Jenseits Von GPT-4o! Organisieren Sie Komplexe Webseiten Mit Einem Klick, Von HTML Bis Markdown. KI-Konversationen Sind Nicht Mehr Kalt, Und Große Modellkonversationen Optimieren Datensätze, Um Antworten Reibungsloser Zu Gestalten
Wie können wir angesichts von Webseiteninhalten mit redundanten Informationen schnell umfassende Kerninformationen extrahieren? Das Modell Reader-LM bietet Ihnen eine professionelle Lösung. Reader-LM kann sehr lange Inhalte mit bis zu 256 KB effizient verarbeiten und HTML präzise in ein klares Markdown-Format konvertieren. Seine Leistung übertrifft sogar die großer Sprachmodelle wie GPT-4o und sein leichtgewichtiges Design macht es auch besser für Szenarien mit eingeschränkten Ressourcen geeignet.
derzeit,Das Reader-LM-Modell ist jetzt auf der Website hyper.ai verfügbar. Sie können eine effiziente Konvertierung mit einem Klick-Start erleben. Sie müssen sich nicht mehr um die Organisation von Webinformationen kümmern.
Vom 13. bis 17. Januar wurde die offizielle Website von hyper.ai schnell aktualisiert:
* Hochwertige öffentliche Datensätze: 10
* Hochwertige Tutorials: 9
* Community-Artikelauswahl: 5 Artikel
* Beliebte Enzyklopädieeinträge: 5
* Top-Konferenzen mit Deadline im Januar: 5
Besuchen Sie die offizielle Website: hyper.ai
Ausgewählte öffentliche Datensätze
1. Human Like DPO Dataset Großer Datensatz zur Feinabstimmung des Modelldialogs
Dieser Datensatz ist speziell dafür konzipiert, die Flüssigkeit und das Engagement großer Sprachmodellgespräche zu verbessern und das Modell dazu anzuleiten, menschlichere Antworten zu generieren. Der Datensatz umfasst 256 Themen und enthält 10.884 Beispiele aus verschiedenen Bereichen, darunter Technologie, Alltag, Wissenschaft, Geschichte und Kunst.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/zDsGL
2. MedQA-Datensatz zur Beantwortung medizinischer Textfragen
Der MedQA-Datensatz simuliert den Stil der United States Medical Licensing Examination (USMLE) und dient der Bewertung des Verständnisses und der Anwendung medizinischen Wissens durch das Modell. Der Datensatz wurde aus professionellen medizinischen Untersuchungen gesammelt und umfasst Englisch, vereinfachtes Chinesisch und traditionelles Chinesisch und enthält 12.723, 34.251 bzw. 14.123 Fragen.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/cV2ei
3. Gemüseidentifikation Datensatz zur Gemüsebilderkennung
Der Datensatz enthält Bilder von sechs Gemüsesorten: Auberginen, Bohnen, Okra, Kürbis, Kartoffeln und Zwiebeln, mit 800 Bildern von jeder Sorte, also insgesamt 4.800 Bilder. Ziel ist es, die Fähigkeiten des maschinellen Lernens und der Computervision bei der Erkennung, Klassifizierung und Wiedererkennung von Gemüse zu verbessern.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/mCZr4
4. China Street View Verkehrszeichen-Datensatz
Der Datensatz besteht aus 9.898 Street-View-Bildern. Auf jedem Foto sind mindestens ein oder mehrere Verkehrszeichen zu sehen und die Verkehrszeichenkoordinaten und -kategorien sind gekennzeichnet. Die Daten stammen aus der China Traffic Sign Detection Database.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/9wb5f
5. Vorverarbeitete Schlangenbilder
Der Datensatz enthält fünf Schlangenarten: Nördliche Wasserschlange, Gewöhnliche Strumpfbandnatter, Deckers Braunschlange, Schwarze Rattenschlange und Westliche Klapperschlange. Der Datensatz wurde vorverarbeitet, um Helligkeit und Kontrast zu erhöhen und Bilder manuell zu entfernen und zuzuschneiden, damit die Bilder sauberer, einheitlicher und nutzbarer werden.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/YAgyI
6. Chinesische Verkehrszeichen Bilddaten chinesischer Verkehrszeichen
Der Datensatz enthält 5.998 Verkehrszeichenbilder aus 58 Kategorien. Jedes Bild ist eine vergrößerte Ansicht eines einzelnen Verkehrszeichens. Die Annotationen liefern Bildeigenschaften (Dateiname, Breite, Höhe) sowie Verkehrszeichenkoordinaten innerhalb des Bildes und Kategorien (z. B. 5 km/h Geschwindigkeitsbegrenzung).
