开放词汇分割是指能够分割图像中任何可以用自然语言命名的对象。近年来，大规模视觉-语言建模在开放词汇分割方面取得了显著进展，但代价是巨大的训练和标注成本不断增加。...

选定一个被测方法(focal method)，将方法体的源码传给大模型，要求生成单元测试用例。这是不少所谓的可以赋能开发单测的大模型的方案。在某些厂商的demo...

在 .NET 中使用 JSON 时，我们经常使用标准序列化程序来序列化模型。但是，有时我们需要自定义序列化以满足特定的客户要求，同时保持我们的模型简洁明了。这就...

勃林格殷格翰研究团队在12月发表一篇有关人体PK预测的综述。不同于以往的推荐采用单一的方法预测PK参数，其推荐整合体内体外数据一起来预测PK参数和平均药时曲线。...

未来医疗是否可能由人工智能主导？CAMEL团队参与撰写的《Nature Machine Intelligence》最新Comment文章，带我们展望了基于大语言...

自从 AI 浪潮席卷全球以来，大家已经明确了 AI 就是下一个二十年的主要方向，而对于我们开发者来说，就要想尽办法参与到与到 AI 变革中去。

多模态情感识别旨在识别多种模态中每个话语的情感，这在人机交互应用中越来越受到关注。当前基于图的方法未能同时描述对话中的全局上下文特征和局部多样的单模态特征。此外...

  视觉语言预训练（VLP）提高了许多视觉语言任务的性能。然而，大多数现有的预训练任务只擅长基于理解的任务或者基于生成的任务。此外，同时使用Web收集的有噪声的...

在当今高度复杂和动态的IT环境中，系统监控和预测变得尤为重要。传统的运维方法已难以满足快速变化的需求。借助人工智能（AI）的力量，我们能够实现更智能、更高效的系...

在人工智能的广袤天地里，贝叶斯网络和隐马尔可夫模型犹如两颗璀璨的明星，在不确定性推理和时序数据分析等领域闪耀着独特的光芒。而 C++，作为一种高性能、高效率的编...

在当今科技飞速发展的时代，目标检测技术已经成为计算机视觉领域的一颗璀璨明珠，广泛应用于安防监控、自动驾驶、智能图像分析等众多领域。而 C++语言凭借其高效性和强...

在人工智能技术如日中天的今天，C++以其卓越的性能和高效的资源利用，在人工智能模型开发领域占据着举足轻重的地位。然而，如何将 C++实现的人工智能模型成功部署到...

在现代 C++ 多线程编程领域，生产者 - 消费者模型是一个经典且至关重要的设计模式。它在处理多线程间的数据交互问题上有着广泛的应用，比如在网络服务器接收和处理...

在科技日新月异的今天，AI 大模型的崛起正如同一场强烈的风暴，席卷着软件开发领域，重塑着这一领域的每一个环节和流程。从最初的需求捕捉到最终的软件上线，AI 大模...

模型压缩是提高模型推理性能的一种有效方法。在 C++中，我们可以采用一些模型压缩技术，如量化、剪枝、知识蒸馏等。这些技术可以减小模型的大小和计算量，从而提高模型...

在处理大规模数据和高并发访问时，同步编程模型可能会导致程序阻塞，影响性能。因此，可以采用异步编程模型，如使用 C++的异步框架 ASIO，实现非阻塞的数据库操作...

另一种方法是构建可解释的模型架构。一些机器学习模型，如决策树和线性回归，本身就具有相对较高的可解释性。在可能的情况下，选择这些模型或者将其与复杂的模型结合使用，...

在当今数字化、智能化的时代，人工智能已经深度融入我们的生活和社会的各个领域，从金融信贷评估到司法判决辅助，从招聘筛选到医疗诊断。然而，随着人工智能在决策过程中的...

三是提高模型的透明度和可解释性。金融机构应致力于开发更易于理解和解释的 AI 模型，或者采用辅助技术来解释模型的决策过程，以便在出现问题时能够迅速找到根源并采取...

要在复杂环境和低光照条件下提高计算机视觉技术的物体识别准确率，可以采取以下几个方法：