万众瞩目的《黑神话：悟空》终于发布！作为一款采用虚幻5引擎的佳作，其画质令人惊艳。官方建议配置为i5-8400/Ryzen 5 1600+GTX 1060/RX 580起步，而推荐配置则为i7-9700/Ryzen 5 5500+RTX 2060/RX 5700 XT/Arc A750。虽然兼容性广泛，但仍有玩家因设备问题无法体验。PS5价格飙升至4200+，让人望而却步。此时，云主机成为理想选择：安全、便捷、经济，最低只需1.2元/小时，内置游戏官方镜像，即刻畅玩，同时支持多种用途。

用户在树莓派上安装了一个语音唤醒环境，并使用了CTC语音唤醒模型“小云小云”。但在执行推理时遇到了错误。已尝试安装[kws_tuil]，安装不成功，更换镜像后仍然安装失败，目前无法解决此问题。

**EMQX**是一款实现了MQTT协议的高性能消息服务器软件，支持MQTT 3.1、3.1.1及5.0等协议，并兼容HTTP、QUIC和WebSocket等多种协议，确保广泛设备接入。作为全球下载量超千万的分布式物联网MQTT服务器，EMQX能支持单集群1亿设备连接，消息分发时延低于1毫秒，适用于构建关键业务的IoT平台与应用。EMQX具备SSL/TLS加密、双向认证、基于SQL的规则引擎等功能，并采用无主分布式架构确保高可用性和水平扩展性。提供开源版与企业版自托管方案及云服务选项，满足不同需求。通过Python SDK（如Paho-MQTT）可轻松集成，实现消息的发布与订阅。

大量实验证明，Magnus 可以有效降低请求响应时间并提高LLM批处理的吞吐量

【8月更文挑战第4天】用FaceChain-FACT生成人物写真体验分享

Flux LoRA是一系列用于微调FLUX.1 AI模型的低阶适应模型，专为生成多样风格图像设计，如现实主义、动漫或艺术风格。LoRA通过调整模型权重实现特定美学或主题输出，无需大量再训练。Flux LoRA能创作从真实场景到幻想风光的各种图像，具体取决于选用的LoRA及输入提示。模型许可各不相同，使用前需确认授权范围。用户可通过ComfyUI等界面轻松集成LoRA模型。流行模型包括Flux Realism LoRA、Anime LoRA等。亦可利用自定义数据集训练个人化的LoRA。FLUX Lora提供在线免费试用。

一文带你了解多模态AI单词助记模型的优与劣

Datawhale X 魔搭 AI夏令营task 3笔记

AI的快速演进正在加速AGI的到来，不止步于工具的AI让我们意识到它也绝不仅仅意味着算法和代码。当我们真的把人工智能当作智能体的时候总要去思考“AI是什么”这一个问题。关于意识的理论模型各自提供了意识产生机制于AI的不同解释，目前尚无定论，但它们都在学术界激发了广泛的讨论与研究。也欢迎你在评论区聊聊你会怎么向别人介绍AI？你认为AI是如何奇思妙想的，它具有意识吗？

这段内容介绍了一个使用Stable Diffusion与LoRA技术创建定制化二次元图像生成模型的全流程。首先，通过安装必要的软件包如Data-Juicer和DiffSynth-Studio准备开发环境。接着，下载并处理二次元图像数据集，利用Data-Juicer进行数据清洗和筛选，确保图像质量和尺寸的一致性。随后，训练一个针对二次元风格优化的LoRA模型，并调整参数以控制模型复杂度。完成训练后，加载模型并通过精心设计的提示词（prompt）生成一系列高质量的二次元图像，展示模型对细节和艺术风格的理解与再现能力。整个过程展示了从数据准备到模型训练及结果生成的完整步骤，为定制化图像提供了方向。

DataWhale AI夏令营 第四期魔搭- 大模型应用全栈开发task01笔记

阿里云的《卓越效能，极简运维，Serverless高可用架构》解决方案提供了全托管服务、自动扩展、高可用性、无缝集成以及内置安全等核心功能。该方案通过免除底层基础设施的管理，允许用户专注于应用程序开发，同时确保应用的稳定运行和资源的有效利用。 **核心功能简介**： - **全托管服务**：用户无需关心底层硬件，由阿里云负责维护和扩展计算资源。 - **自动扩展**：根据业务需求自动调整资源，确保应用在高峰期有足够的计算能力，低谷期则节省成本。 - **高可用性**：多地域和多可用区部署，实现故障自动切换，确保业务连续性。 - **无缝集成**：与阿里云的其他服务（如数据库、消息队列等）深度

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音频基座大模型FunAudioLLM，可以想你朋友一样和你对话，情感语境的识别，突破物理限制。

人类自古以来便致力于研究自身并尝试模仿，早在2000多年前的《列子·汤问》中，便记载了巧匠们创造出能言善舞的类人机器人的传说。

c++开发redis module问题之module根据Redis的角色采取不同的行为，如何解决

AIGC使用问题之GPT-4相比ChatGPT有哪些升级

这段代码定义了一个`predict`函数，它使用Hugging Face的`AutoModelForCausalLM`和`AutoTokenizer`来生成对话回复。模型和tokenizer分别从指定路径加载，然后对输入的`messages`（包含指令和用户输入）进行处理，通过模型生成响应。代码最后展示了一个测试用例，其中讨论了历史人物的评价。模型的输出被打印出来。整个流程涉及预处理、模型推理和后处理，用于生成与历史相关的内容。