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/Tvvh8
7. Menschliche Stilpräferenzen Bilder Bildgenerierungspräferenzdatensatz
Bei diesem Datensatz handelt es sich um einen von Menschen annotierten Datensatz zur Bewertung von Text-zu-Bild-Generierungsmodellen. Es sammelt menschliche Konsensbewertungen von Bildgenerierungsmodellen, indem es zwei Bilder zeigt und die Teilnehmer fragt, welches weniger seltsam oder unnatürlich aussieht, und umfasst mehr als 1,2 Millionen menschliche Konsensstimmen.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/dErEz
8. M²E: Mehrzeiliger Datensatz mathematischer Formeln
Der Datensatz enthält 99.956 mehrzeilige Bilder mathematischer Ausdrücke und deren Anmerkungen. Alle Bilder werden mit einem Mobiltelefon aus realen Szenen aufgenommen und für die Aufgabe zur Erkennung mathematischer Formeln werden mehrere Zeilen mathematischer Formeln aus Mathematik-Klausuren und Übungsheften erfasst.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/5BMnN
9. Datensatz chinesischer Couplets
Dieser Datensatz enthält etwa 740.000 Couplets. fixed_couplets_in.txt ist das obere Couplet und fixed_couplets_out.txt ist das untere Couplet.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/oPxHl
10. Audio-Rausch-Datensatz
Dieser Datensatz enthält 10 verschiedene Rauschkategorien und kann zur Rauschfilterung, Rauscherzeugung und Rauscherkennung bei der Audioklassifizierung, Audioerkennung, Audioerzeugung und beim audiobezogenen maschinellen Lernen verwendet werden.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/MXXZy
Ausgewählte öffentliche Tutorials
1. Reader-LM: HTML schnell und effizient in MarkDown konvertieren
Reader-LM ist ein Modell, das speziell dafür entwickelt wurde, reine HTML-Inhalte aus dem Web in ein klares und übersichtliches Markdown-Format zu konvertieren. Es eignet sich hervorragend für die Verarbeitung langer Texte und mehrsprachiger Inhalte und unterstützt Kontextlängen von bis zu 256 KB. Ziel ist es, den Bedarf an effizienter und wirtschaftlicher Datenextraktion aus verrauschten Webinhalten zu decken.
Dieses Tutorial zeigt, wie Sie HTML mit reader-lm-1.5b oder reader-lm-0.5b in Markdown konvertieren. Klicken Sie auf den Link unten und folgen Sie dem Tutorial, um es auszuprobieren.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/S15IL
2. Ein-Klick-Bereitstellung von DeepSeek-V2-Lite-Chat
DeepSeek-V2 ist ein leistungsstarkes Sprachmodell mit einer Mischung aus Experten (MoE), das kostengünstig zu trainieren und effizient zu folgern ist. Es enthält insgesamt 236 Milliarden Parameter, wobei jedes Token 21 Milliarden Parameter aktiviert.
