Unveiling Metadynamics. Unlock the power of metadynamics with… | by Don Robert Stimpson | Jun, 2024
开始使用 PLUMED 安装：说实话，这有点烦人，需要将其修补到您的 MD 引擎中。如果您对 GROMACS 作为您的 MD 引擎不感兴趣，这里有一个指向 plumed 主页的链接，因为您需要自己安装：否则，这里是如何安装它们以及帖子揭开元动力学的面纱。用……解锁元动力学的力量 | 作者：Don Robert Stimpson | 2024 年 6 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Probability: A Statology Primer – KDnuggets
图片来自作者 | Midjourney & Canva KDnuggets 的姊妹网站 Statology 拥有大量由专家撰写的统计相关内容，这些内容是在短短几年内积累起来的。我们决定通过组织帖子《概率：Statology 入门 - KDnuggets》来帮助我们的读者了解这个统计、数学、数据科学和编程内容的宝贵资源，该帖子首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Probability: A Statology Primer – KDnuggets
图片来自作者 | Midjourney & Canva KDnuggets 的姊妹网站 Statology 拥有大量由专家撰写的统计相关内容，这些内容是在短短几年内积累起来的。我们决定通过组织帖子《概率：Statology 入门 - KDnuggets》来帮助我们的读者了解这个统计、数学、数据科学和编程内容的优秀资源，该帖子首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Building a Standout Data Science Portfolio: A Comprehensive Guide | by Yu Dong | Jul, 2024
了解如何创建一个有影响力的数据科学作品集，展示你的技能并吸引潜在雇主 我在 2018 年刚从学校毕业时创建了我的数据科学作品集网站。 不出所料，我建立了它，希望它能帮助我找工作和职业发展。 六年后，我为这篇文章《构建出色的数据科学作品集：综合指南》感到自豪 | 作者：Yu Dong | 2024 年 7 月，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Data Orchestration: The Dividing Line Between Generative AI Success and Failure
赞助内容 当组织努力利用生成式人工智能时，他们经常会遇到其巨大潜力与实现实际商业价值之间的差距。在天文学家，我们亲眼目睹了将生成式人工智能 (GenAI) 集成到运营流程中如何改变企业。但我们也观察到，成功的关键在于编排有价值的帖子数据编排：生成式人工智能成功与失败的分界线首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
视觉语言模型 (VLM) 的研究获得了巨大的发展势头，这得益于它们有可能彻底改变各种应用，包括为视障人士提供视觉辅助。 然而，目前对这些模型的评估往往需要更多地关注多对象场景和不同文化背景所带来的复杂性。 两项值得注意的研究阐明了这些问题 文章《增强视觉语言模型：解决多对象幻觉和文化包容性以改善不同情境中的视觉辅助》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。
生成人工智能 (GenAI) 正在彻底改变科技行业。不同的平台现在能够根据几行文本生成输出。Midjourney 可以创建令人惊叹的图像，Synthesia 可以生成动态视觉效果和场景，而流行的 ChatGPT 可以协助编码。随着 GenAI 以指数级的速度增长和普及，应该帖子掌握提示工程：利用生成 AI 的力量 | 作者 Niño Ross Rodriguez | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