该段Python代码演示了如何使用`modelscope`库加载预训练的因果语言模型`Qwen2-1___5B-Instruct`到CUDA设备，并进行文本生成。首先，它定义了设备为`cuda`，然后加载模型和分词器。接着，设置了一个聊天情境并准备输入文本。通过调用`tokenizer.apply_chat_template`处理输入，然后将处理后的文本转化为模型输入张量并传入设备。使用`model.generate`方法生成新的文本，截取生成的输出并解码为人类可读的字符串。最后，打印出生成的响应。

学生分享阿里云OSCopilot，体验AI助手中数据库操作与Linux命令支持。遇到AccessKey配置小困扰，发现尖括号非必需。给予9分好评，期待开源并贡献力量。与GitHub Copilot相比，OSCopilot执行效率高，但需增强错误分析功能，适合新手简化服务器运维，目前仍有改进空间。

YOLOv5原创自研，助力创新

基座模型与训练数据、代码微调、测试基准、代码Agent、低资源语言处理、AI代码安全与分析、人机交互、软件工程下游任务应用主题代码大模型论文分享，干货满满~

【7月更文挑战第3天】一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测， 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显；

D2LLM：一种针对语义搜索任务的新颖方法，它结合了大语言模型（LLM）的准确性与双编码器的高效性。实验表明，D2LLM在多项任务上的性能超越了五个领先基准模型，尤其是在自然语言推理任务中，相对于最佳基准模型的提升达到了6.45%

【7月更文挑战第2天】 💡💡💡创新点： 1）SPD-Conv特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时优势明显； 2）引入Wasserstein Distance Loss提升小目标检测能力； 3）YOLOv8中的Conv用cvpr2024中的DynamicConv代替；

《YOLOv8原创自研》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录

CodeFuse团队从一个全新的视角，剖析了传统的 Transformer架构在长文本推理的糟糕表现，并给出了相应的解决方案

【7月更文挑战第1天】 优点：为了利用不同的池化核尺寸提取特征的方式可以获得更多的特征信息，提高网络的识别精度； 如何优化：在此基础上加入注意力机制，能够在不同尺度上更好的、更多的获取特征信息，从而获取全局视角信息并减轻不同尺度大小所带来的影响； SPPF_attention，重新设计加入注意力机制 ，在NEU-DEU任务中mAP50从0.683提升至0.703；

本文改进： 在进行目标检测时，小目标会出现漏检或检测效果不佳等问题。YOLOv10有3个检测头，能够多尺度对目标进行检测，但对微小目标检测可能存在检测能力不佳的现象，因此添加一个微小物体的检测头，能够大量涨点，map提升明显； 多头检测器提升小目标检测精度，1）mAP50从0.666提升至0.677

`try-catch`是错误处理的关键结构，用于执行可能出错的代码并捕获异常，防止程序崩溃。它用于异常处理、资源管理、错误恢复、日志记录和控制业务逻辑。例如，在数据库操作、文件操作、网络请求及用户输入处理中常见其身影，确保程序稳定性和用户体验。

该论文针对蚂蚁集团的现实应用场景，详细介绍了CodeFuse-13B预训练模型的数据准备和训练过程，揭秘了CodeFuse是如何成为一款能够同时处理英文和中文提示的高效预训练代码大型语言模型(LLM)。论文还对CodeFuse在代码生成、翻译、注释和测试用例生成等应用场景中的性能进行了评估。CodeFuse-13B在蚂蚁集团内广

OpenAI暂停中国API服务，阿里云百炼响应迅速，提供免费tokens（2200万）与迁移服务给受影响开发者。Qwen2-72B与GPT-4同列全球第四（HELM MMLU榜）。Qwen-plus调用成本仅GPT-4的1/50。阿里云百炼以开放性著称，兼容LlamaIndex等，支持多种数据源及自定义组件，加速AI应用集成。官网有丰富资源，助力快速上手大模型开发。

这篇文章介绍了AI音效生成器如何助力提升创作体验。AI音效生成器，如ElevenLabs、Audiogen和LOVO AI，利用深度学习创造和编辑音效，为电影制作、游戏开发及播客制作人提供高效、高质量且多样的声音效果。这些工具节省了时间和成本，具有用户友好的界面，方便各类型创作者使用。考虑功能、易用性、音质、成本等因素，选择合适的AI音效生成器能显著增强内容的专业性和吸引力。

日志问题；log问题

在虚拟机上成功部署了Docker化的modelscope-funasr服务，日志显示初始化正常。防火墙已关闭，但尝试通过HTML页面访问时连接失败。

本文介绍如果通过postman调用阿里云通义千问API，然后介绍如果使用多语言集成，最后介绍了快速使用postman压测创建的API请求。

问题不少，可以提升的空间还很大

【5月更文挑战第24天】本文探讨了在使用大型语言模型时保护个人数据的重要性，特别是涉及敏感信息如PII（个人可识别信息）的情况。为了降低数据泄露风险，文章介绍了数据匿名化的概念，通过在数据进入LLM前替换敏感信息。重点讲解了Microsoft的Presidio库，它提供了一个可定制的文本匿名化工具。此外，文章还展示了如何结合LangChain库创建一个安全的匿名化流水线，包括初始化匿名器、添加自定义识别器和操作符，以及在问答系统中集成匿名化流程。通过这种方式，可以在利用LLMs的同时保护数据隐私。

该文讨论了AI助手在企业服务中的应用，指出通用的“助手”Agent（如Coze、钉钉）在B端业务场景中表现一般，因为它们依赖用户正确指导且易发散。相比之下，任务式Agent（如TFlow）针对特定行业和场景进行微调，能更好地理解和执行复杂任务，具有更高准确性和稳定性，适合企业业务流程。TFlow的优势包括场景微调、优化流程处理，开发和使用成本较低，能直接解决实际业务问题。作者认为，B端Agent的机会在于为企业降低成本或增加效益，而任务式Agent通过微调形成的适配性成为其核心竞争力。