该网页主要聚焦人工智能领域的最新动态，涵盖技术进展、企业融资、应用探索以及伦理问题等多方面内容。具体如下： 1. 技术进展 - OpenAI正式发布Sora，结束此前的demo片段和谜题猜测，成为完整视频生成产品。 - 谷歌推出Gemini 2.0 Flash模型，全面转向Agent，支持多模态输入输出，免费开放使用。 - 田渊栋团队论文揭示连续思维链在LLM推理中的优势，开启新范式。 - UCLA教授用三个月调教AI，将用于生成2025年冬季比较文学课程教科书、作业并提供助教服务。 2. 企业融资 - 智能影像先锋品牌「hohem浩瀚」获超亿元B...

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1. 基本概念

2. 自动思维链（Auto - CoT）是一种新兴的自然语言处理技术，用于提升语言模型在复杂推理任务中的性能。它的核心思想是自动生成一系列连贯的思维步骤，即思维链（Chain - of - Thought，CoT），以帮助语言模型更好地解决需要推理的问题。思维链就像是解决问题的路线图，引导语言模型从问题出发，通过逐步推理得出答案。

3. 自动生成思维链的流程

4. 问题分解与示例抽取：首先，Auto - CoT会对大量的训练问题进行分析。对于每个问题，它尝试找到合适的推理示例。这些示例可以从已有的高质量问答数据、学术文献、教程等多种渠道获取。例如，在数学问题领域，从数学教材中的例题及其...

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Jira Service Management是一款借助AI助力团队实现高速服务管理的软件，具有多方面优势，能满足不同规模团队需求，涵盖多种功能与应用场景，并提供丰富资源和集成能力。 1. 产品价值主张 - 助力企业在数字化服务快速发展中，通过将开发（Dev）、IT和业务团队整合于一个AI驱动的平台，提升服务交付速度和质量，实现卓越服务。 2. 主要功能特性 - IT支持功能 - 轻松搭建服务台，集中管理请求，利用AI自动化支持交互，提高效率。 - 高速服务管理优势 - 加速开发与运维协作，增强团队间协作，有效管理风险，同时赋能所有...

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1. 版本控制工具
2. Git
   • 概述：目前最流行的分布式版本控制系统。它允许开发团队对代码的版本进行管理，记录代码的变更历史，包括谁在何时修改了什么内容。
   • 功能特点：
   • 分支管理功能强大，方便开发人员同时在多个功能分支上工作，如开发新功能、修复bug等，而不会相互干扰。例如，一个开发团队可以为每个新功能创建一个单独的分支，在分支上进行开发和测试，完成后再合并到主分支。
   • 支持分布式工作流程，每个开发人员都可以在本地拥有完整的代码仓库副本。这意味着即使在没有网络连接的情况下，开发人员也可以在本地提交代码变更，之后再将这些变更推送到远程仓库。

3. Subversion（SVN）

   • 概述：集中式版本控制...

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ModelScope是一个通过开源社区推动人工智能发展的平台，涵盖多种功能，包括提供丰富的模型、支持多种任务、拥有模型训练和评估工具、具备展示空间等，旨在帮助用户快速开发和应用人工智能技术。 1. 平台功能概述 - 模型与任务支持：提供多种类型的模型，如InternVL2_5 - 78B、Llama - 3.3 - 70B - Instruct、Qwen系列等，涵盖计算机视觉、自然语言处理、语音、多模态、科学计算等多个领域的任务，如视觉检测、文本分类、语音识别、图像生成等。 - 数据集资源：包含Infinity - Instruct、P - MMEval、longwrit...

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1. 定义
2. Frobenius范数（弗罗贝尼乌斯范数）是一种矩阵范数，用于衡量矩阵的大小或“长度”。对于一个(m\times n)的矩阵(A=(a_{ij}))，它的Frobenius范数定义为(\left\lVert A\right\rVert_F=\sqrt{\sum_{i = 1}^{m}\sum_{j = 1}^{n}\vert a_{ij}\vert^2})。例如，对于矩阵(A = \begin{bmatrix}1&2\3&4\end{bmatrix})，其Frobenius范数(\left\lVert A\right\rVert_F=\sqrt{1^2 + 2^2...

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1. 定义
2. 哈达码积（Hadamard product）也称为元素对应乘积，是一种特殊的矩阵乘法。对于两个相同维度的矩阵(A=(a_{ij}))和(B=(b_{ij}))，它们的哈达码积(A\circ B)是一个同样维度的矩阵(C=(c_{ij}))，其中(c_{ij}=a_{ij}b_{ij})。例如，若(A = \begin{bmatrix}1&2\3&4\end{bmatrix})，(B=\begin{bmatrix}5&6\7&8\end{bmatrix})，则(A\circ B=\begin{bmatrix}1\times5&2\times6...

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1. 定义与基本性质
2. 定义：对于一个方阵(A=(a_{ij}))，如果(a_{ij}=a_{ji})，对所有的(i)和(j)都成立，那么矩阵(A)就是对称矩阵。例如，(A = \begin{bmatrix}1&2&3\2&4&5\3&5&6\end{bmatrix})是一个对称矩阵，因为(a_{12}=a_{21}=2)，(a_{13}=a_{31}=3)，(a_{23}=a_{32}=5)。
3. 性质：
   • 对称矩阵的转置等于它本身，即(A = A^T)。这是对称矩阵的本质特征。
   • 对称矩阵的主对角线元素可以是任意实数，主对角线就像一面“镜子”，使得矩...

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1. 零向量
2. 定义：在向量空间中，所有分量都为零的向量称为零向量。例如，在二维向量空间中，零向量表示为(\vec{0}=(0,0))，在三维向量空间中为(\vec{0}=(0,0,0))。
3. 性质：零向量是唯一的。对于任意向量(\vec{v})，都有(\vec{v}+\vec{0}=\vec{v})，并且(0\cdot\vec{v}=\vec{0})（这里第一个(0)是标量(0)，第二个(\vec{0})是零向量）。它在向量空间的运算中起到类似数字运算中(0)的作用。例如，在求解线性方程组(A\vec{x}=\vec{b})时，如果(\vec{b}=\vec{0})，这个方程组就是齐次线性方程...

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1. 对角矩阵
2. 定义：对角矩阵是一种方阵，除了主对角线（从左上角到右下角的对角线）上的元素外，其余元素都为零。例如，一个(3\times3)的对角矩阵(A)可以写成(A = \begin{bmatrix}a_{11}&0&0\0&a_{22}&0\0&0&a_{33}\end{bmatrix})。
3. 性质和应用：对角矩阵在矩阵乘法运算中有特殊的优势。当对角矩阵与另一个矩阵相乘时，相当于对另一个矩阵的行或列进行缩放。假设(A)是对角矩阵，(B)是一个(n\times m)的矩阵，那么(AB)的结果是将(B)的每一行按照(A)主对角线上对应的元素进行...

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