斯坦福男子篮球队即将到来的赛季》首次出现在《斯坦福日报》上。
这篇文章是关于大规模管理机器学习 (ML) 生命周期的系列文章的一部分。要从头开始，请参阅大规模管理 ML 生命周期，第 1 部分：使用 Amazon SageMaker 构建 ML 工作负载的框架。多账户策略不仅对于改善治理至关重要，而且对于增强 […]
Tata Advanced Systems and Airbus inaugurate C295 Final Assembly Line in Vadodara, India
作为印度航空航天和国防工业的一个重要里程碑，塔塔先进系统有限公司 (TASL) 和空中客车公司在印度古吉拉特邦巴罗达为空中客车 C295 飞机启用了总装线 (FAL) 综合设施。TASL 和空中客车公司正在合作开展开创性的“印度制造”项目，向印度空军 (IAF) 交付 56 架 C295 飞机。印度总理 Shri 为这座最先进的设施揭幕。纳伦德拉·莫迪和西班牙政府总统佩德罗·桑切斯·佩雷斯-卡斯特洪在塔塔集团董事长 N. Chandrasekaran 和空中客车防务与航天公司首席执行官 Michael Schoellhorn 的陪同下会面。这是私营部门首次在印度建立飞机总装线，为印度政府的“自
ML Metamorphosis: Chaining ML Models for Optimized Results
知识提炼、模型压缩和规则提取的通用原则图 1。此图像和其他图像均由作者在 recraft.ai 的帮助下创建机器学习 (ML) 模型训练通常遵循熟悉的流程：从数据收集开始，清理和准备数据，然后进行模型拟合。但如果我们可以进一步推进这个过程会怎样？正如一些昆虫在成熟之前会经历剧烈的变化一样，ML 模型也可以以类似的方式进化（参见 Hinton 等人 [1]）——我称之为 ML 蜕变。此过程涉及将不同的模型链接在一起，从而产生最终模型，该模型的质量明显优于从头开始直接训练的模型。其工作原理如下：从一些初始知识（数据 1）开始。在此数据上训练 ML 模型（模型 A，例如神经网络）。使用模型 A 生成
Fine-Tuning BERT for Text Classification
一个带有 Python 代码的可破解示例尽管当今的 100B+ 参数转换器模型是 AI 领域最先进的模型，但我们仍然可以使用较小的（<1B 参数）模型完成很多工作。在本文中，我将介绍一个这样的示例，即微调 BERT（1.1 亿个参数）以对网络钓鱼 URL 进行分类。我将首先介绍关键概念，然后分享示例 Python 代码。图片来自 Canva。微调微调涉及通过额外的训练将预训练模型调整到特定用例。预训练模型是通过无监督学习开发的，从而无需大规模标记数据集。然后，与从头开始训练相比，经过微调的模型可以利用预先训练的模型表示来显着降低训练成本并提高模型性能 [1]。微调大型语言模型 (LLM)将训练
