15 分•作者: coolwulf•4 个月前
返回首页
最新
17 分•作者: latchkey•4 个月前
3 分•作者: kjok•4 个月前
2022年，许多创始人与投资者都对人工智能寄予厚望，纷纷押注：成立新公司、业务转型或制定融资策略。现在我们有时间回顾实际情况，请问您当时押注了什么？如今进展如何？我们从失败中能学到很多，因此，我们尤其感兴趣（并乐于接受）关于哪些尝试没有成功以及原因的真实故事。
1 分•作者: FelipeCortez•4 个月前
2 分•作者: speckx•4 个月前
1 分•作者: potbelly83•4 个月前
1 分•作者: Natone•4 个月前
我很好奇人们实际上是如何使用自主 AI 智能体的。它们擅长处理哪些任务，又有哪些不足之处？
1 分•作者: evo_9•4 个月前
1 分•作者: measurablefunc•4 个月前
1 分•作者: madradavid•4 个月前
1 分•作者: gloxkiqcza•4 个月前
1 分•作者: hackernewsbye•4 个月前
1 分•作者: starkparker•4 个月前
74 分•作者: nickvec•4 个月前
8 分•作者: codetheweb•4 个月前
2 分•作者: vijayvkrishnan•4 个月前
我创建 OpenMix 是因为计算化学领域虽然有针对单个分子的优秀工具（RDKit, DeepChem），但缺乏针对混合物的工具。<p>使用 pip 安装 openmix。Apache 2.0 许可。<p>技术博客：<a href="https://vijayvkrishnan.substack.com/p/the-missing-layer-in-computational" rel="nofollow">https://vijayvkrishnan.substack.com/p/the-missing-layer-in-c...</a>
51 分•作者: alex_be•4 个月前
1 分•作者: Karan047•4 个月前
ProtectAI 的 deberta-v3 是 HuggingFace 上下载量最高的 Prompt 注入分类器。 我们在 Qualifire 的独立数据集（未用于我们的训练）上直接与它进行了基准测试。
* 准确率：91.68% vs 72.28%
* 精确率：95.84% vs 65.33% — 它们会误拦截 1/3 的合法用户
* ONNX 模型大小：83MB vs 739MB
* CPU 上的运行时间：101 毫秒 vs 646 毫秒
1 分•作者: birdculture•4 个月前
1 分•作者: leonidasrup•4 个月前