Convert Bytes to String in Python: A Tutorial for Beginners
作者提供的图片 在 Python 中，字符串是不可改变的字符序列，这些字符序列是人类可读的，通常以特定的字符编码（例如 UTF-8）进行编码。虽然字节表示原始二进制数据。字节对象是不可变的，由字节数组（8 位值）组成。在 Python 3 中，字符串文字默认为 Unicode，帖子《在 Python 中将字节转换为字符串：初学者教程》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
将基于 Transformer 的模型扩展到超过 1000 亿个参数已在自然语言处理中取得突破性成果。这些大型语言模型在各种应用中都表现出色，但由于生成推理的顺序性，有效部署它们带来了挑战，其中每个标记的计算都依赖于前面的标记。这需要细致的并行布局和内存帖子《大规模 Transformer 模型的有效部署：可扩展和低延迟推理策略》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
将基于 Transformer 的模型扩展到超过 1000 亿个参数已在自然语言处理领域取得突破性成果。这些大型语言模型在各种应用中都表现出色，但由于生成推理的顺序性，每个 token 的计算都依赖于前面的 token，因此有效部署它们带来了挑战。这需要细致的并行布局和内存。《高效部署大规模 Transformer 模型：可扩展和低延迟推理策略》一文首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
10 Best Invoice Management Software Compared
发票管理软件将在 2024 年改变企业的财务流程。如果您想简化发票流程，那么这是一个明智的举措，可以为您的公司节省时间和金钱。许多企业在发票处理方面面临挑战——从数据输入错误到延迟付款。这些问题会影响现金流和整体效率。幸运的是，有 10 款最佳发票管理软件比较的帖子首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在机器人技术中，了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM)，通常面临传感器数据不同步的挑战，并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置，这使得难以处理来自各种传感器的数据，文章 Hyperion：一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在机器人技术中，了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM)，通常面临传感器数据不同步的挑战，并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置，使得难以处理来自各种传感器的数据，文章 Hyperion：一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在机器人技术中，了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM)，通常面临传感器数据不同步的挑战，并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置，这使得处理来自各种传感器的数据变得困难。这篇文章 Hyperion：一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Optimizing Large Language Models (LLMs) on CPUs: Techniques for Enhanced Inference and Efficiency
基于 Transformer 架构构建的大型语言模型 (LLM) 最近取得了重要的技术里程碑。这些模型在理解和生成类似于人类的写作方面的卓越技能对各种人工智能 (AI) 应用产生了重大影响。尽管这些模型运行良好，但文章《在 CPU 上优化大型语言模型 (LLM)：增强推理和效率的技术》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
A Decade of Transformation: How Deep Learning Redefined Stereo Matching in the Twenties
立体匹配是近半个世纪以来计算机视觉的一个基本课题，它涉及从两张校正后的图片计算密集的视差图。它在许多应用中起着关键作用，包括自动驾驶、机器人技术和增强现实等。根据其成本-体积计算和优化方法，现有调查将端到端架构分为 2D 文章《十年转型：深度学习如何在二十年代重新定义立体匹配》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
计算机视觉使机器能够解释和理解来自世界的视觉信息。这包括各种任务，例如图像分类、对象检测和语义分割。通过开发先进的神经网络架构，特别是卷积神经网络 (CNN) 和最近的 Transformers，推动了该领域的创新。这些模型已经展示了显著的效果。NVIDIA 研究人员推出 MambaVision：专为视觉应用量身定制的新型混合 Mamba-Transformer 主干首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Reinforcement Learning, Part 5: Temporal-Difference Learning | by Vyacheslav Efimov | Jul, 2024
智能协同动态规划和蒙特卡罗算法 15 分钟阅读 · 18 小时前 强化学习是机器学习的一个领域，它引入了代理在复杂环境中学习最佳策略的概念。代理根据环境状态从其动作中学习，从而获得奖励。强化学习是强化学习，第 5 部分：时间差异学习 | 作者：Vyacheslav Efimov | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Why It Feels Impossible to Get a Data Science Job | by Egor Howell | Jul, 2024
市场艰难的原因以及您可以采取的措施 照片由 Marten Bjork 在 Unsplash 上拍摄 显然，“数据是新的石油”，每年的需求都在增长，那么为什么现在感觉很难找到数据科学家的工作呢？好吧，在本文中，我解释了为什么这篇文章为什么感觉不可能找到数据科学工作 | 作者 Egor Howell | 2024 年 7 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
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。
# 1. 项目设置 首先，我们需要加载库。 确保所有这些都已正确安装。 另外，我使用的是 Python 3.12.3。 ## 1.1 加载库# 如果您需要安装任何库，请在下面运行：# pip install library1 library2 library3 ...# 基本库 import os # 用于文件操作 import gc # 用于帖子 Python + Google Earth Engine。 如何清理 MapBiomas LULC 栅格…… | 作者 Vinícius Hector | 2024 年 7 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
How To Debug Running Docker Containers
图片来源：编辑 | Midjourney & Canva 容器有时会因配置问题、应用程序错误或资源限制而出现意外行为。在本教程中，我们将以 Postgres 容器为例，介绍调试正在运行的容器的不同方法。 先决条件 要继续学习本教程：您应该拥有 文章“如何调试正在运行的 Docker 容器”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。
