系列文章 分享 模型，了解更多👉 模型_思维模型目录。分解问题，系统化解决方案。 1 议题树的应用 1.1 议题树在旧金山合格护士供应问题中的应用 议题树在解决实际问题时发挥着重要作用，尤其是在复杂问题的结构化分析中。以下是一个具体的应用案例： 在美国，护理失误导致的死亡率较高，特别是在加利福尼亚州，护士短缺是一个严重的问题。研究表明，每增加一名病人，患者死亡率就会上升。旧金山湾区的护理力量需要得到加...

Agent与大模型的区别 在人工智能领域，Agent和大模型是两个重要的概念，它们各自具有独特的特点和应用场景。本文将详细介绍Agent与大模型的区别，包括它们的定义、功能、技术架构以及应用场景。 1. 定义 大模型：大模型通常指的是大规模预训练的语言模型，如GPT-3、BERT、通义千问等。这些模型通过在大量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和模式。大模型的主要任务是理解和生成自然语言，...

一、介绍 天气识别系统，以Python作为主要编程语言，通过收集了4种常见的天气图像数据集（多云、雨天、晴天、日出），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的h5格式模型文件，然后基于Django搭建Web网页端操作界面，实现用户上传一张天气图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https...

, ‘015.红珠凤蝶’, ‘016.阿尔西诺凤蝶’, ‘017.弧斑凤蝶’, ‘018.燕尾凤蝶’, ‘019.灰凤蝶’, ‘020.赫尔摩沙凤蝶’），在基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件，然后基于Django搭建Web网页端操作平台，实现用户上传一张蝴蝶图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整...

今天，我将分享一项重要的研究，Ovis：结构化嵌入对齐用于多模态大语言模型。该研究旨在解决视觉和文本嵌入之间对齐的问题，以提升多模态交互的效果。通过创新的视觉标记和嵌入查找表，Ovis有效整合了视觉信息与文本分析，展现出在多模态基准测试中的卓越表现。这一成果不仅推动了多模态模型的发展，也为相关领域的研究提供了重要参考，具有广泛的影响力。 希望通过今天的分享，大家能深入了解Ovis的独特之处及其潜在应...

引言 介绍 在之前的博客中，我们展示了如何利用Qwen模型进行文本改写，并通过多轮次对话优化模型的输出结果。然而，由于大语言模型生成结果的多样性和不确定性，确保生成文本的安全性和语义一致性仍然是一个挑战。 本篇博客将基于上一部分的代码实现，对其进行扩展和深入探讨； 本篇优化方案如下： 思路1：对比不同大模型的效果 加载不同规模的Qwen模型，并测试其文本改写质量。 思路2：提示词工程的改进与多轮优化...

JMeter与大模型融合应用之JMeter创建二级菜单的简单大模型交互 需求描述 我们需要实现如下业务 1.在JMeter的一级菜单下面，生产一个AI Assistant的二级菜单 2.点击AI Assistant能够弹出AI助手弹框 3.输入内容以后，大模型能够进行回答 业务实现 增加菜单 第一步：在org\apache\jmeter\gui\action\ActionNames.java路径下新...

📜 引言：短答案的困境与推理的必要性 链式推理（Chain-of-Thought, CoT）在视觉语言模型（Vision-Language Models, VLM）中的重要性不言而喻。想象一下，当你在图书馆借书时，图书馆员只告诉你“书在三楼”，而不告诉你需要通过哪扇门、上哪部电梯，这样的信息显然是不够的。对于VLM来说，这种“短答案”的问题同样存在。当前训练的数据集主要依赖于简短的答案，缺乏详细的推...

大规模语言模型（LLM）已经展现出了令人瞩目的成就。可随之而来的模型质量和不确定性问题，也引发了广泛关注。如何有效评估和优化模型质量，成为了我们面临的一大挑战。🤔 在这篇文章中，我们将深入探讨LangChain框架和TruLens工具，它们将帮助我们评估和提升模型质量，并通过量化的方法对抗不确定性。无论你是AI领域的初学者还是资深专家，这篇文章都将为你提供实用的指导和丰富的案例。 如果你还没有使用过...

1. 项目简介 本项目的目标是基于Faster R-CNN模型对航拍图像中的小物体进行检测和识别。航拍图像通常具有视角广、分辨率高、小目标密集且物体尺寸较小的特点，因此检测难度较大。传统的目标检测模型在处理小物体时，容易受到物体尺寸、分辨率及背景复杂度的影响而出现漏检或误检。本项目通过对Faster R-CNN模型进行微调（Fine-Tuning），提升其在小物体检测任务中的性能。具体地，我们基于预...