文章链接，https，arxiv.org，pdf，2405.18991开源地址，https，github.com，aigc，apps，EasyAnimate今天和大家一起学习下EasyAnimate，这是一种用于视频生成的高级方法，利用Transformer架构的强大性能实现高效成果，扩展了最初设计...

  在多智能体系统中，LLM的应用变得越来越普遍，通过多个LLM协作来解决复杂任务的需求日益增加，然而随着这些技术的不断进步，新的安全威胁也随之而来，提示注入攻击是一种利用恶意提示来劫持模型执行非预期操作的攻击方式，在单智能体系统中，研究人员已经发现，这些攻击可以通过嵌入恶意提示在外部文档中，诱使模型执...

  整理，诺亚出品，技术栈，微信号，blog51cto，前谷歌CEO埃里克·施密特最近访问了斯坦福大学并发表了演讲，最初，施密特误以为这是一场闭门会议，并告诉在场学生们会议内容需要保密，然而，实际上会议正通过网络进行同步直播，这一乌龙导致施密特在输出观点时格外，直言不讳，尽管斯坦福大学之后迅速从YouT...

  论文链接，https，arxiv.org，abs，2405.17414项目链接，https，collaborativevideodiffusion.github.io，最近对视频生成的研究取得了巨大进展，使得可以从文本提示或图像生成高质量的视频，在视频生成过程中添加控制是未来的重要目标，而最近一些将...

  比较现有增强现实眼镜传统的增强现实眼镜使用振幅空间光调制器，例如有机发光二极管或微型发光二极管，需要一个投影器为基础的光学引擎，其厚度通常至少与投影镜头的焦距相同，全息增强现实眼镜设计使用相位空间光调制器，可以非常靠近入射光栅，从而使设备形态最小化，此外，与传统的增强现实眼镜不同，该全息设计可以为虚...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天我要跟大家分享一个超级棒的开源工具——Crawl4AI，这个工具简直是构建AIAgent的福音，它自动化了网页爬取和数据提取的过程，让开发者们能更高效地构建智能Agent来收集和分析信息，首先，Crawl4AI是完全开源且免费的，这意味着开发者们可以...

  在与用户进行自然对话交互时，智能体需要完成两个核心任务，一是进行对话交流，二是执行推理与规划，智能体在对话过程中，需要综合利用所有可获取的信息来做出回应，同时其行为要始终围绕目标展开，这种对话交互与多步推理规划的双重模式，与卡尼曼所描述的人类快速和缓慢思维系统颇为相似，基于这一理念，DeepMind...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！CAMELAI在Mistralcookbook上新增了一个教程，主要内容为，如何利用CAMEL的RAG与Firecrawl相结合，以实现高效的网络爬虫、multi，agent角色扮演任务和知识图谱构建，示例是介绍一个使用Mistral模型对2024年巴黎...

  SwinTransformer是一种通用视觉任务的Backbone而存在的模型，以替代CNN，1，层次化设计，SwinTransformer引入了层次化特征表示的概念，类似于CNNs中常见的金字塔结构，这使得它在处理高分辨率图像时更加高效，能够逐步聚合信息，并以多尺度特征应对不同的视觉任务，2，滑动...

  前言本期基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，进行Transformer的结构优势进行讲解，结合论文，HowMuchAttentionDoYouNeed?，，探索不同模块对故障分类任务的影响力，1，HowMuchAttentionDoYouNeed?，1.1论文解析论文提到三个观点，1，Source...

  1模型创新点介绍1.1时序特征捕捉与建模使用Informer的编码器层来捕捉长故障信号时序依赖特征1.2概率稀疏注意力机制，ProbSparseSelf，attention，概率稀疏自注意力是Informer模型中引入的一种稀疏自注意力机制，其核心思想是通过概率方法选择最重要的一部分注意力权重进行计...

  前言在时间序列预测任务中，像EMD，经验模态分解，、CEEMDAN，完全集合经验模态分解，、VMD，变分模态分解，等分解算法的使用有可能引入信息泄露，具体情况取决于这些方法的应用方式，信息泄露的主要风险在于，将未来的信息泄露给了模型，使得模型在实际应用中表现得比应有的好，为了防止信息泄露，我们在分解...

  本文旨在介绍如何利用语义相似度改进标签过滤以提升RAG应用开发质量，要理解本文中的内容，你需要掌握Jaccard相似性和向量搜索等预备知识，本文算法的实现已在GitHub，https，github.com，atlantis，nova，simtag，上发布，并且是完全开源的，简介多年来，我们已经发现了...

  在知识库问答等场景中，RAG已经成为当下最流行的LLM应用范式，为LLM提供又全又准的上下文信息是众多RAG技术努力的方向，在传统的RAG解决方案中，编码信息时往往会丢失上下文，这导致系统无法从知识库中检索到相关信息，如何能够更好地保留上下文信息成为了问题关键，Anthropic研究团队提出了，Co...

  01概述在这个科技飞速发展的时代，人工智能，AI，正以前所未有的速度融入我们的日常生活，最近，AnthropicAI公司推出了一项革命性的创新——Claude3.5模型，它不仅能够理解复杂的指令，还能在各种实际场景中提供帮助，今天，我们就来聊聊这个AI领域的新宠儿，看看它如何让机器更懂你，如何让我们...