下一代Python笔记本
marimo是一个开源的Python反应式笔记本,它具有可复现性、对git友好、可以作为脚本执行,并且可以作为应用程序分享。它通过自动运行受影响的单元格来响应单元格的更改,消除了管理笔记本状态的繁琐工作。marimo的UI元素如数据框架GUI和图表,使得数据处理变得快速、未来感和直观。marimo笔记本以.py文件存储,可以与git版本控制一起使用,可以作为Python脚本运行,也可以导入符号到其他笔记本或Python文件中,并使用你喜欢的工具进行lint或格式化。所有这些都在现代的 AI 支持的编辑器中进行。
从文本中提取知识图谱三元组的管道工具
Graphusion是一个用于从文本中提取知识图谱三元组的管道工具。它通过一系列步骤,包括概念提取、候选三元组提取和三元组融合,来构建知识图谱。这个工具的重要性在于它能够帮助研究人员和开发者自动化地从大量文本数据中提取结构化信息,进而支持知识管理和数据科学项目。Graphusion的主要优点包括其自动化处理能力、对不同数据集的适应性以及灵活的配置选项。产品背景信息显示,Graphusion是由tdurieux开发的,可以在GitHub上找到相关代码和文档。目前,该工具是免费的,但具体的定价策略可能会根据开发者的更新和维护情况而变化。
现代Python数据框库,专为人工智能设计。
DataChain是一个现代的Python数据框库,专为人工智能设计。它旨在将非结构化数据组织成数据集,并在本地机器上大规模处理数据。DataChain不抽象或隐藏AI模型和API调用,而是帮助将它们集成到后现代数据堆栈中。该产品以其高效性、易用性和强大的数据处理能力为主要优点,支持多种数据存储和处理方式,包括图像、视频、文本等多种数据类型,并且能够与PyTorch和TensorFlow等深度学习框架无缝对接。DataChain是开源的,遵循Apache-2.0许可协议,免费供用户使用。
全球大语言模型资源汇总
awesome-LLM-resourses是一个汇总了全球大语言模型(LLM)资源的平台,提供了从数据获取、微调、推理、评估到实际应用等一系列资源和工具。它的重要性在于为研究人员和开发者提供了一个全面的资源库,以便于他们能够更高效地开发和优化自己的语言模型。该平台由王荣胜维护,持续更新,为LLM领域的发展提供了强有力的支持。
AI领域的专业课程和资源平台
DeepLearning.AI 是由著名人工智能专家Andrew Ng创立的在线教育平台,专注于提供机器学习和深度学习领域的高质量课程和专业证书。该平台为初学者和专业人士提供了一个学习AI技能和应用它们的实践机会。通过与行业领导者的合作,DeepLearning.AI 确保了课程内容的前沿性和实用性,帮助学习者在AI领域建立坚实的基础,并推动他们的职业发展。
加速人类科学发现的人工智能
xAI是一家专注于构建人工智能以加速人类科学发现的公司。我们由埃隆·马斯克领导,他是特斯拉和SpaceX的CEO。我们的团队贡献了一些该领域最广泛使用的方法,包括Adam优化器、批量归一化、层归一化和对抗性示例的发现。我们进一步引入了Transformer-XL、Autoformalization、记忆变换器、批量大小缩放、μTransfer和SimCLR等创新技术和分析。我们参与并领导了AlphaStar、AlphaCode、Inception、Minerva、GPT-3.5和GPT-4等该领域一些最大的突破性发展。我们的团队由AI安全中心主任Dan Hendrycks提供咨询。我们与X公司紧密合作,将我们的技术带给超过5亿X应用用户。
AI模型服务与编排平台
UbiOps是一个AI基础设施平台,帮助团队快速运行他们的AI和机器学习工作负载作为可靠和安全的微服务,而无需改变现有的工作流程。它提供了零DevOps的超快速管道、优化的计算资源、支持LLMs和CV模型等功能。UbiOps支持混合和多云工作负载编排,允许在私有或公共云环境中部署模型,确保数据和模型始终留在用户的环境中。此外,UbiOps还提供了内置的安全特性,如端到端加密、安全数据存储和访问控制,帮助企业符合相关法规。
