魔搭×通义灵码：0代码基础、0门槛在线编程做应用
视频教程内容简介在具体开发过程中，好的开发环境和开发工具十分重要，为了更好的体验，更好地利用AI进行代码生成，我们推荐使用魔搭社区 Notebook云端开发 IDE 工具，搭配内置的 Vscode 编程环境以及通义灵码工具，一站式进行AI应用搭建。不需要复杂的环境配置，也不需要代码基础，...
魔搭多模态AI单词助记&通义APP即时口语练习，你从未体验过的全新版本！
前言 笔者第一次看到这个工具时也是震惊的，真的没有想到过还能用这种方式来帮助记忆单词。从我小时候开始，通常都是依赖重复背诵或是使用卡片等手段来加深对单词的印象，这种传统的方式往往有两个弊端：一是枯燥乏味且效率不高；另一个是抛开了场景谈单词，导致即便记住了拼写和发音，却难以在实际交流中运用自如。 今天体验了一下魔搭多模态AI单词助记，他能够根据单词生成意义生成相关的图像、短语甚至是小故事，使得...
魔搭中文开源模型社区：模型即服务-达摩院通义视觉生成大模型（上）
作者：赵德丽，达摩院基础视觉实验室负责人 一、 AI系统的多模态学习 目前，AI发展呈现三个方向。第一，深耕产业化。比如自动驾驶、智慧医疗、智慧农业等等。第二，构建平台。比如Hugging、Face、ModelScope等等。第三，人工智能基础设施AI system。比如谷歌提出的Pathways概念，一个基础设施能解决千万个问题。&...
魔搭中文开源模型社区：模型即服务-达摩院通义视觉生成大模型（下）
二、 多模态可变的扩散模型 接下来，讲一讲维度可变的扩散模型，这是目前效果最好的一种生成模型范式。传统的生成器架构，使用原始的扩散模型。比如一个小图像会通过阶段性的学习超分模块，成为一个大图。当训练数据量非常大时，多阶段的超分学习方没有纠错能力，经常会出错。 因此达摩院在文本生成图像模型方面，进行创新，达摩院提出维度可变的扩散模型生成器，采取端到端学习的方式，不仅....
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