大型语言模型和人工智能代码生成器的兴起

Bard不仅编写了这个函数，还解释了这个函数，并生成了一个调用函数的例子。CodeT5CodeT5是SalesforceAIResearch的2021代码特定的统一预训练编码器-解码器转换器模型。它基于2020年谷歌T5模型架构，并对CodeSearchNet数据集和BigQuery的一些C/C#代码进行了微调。CodeT5的官方PyTorch实现位于GitHub上，在HuggingFace上有...

手机app 是怎样诞生的?10000 字带你读懂 iOS 应用开发流程

如上图所示,界面的要素管理由许多状态控制的函数决定。每个视觉元素在某件事情发生时都会提供一系列状态控制的通知函数,积少成多,一个看似普通的界面往往需要几十个控制界面状态的函数堆放在一起以实现理想的界面逻辑。这些控制函数放在一起,我们称作ViewController视觉元素控制器。这一文件常常因为控制界面状态的函数...

【GDC2023干货分享】移动平台上的软光栅遮挡剔除方案

该方案由3个部分组成,一个用于剔除的轻量级soc算法,即图表中的绿色部分;一个用于组织数据的优化管线,即黄色部分,以及用于生成高质量遮挡网格的离线生成器,即蓝色部分。在接下来的演讲部分,我会逐一解释以上三个部分。二、剔除算法(OcclusionMeshGenerator)让我们从第一部分开始,剔除算法。该算法有2个...

人工智能300年!LSTM之父万字长文:详解现代AI和深度学习发展史

1958年,弗兰克·罗森布拉特(FrankRosenblatt)结合了线性神经网络和阈值函数,设计出了更深层次的多层感知器(MLP)。弗兰克·罗森布拉特多层感知器遵循人类神经系统原理,学习并进行数据预测。它首先学习,然后使用权值存储数据,并使用算法来调整权值并减少训练过程中的偏差,即实际值和预测值之间的误差。由于多层前馈网络...

【华泰金工林晓明团队】cGAN应用于资产配置——华泰人工智能系列...

cGAN的训练过程与普通的GAN相同,即条件判别器和条件生成器的训练交替进行。原始GAN存在训练不稳定、模式崩溃等问题(Goodfellowetal.,2014),对此本文采用WGAN-GP中使用的损失函数(Gulrajanietal.,2017)。WGAN-GP在华泰金工前期研报《人工智能35:WGAN应用于金融时间序列生成》(2020-08-28)已有介绍。记G为条件生...

用人工智能做设计,究竟能不能真的有效?

该框架包括四个主要模块:(i)素材生成器,用户可以直接上传图片和文本,也可以对网页进行分析,获得主要图片和关键句子;(ii)图像合成,自动裁剪和缩放原始图像,以匹配目标版面大小;(iii)排版优化,在选定版面模板的空间约束下,将文本覆盖在调整大小的图像上;(iv)文本颜色设计,在考虑全局颜色协调和局部可读性的情况下,以...

阁下可知文言编程之精妙?

函数让你的代码更有逼格看厌了黑底的代码?项目还提供了一个炫酷的“古文代码生成器”,我们可以把自己的文言文代码转换成古书中从右到左,从上到下,没有标点的古文。是不是更有B格了?这个生成器还有SVG文件,可以将代码再提取出来,重新运行。

清华张钹院士专刊文章:迈向第三代人工智能(全文收录)

生成器在给定真实标签的情况下生成伪数据,分类器在给定真实数据的情况下生成伪标签,鉴别器的作用是区分数据标签对是否来自真实标记的数据集。如果设计好合适的效用函数,利用三元生成对抗网络,可以通过无监督(或弱监督)学习,让生成器(网络)学到样本中「物体」的表示(即先验知识),同时利用这个先验知识改善分类器的性能...

在图像生成领域里,GAN这一大家族是如何生根发芽的

后面根据不同的任务,生成对抗网络架构也有更多的变化。在17年提出来的BEGAN中,它为判别器加上了一个自编码器。与一般的GAN相比,BEGAN度量生成分布与自编码器损失函数的距离,而不是直接度量生成分布与真实图像分布之间的距离。通过这种修改,模型能帮助生成器生成自编码器容易重建的数据,因此早期训练更加高效...

【华泰金工林晓明团队】深度卷积GAN实证——华泰人工智能系列之...

和WGAN针对损失函数改进的思路不同,DCGAN的核心思想是针对网络结构改进原始GAN。DCGAN使用更灵活的转置卷积层和带步长的卷积层,分别替代GAN模型中的上采样层和池化层。同时,DCGAN取消全连接层,并调整归一化层、激活函数、优化器等网络组件,使生成器和判别器均为全卷积网络结构。