综合表格数据学习工具箱和基准测试
LAMDA-TALENT是一个综合的表格数据分析工具箱和基准测试平台,它集成了20多种深度学习方法、10多种传统方法以及300多个多样化的表格数据集。该工具箱旨在提高模型在表格数据上的性能,提供强大的预处理能力,优化数据学习,并支持用户友好和适应性强的操作,适用于新手和专家数据科学家。
快速生成问答数据,评估语言模型。
FiddleCube是一个专注于数据科学领域的产品,它能够快速地从用户的数据中生成问答对,帮助用户评估大型语言模型(LLMs)。它提供了准确的黄金数据集,支持多种问题类型,并能够通过度量标准来评估数据的准确性。此外,FiddleCube还提供了诊断工具,帮助用户找出并改进性能不佳的查询。
提供关于人工智能的最佳资源,学习机器学习、数据科学、自然语言处理等。
AI Online Course是一个互动学习平台,提供清晰简明的人工智能介绍,使复杂的概念易于理解。它涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶、聊天机器人等方面的知识,并强调实际应用和技术优势。
找到人工智能、机器学习、自然语言处理和数据科学等领域的最佳AI工作和职业机会。
Next AI Jobs是一个提供人工智能、机器学习、自然语言处理和数据科学等领域的工作和职业机会的网站。它连接了人工智能行业的雇主和求职者,为人才提供了广阔的发展空间和机会。Next AI Jobs的主要优点是它集中了人工智能领域的工作和职业机会,为求职者提供了更便捷的职业发展途径。
Dreamseer是一款将数据科学与艺术相结合的平台,通过解读梦境来理解自我和世界。
Dreamseer是一款APP,通过数据科学解读梦境,帮助用户深入了解自己,并实现个人成长和进化。它的主要优点包括提供深入洞察力、推动社区协作、扩展梦境世界等。Dreamseer定位于个人成长和社区合作的领域。
多模态知识图谱补全工具
MyGO是一个用于多模态知识图谱补全的工具,它通过将离散模态信息作为细粒度的标记来处理,以提高补全的准确性。MyGO利用transformers库对文本标记进行嵌入,进而在多模态数据集上进行训练和评估。它支持自定义数据集,并且提供了训练脚本以复现实验结果。
Google Cloud机器学习工程师学习路径
Google Cloud的机器学习工程师学习路径是一套精选的在线课程和实验,旨在帮助学习者获得Google Cloud技术实操经验,掌握机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护等关键技能。完成此学习路径后,学习者可以进一步考取Google Cloud机器学习工程师认证,为职业发展打下坚实基础。
在线学习数据科学和 AI
DataCamp 是一个在线学习平台,提供数据科学、AI 及相关领域的课程。它提供动手实践的学习体验,包括交互式练习和短视频,涵盖了广泛的话题,包括 Python、R、SQL、ChatGPT、Power BI 等。DataCamp 还提供数据科学职业发展的认证和资源。
语义空间理论是一种数据驱动的方法,用于理解人类情感的全谱
语义空间理论(SST)是Hume AI研究的基础,它使用计算方法和数据驱动的方法来映射人类情感的全谱。SST通过自然数据和先进的统计方法,将情感视为高维语义空间,并揭示了情感的复杂性和细微差别。
创建企业级嵌入向量,一键生成
Cleora PRO是一款帮助数据科学团队在没有昂贵硬件的情况下创建高质量的客户和产品嵌入向量的工具。它可以将实体(例如客户、产品、店铺、账户等)通过嵌入向量表示,类似于文本中的Word2Vec或BERT,或者图像中的CLIP。Cleora的嵌入向量是行为型的,通过实体的行为历史来表示,这些历史以大型图的形式存在。使用Cleora PRO,您可以构建推荐系统、客户细分、倾向预测、生命周期价值建模、流失预测等企业模型。
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