探索AI的奥秘：从基础到高级
【9月更文挑战第4天】本文将带领读者深入理解人工智能（AI）的基本概念，以及其在各个领域的应用。我们将从AI的定义和历史开始，然后探讨其在不同领域的应用，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。最后，我们将通过一些代码示例，展示如何实现一个简单的AI模型。无论你是AI初学者，还是有一定基础的开发者，都能在这篇文章中找到有价值的信息。
探索人工智能在文本情感分析中的应用
【9月更文挑战第4天】本文旨在通过一个简化的模型，介绍如何利用AI技术对文本进行情感分析。我们将从基础理论出发，逐步深入到实际操作，展示如何训练一个简单的情感分析模型。文章不仅涵盖了理论知识，还提供了代码示例，帮助读者更好地理解并实践所学知识。
优化采样参数提升大语言模型响应质量：深入分析温度、top_p、top_k和min_p的随机解码策略
本文详细解析了大语言模型（LLM）的采样策略及其关键参数，如温度和top_p。LLM基于输入提示生成下一个标记的概率分布，通过采样策略选择标记并附回输入，形成循环。文章介绍了对数概率（logprobs）、贪婪解码、温度参数调整、top-k与top-p采样等概念，并探讨了min-p采样这一新方法。通过调整这些参数，可以优化LLM输出的质量和创造性。最后，文章提供了实验性尝试的建议，帮助读者在特定任务中找到最佳参数配置。本文使用VLLM作为推理引擎，展示了Phi-3.5-mini-instruct模型的应用实例。
探索机器学习：从线性回归到深度学习
【9月更文挑战第4天】在这篇文章中，我们将深入探讨机器学习的世界，从基础的线性回归模型开始，逐步深入到复杂的深度学习网络。我们将通过实际的代码示例，揭示这些模型背后的数学原理，以及如何在现实世界的问题中应用它们。无论你是初学者还是有经验的数据科学家，这篇文章都将为你提供新的视角和深入的理解。
深度学习之人机交互中的认知模型
基于深度学习的人机交互中的认知模型旨在使计算机系统能够更好地理解、预测和响应人类行为和意图，从而实现更自然和有效的交互体验。
给视频模型安上快慢两只眼睛，苹果免训练新方法秒了一切SOTA
【9月更文挑战第5天】近年来，视频大型语言模型（LLM）在计算机视觉领域取得显著进展，但高昂的监督微调成本成为瓶颈。苹果研究人员提出了免训练的SF-LLaVA模型，采用慢流（捕捉空间语义）和快流（捕捉时序上下文）的双流设计，能高效处理视频中的静态与动态信息，显著提升了开放性视频问答、多选视频问答及文本生成等任务的表现。然而，该模型在复杂视频场景理解和特定任务泛化能力方面仍有局限。论文详见：https://arxiv.org/pdf/2407.15841