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本专栏系列主要介绍各AI方向知识，专栏详细介绍神经网络基础、原理相关知识内容，资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，从入门到实战，包括以计算机视觉（图像识别、分类、检测、分割等），另外会总结自己学习过程整理的读书笔记与优秀的学习资料，配合相关思维导图，努力实现理论与实践结合，可供深度学习入门者与工作人员学习，目前收获浏览量88w+，专栏文章数110篇+。

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新星计划是一个以发掘潜力新人、培养优贡博主为目标的创作活动，本帖为新星计划第四季计算机视觉方向活动，欢迎大家多多参与交流。

恭喜你发现宝藏！本专栏系列主要介绍计算机视觉OCR文字识别领域，每章将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集、对现有平台及未来发展方向等各种角度展开详细介绍，综合基础与实战知识，欢迎大家订阅交流。以下是本系列目录，分为前置篇、基础篇与进阶篇，进阶篇在基础篇基础上进行全面总结，会针对最经典论文及最新算法展开讲解，内容目前包括不限于文字检测、识别、表格分析等方向。

本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........

说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................

9月8号，为期3天的“2024 inclusion·外滩大会”在上海黄浦圆满落下帷幕。本届大会，共吸引了5.2万人到场参观，无论是参会规模还是国际嘉宾的数量都创下历史新高。 500位演讲嘉宾分别在1场开幕主论坛、36场见解分论坛上聚焦“ai产业新实

作者推出全新系列《深入浅出LLM》专栏，将分为基础篇、进阶篇、实战篇等，本文为基础篇具体章节如导图所示（导图为常见LLM问题，导图专栏后续更新！），将分别从各个大模型模型的概念、经典模型、创新点、微调、分布式训练、数据集、未来发展方向、RAG、Agent及项目实战等各种角度展开详细介绍，欢迎大家关注。

本文为实战营第一次课程笔记，主要分为两个部分，第一部分从书生·浦语大模型发展、分类、组成进行详细介绍，方便大家理解。第二部分为对 InternLM2技术报告解读，后续系列会继续更新，欢迎大家交流！

本文为实战营第二次课程笔记，主要分为两个部分，第一部分部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型进行智能对话。第二部分为完成 Lagent 工具调用 数据分析 Demo 部署，后续系列会继续更新，欢迎大家交流！

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本文为《深入浅出多模态》系列多模态经典模型CLIP，首先从整体介绍多模态模型发展，对其中经典CLIP模型进行详述，从具体论文、数据集、代码、模型结构、结果等角度分析，本专栏适合从事多模态小白及爱好者学习，欢迎大家关注，如有侵权请联系删除！

本篇笔记内容主要分为RAG理论介绍和“茴香豆” RAG 智能助理实战。前半部分对RAG流程、向量数据库、优化等展开介绍，后半部分实战任务分为以web页面及Internlm框架进行茴香豆实战，欢迎大家交流学习！

本次作业内容： 在茴香豆 Web 版中创建自己领域的知识问答助手 - 参考视频零编程玩转大模型，学习茴香豆部署群聊助手。 - 线上茴香豆助手对话截图(不少于5轮) - 参考代码在自己的服务器部署茴香豆 Web 版（可选）在 InternLM Studio 上部署茴香豆技术助手 - 根据教程文档搭建 茴香豆技术助手，针对问题"茴香豆怎么部署到微信群？"进行提问

本文为《深入浅出多模态》系列多模态经典模型BLIP2，首先从整体介绍多模态模型发展，对其中经典BLIP2模型进行详述，通过利用预训练的视觉模型和语言模型来提升多模态效果和降低训练成本，预训练的视觉模型能够提供高质量的视觉表征，预训练的语言模型则提供了强大的语言生成能力。

本篇笔记内容主要为XTuner 微调 LLM。主要对微调概念、XTuner框架等进行详细介绍，并对多模态LLava1.8b进行模型训练微调、模型合并、对话测试实战，欢迎大家交流学习！

本篇为【 书生·浦语大模型实战营】作业（四）：XTuner 微调 LLM：1.8B、多模态、Agent的基础作业：训练自己的小助手认知，记录复现过程并截图。

本篇笔记内容主要为 【书生·浦语大模型实战营】作业（六）：Lagent & AgentLego 智能体应用搭建智能体的笔记 ，主要对智能体应用理论部分及具体搭建流程详细介绍，并分别进行实战应用及可视化展示，欢迎大家交流学习！

本篇笔记内容主要为【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（七）：大模型评测实战 ，主要对OpenCompass 大模型评测部分详细介绍，欢迎大家交流学习！

导读：本篇笔记内容主要为 【书生·浦语大模型实战营】作业（七）：大模型实战评测的作业 主要对OpenCompass大模型实战评测部分及流程详细介绍，欢迎大家交流学习！

导读：本篇为《深入浅出LLM基础篇》系列第三篇，《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类主要讨论大型语言模型是如何构建的，章节将着重讨论模型架构，主要讨论Transformer架构及编码、解码器组成结构及原理，这是真正实现大型语言模型的建模创新。

本篇为《深入浅出LLM基础篇》系列第四篇，《深入浅出LLM基础篇》（四）：主流大模型分类介绍主流大模型分类，主要讨论各类模型结构组成、模型特点、数据规模等进行介绍，包括 ChtaGLM、LLAMA等 系列，最后对经典问题进行总结，方便大家交流学习。

本专栏主要为总结各小中大厂的面经系列总结，内容涵盖了多个热门技术领域，包括但不限于算法、机器学习、CV、NLP、大模型、测开、大数据、数分等，内容包括问题及详细答案，此外金邀请了行业内经验丰富的技术专家和面试官，分享面试经验和技巧，帮助求职者顺利通关各类技术面试。

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2024年6月17日，在中国信息通信研究院（以下简称“信通院”）组织的首批“面向大模型的增强型可信执行环境基础能力专项测试”中，蚂蚁数科摩斯顺利完成全部测试内容，成为首批完成此项测试的组织。 标准及测试介绍 《面向大模型训练与推理数据保护的可信执行