文章 2024-06-19 来自:开发者社区

【AIGC】GPT-4o技术分析-浅谈

一、引言 在人工智能技术的浪潮中,OpenAI再次以其卓越的创新能力引领潮流。近日,GPT-4o的发布成为了科技界的一大热点,标志着人工智能技术在多模态处理、速度优化以及情感理解等方面的重大突破。本文将对GPT-4o进行详细的评价,包括与先前版本的对比分析、技术能力的深入探讨以及个人的整体感受。 二、GPT系列版本间的对比分析 自GPT-3以来,OpenAI不断...

【AIGC】GPT-4o技术分析-浅谈
文章 2024-05-13 来自:开发者社区

【AIGC】LangChain Agent(代理)技术分析与实践

[toc] 一、什么是Agent(代理) LangChain 代理背后的思想是利用大语言模型以及要执行的一系列操作,代理使用推理引擎来确定要执行哪些操作来获取结果,代理对于处理从简单的自动响应到复杂的上下文感知交互等任务至关重要。例如,您可能有一个与 Google 搜索、Wikipedia 和 OpenAI LLM 集成的代...

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文章 2023-05-31 来自:开发者社区

AIGC背后的技术分析 | 人脸识别和人脸检测

# 01、Python Dlib框架及人脸识别模型库 ## 1、Dlib框架 Dlib是基于C++的一个跨平台通用的框架。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等。Dlib提供了Python的接口,在Python中安装Dlib时要先安装cmake模块和scikit-image模块,由于在安装dlib模块过程中需要对C++代码进行编译,所以安装dlib模块前要先安装好Visu...

AIGC背后的技术分析 | 人脸识别和人脸检测
文章 2023-05-30 来自:开发者社区

AIGC背后的技术分析 | 使用光流法进行人脸追踪

# 01、背景知识 ## 1●光流法 目前,光流(optical flow)法是运动图像分析的重要方法之一,它是由James J. Gibson于20世纪40年代首先提出的。它是像素的运动瞬时速度,即空间中的运动物体在观察平面上的像素运动的瞬时速度。光流利用图像序列中像素在时间域上的变化与相邻帧之间的相关性,找到当前帧跟上一帧之间存在的对应关系,从而计算出相邻帧之间的物体运动信息。 在...

AIGC背后的技术分析 | 使用光流法进行人脸追踪
文章 2023-05-29 来自:开发者社区

AIGC背后的技术分析 | 通过EBG学习概念cup

# 01、解释学习过程和算法 解释学习一般包括下列3个步骤。 (1) 利用基于解释的方法对训练实例进行分析与解释,以说明它是目标概念的一个实例。 (2) 对实例的结构进行概括性解释,建立该训练实例的一个解释结构,以满足所学概 念的定义;解释结构的各个叶子结点应符合可操作性准则,且使这种解释比最初的例子适用于更大的一类例子。 (3) 从解释结构中识别出训练实例的特性,并从中得到更大一类例子的...

AIGC背后的技术分析 | 通过EBG学习概念cup
文章 2023-05-27 来自:开发者社区

AIGC背后的技术分析 | 构建神经网络

上面的过程对于人类来说可能在 1 秒钟之内就完成了,但是对于计算机而言则难于上青天。仅仅为了让计算机能够准确地识别出照片中的人脸和面部器官,科学家们就已经付出了多年的努力,若是想要计算机精确地识别出图片中的人姓甚名谁以及评价出这是一个什么样的人则更为困难。 毕竟,我们等等大脑实际上是由约1000亿个神经元和其他种类的细胞共同构成的复杂系统。这 1000 亿个神经元之间相互协作、相互交流,帮助我.....

AIGC背后的技术分析 | 构建神经网络
文章 2023-05-26 来自:开发者社区

AIGC背后的技术分析 | 机器学习背后的微分入门

# 1、机器学习背后的微分入门 为了理解更深层次的原理,让我们再来讨论一下最简单的神经网络——感知器(perceptron)。感知器是由Frank Rosenblatt在1957年发明的,要想理解它,请参考图1。 ■ 图1 感知器概念表示 图1中有两个圆,一个在左边,另一个在右边,有一条线连接着这两个圆。如果你把它映射到生物学术语上,可以将圆看作神经元(neurons),而这条线将...

AIGC背后的技术分析 |  机器学习背后的微分入门
文章 2023-05-26 来自:开发者社区

AIGC背后的技术分析 | 机器学习?机器如何学习?

# 1、机器学习如何工作 通过机器学习,研究人员可以构造算法,使计算机自身能够在大量的数据中找到数学模式,而这是人类不可能做到的。想想看: 如果我问你,你怎么知道一张照片中的动物是猫还是狗,你会怎么说?你可能会看看动物的胡须、脸形和耳朵。但是,你要如何从数学模式上判断这个动物是否有胡须呢?你能写出一个数学公式获取图像的像素值,并将其转换为动物物种的分类器吗? 当然不能,因为人类几乎不可能...

AIGC背后的技术分析 |  机器学习?机器如何学习?
文章 2023-05-25 来自:开发者社区

AIGC背后的技术分析 | 图像风格迁移

# 1、图像风格迁移 VGG模型是由Simonyan等人于2014年提出的图像分类模型,这一模型采用了简单粗暴的堆砌3×3卷积层的方式构建模型,并花费了大量的时间逐层训练,最终斩获了2014年ImageNet图像分类比赛的亚军。这一模型的优点是结构简单,容易理解,便于利用到其他任务当中。 VGG-19网络的卷积部分由5个卷积块构成,每个卷积块中有多个卷积(convolution)层,结尾...

AIGC背后的技术分析 | 图像风格迁移
文章 2023-05-24 来自:开发者社区

AIGC背后的技术分析 | 自然语言处理

自然语言区别于计算机所使用的机器语言和程序语言,是指人类用于日常交流的语言。而自然语言处理的目的是要让计算机来理解和处理人类的语言。 让计算机来理解和处理人类的语言也不是一件容易的事情,因为语言对于感知的抽象很多时候并不是直观的、完整的。我们的视觉感知到一个物体,就是实实在在地接收到了代表这个物体的所有像素。但是,自然语言的一个句子背后往往包含着不直接表述出来的常识和逻辑,这使得计算机在试图处.....

AIGC背后的技术分析 | 自然语言处理

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