【AI驱动】 Z Highlights 随着AI的进步，美国的能源需求飙升。几十年来，电力消费首次出现增长，这使得原本就已老化的电网带来了冲击，也重新点燃了对新型、可靠电力来源的寻找热情。 对于初创公司而言，2025年他们越来越需要拥有一个...

【AI驱动】 近些年，开源大语言模型（LLM）进步飞快，例如 LLaMA 和 Vicuna 等模型在各种语言理解、生成任务上展现了极佳的水平。但是，当它们面对更高级别的任务，例如根据用户指令使用外部工具（API）时，仍然有些力不从心。 为了...

【AI驱动】 01稀疏向量 根据文档，我们使用如下的命令来创建稀疏向量的推理 API 端点： PUT _inference/sparse_embedding/alibabacloud_ai_search_sparse { "serv...

【AI驱动】 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升树（Gradient Boosting Tree）的机器学习算法，适用于分类和回归问题。 XGBoost的特点和优势 高性能： XGBoos...

【AI驱动】 随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，由多个决策树构成的模型。它通过对训练数据进行自助采样（bootstrap sampling）和特征随机选择（random feature selection）来构建多个决策树，并最终...

【AI驱动】 随机森林面试题 List 1、什么是随机森林，以及它是如何工作的？ 2、随机森林如何处理过拟合问题？ 3、随机森林和单一决策树相比，有哪些优势和劣势？ 4、随机森林中的“随机性”体现在哪些方面，以及这些随机性如何有助...

【AI驱动】 Ollama支持流式响应的强大功能，使其在大型语言模型领域备受关注。通过Ollama，开发者可以在本地运行模型，并通过API与其他应用程序无缝集成。本文详细介绍了Ollama的安装、配置、运行及与LangChain的整合，帮助开发者充分利用这项技术。LangChain支持包括Ollama在内的多种聊天模型，并提供流式响应功能，适合需要实时互动的应用场景。结合LangServe，开发者可以轻松部署基于链的API服务器，实现灵活的应用定制。

【AI驱动】 在图神经网络（GNN）中，消息传递框架和二分图是理解图数据结构和信息流动的重要组成部分。消息传递框架通过迭代更新节点状态，实现信息传递和融合，而二分图则提供了一种有效的节点关联方式，广泛应用于多目标跟踪和推荐系统。TrackMPNN 模型展示了如何在多目标跟踪任务中结合这些概念，通过动态无向图结构和消息传递机制，实现高效的数据关联和分析。

【AI驱动】 Flux.1是图像生成领域的先锋工具，通过提示词编写提升图像生成创意。其提示词增强功能利用自然语言处理技术，将简单输入转化为复杂的图像描述，提高图像的细节和质量。编写有效的提示词需结合主题、风格和技术细节，确保视觉和技术上的准确表达。尽管功能强大，用户需避免过长或过于细节化的输入。未来，Flux.1将继续优化提示词处理机制，与AI技术结合，进一步增强创意表达。

【AI驱动】 通义千问是阿里巴巴基于自研大规模预训练模型Qwen LLM开发的智能问答引擎，具备强大的语言理解与生成能力。本文详细解析了通义千问的技术背景，包括其多任务学习、跨领域适应性和高效推理等核心优势，并展示了其在电商、金融、医疗、教育等领域的广泛应用场景。此外，文章还提供了通过阿里云PAI EAS快速部署通义千问的详细步骤与示例代码，并介绍了相关的价格信息。通过本文，读者可以全面了解通义千问的技术特点、实际应用价值以及如何快速集成到自身业务中，感受其在智能问答领域的强大能力与未来潜力。

【AI驱动】 百度AI文心一言是百度推出的一项强大的AI技术，能够帮助用户实现智能对话和文本生成。无论你是初级程序员、产品经理还是技术小白用户，这份指南将带你从零开始，快速掌握百度AI文心一言的基本使用方法和实际应用场景，帮助你在工作和项目中更高效地利用这项技术。

【AI驱动】 逻辑回归（Logistic Regression）是一种在统计学中处理因变量多分类问题的回归模型，其在生物信息学领域中有广泛的应用。今天分享一下如何用R实现逻辑回归模型，并绘制ROC曲线和混淆矩阵。 逻辑回归(LR)用途 分类...

【AI驱动】 谱归一化生成对抗网络是一种生成对抗网络，它使用谱归一化技术来稳定鉴别器的训练。谱归一化是一种权值归一化技术，它约束了鉴别器中每一层的谱范数。这有助于防止鉴别器变得过于强大，从而导致不稳定和糟糕的结果。 SN-GAN由Miyato等人(...

【AI驱动】 Python实现GAN (生成对抗网络) - 从0到1的深度学习之旅 嘿，小伙伴们！今天咱们要玩一个有趣的项目 - 用Python实现GAN网络。这个项目会帮你理解如何训练AI来生成超逼真的数据。我们会用MNIST手写数字数据集来演示...

【AI驱动】 在我们周围的各个领域，从分子结构到社交网络，再到城市设计结构，到处都有相互关联的图数据。图神经网络（GNN）作为一种强大的方法，正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用，例如药物发现，以及模拟系统，如...