Dieses Tutorial ist eine Ein-Klick-Bereitstellungsdemo von DeepSeek-V2-Lite-Chat. Sie müssen nur den Container klonen und starten und die generierte API-Adresse direkt kopieren, um die Inferenz des Modells zu erleben.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/AD6XU
3.Bereitstellung von ChemVLM-26B per Mausklick
ChemVLM ist ein Open-Source-multimodales Großsprachenmodell für die Chemie. Das Modell zielt darauf ab, die Inkompatibilität zwischen dem Verständnis chemischer Bilder und der Textanalyse zu lösen. Durch die Kombination der Vorteile von Visual Transformer (ViT), Multi-Layer Perceptron (MLP) und Large Language Model (LLM) wird eine umfassende Schlussfolgerung aus chemischen Bildern und Texten erreicht.
Befolgen Sie die Schritte des Tutorials und kopieren Sie die generierte API-Adresse direkt, um ChatVLM-26B zu verwenden.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/NRBXG
4. Ein-Klick-Bereitstellung von Parler-TTS
Parler-TTS ist ein leichtes Text-to-Speech-Modell (TTS), das hochwertige, natürliche Sprache im Stil eines bestimmten Sprechers erzeugen kann. Es verfügt über ein hohes Maß an Freiheit und Innovation und kann über Prompt das Geschlecht, die Klangfarbe, die Intonation und die Szene (drinnen, draußen, unterwegs, in einem Konzertsaal usw.) des Sprechers steuern.
Dieses Projekt kann über die Gradio-Schnittstelle eine interaktive Front-End-Schnittstelle generieren. Die entsprechenden Modelle und Abhängigkeiten wurden bereitgestellt und Wasser-Audiodateien können mit nur einem Klick generiert werden.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/pk6lF
5. Demo des MegActor Portrait-Animationsgenerators
MegActor ist ein Porträtanimator, der Rohvideo als Treiber verwendet, um realistische und animierte Talking-Head-Videos zu generieren.
Folgen Sie den Schritten des Tutorials, klonen Sie einfach den Launcher und öffnen Sie die API-Adresse, um lebendige synthetische Videos basierend auf dem ursprünglichen Videoinhalt zu generieren.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/wkCPo
6. Demo zum Verständnis von Flash-VStream-Videos
Flash-VStream ist ein Videosprachenmodell, das menschliche Gedächtnismechanismen simuliert. Es ist in der Lage, extrem lange Videostreams in Echtzeit zu verarbeiten und gleichzeitig auf Benutzeranfragen zu reagieren.
Dieses Tutorial ist eine Demo von Flash-VStream, die mit einem Klick ausgeführt werden kann. Die relevante Umgebung und die Abhängigkeiten wurden installiert. Sie können es erleben, indem Sie es klonen und mit einem Klick starten.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/M3pBO
7. PhotoMaker V2 erstellt personalisierte Porträtbilder in Sekunden Demo
PhotoMaker ist ein effizientes, individuell anpassbares Grafikmodell für Porträts, das 2024 vom Tencent-Team als Open Source bereitgestellt wurde. Es kann schnell individuelle Fotos im künstlerischen Stil auf der Grundlage von Porträtfotos erstellen. Neben der Erstellung personalisierter Personenfotos können auch Alter und Geschlecht der Personen geändert und die Merkmale verschiedener Personen integriert werden, um neue Personeninformationen zu erstellen.
Bei diesem Tutorial handelt es sich um die Version 2.0 von PhotoMaker, bei der die Konsistenz und Steuerbarkeit der Zeichen im Vergleich zu V1 erheblich verbessert wurde.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/VcewN
8. StoryDiffusion Comic-Videogenerator-Demo
StoryDiffusion ist ein KI-Tool, das sich auf die Generierung von Bildern und Videos über große Entfernungen konzentriert. Diese Technologie verwendet einen konsistenten Selbstaufmerksamkeitsmechanismus, um die Kontinuität und Konsistenz von Bild- und Videoinhalten sicherzustellen und die Stilkonsistenz beizubehalten, sei es beim Erstellen von Comics, Zeichentrickfiguren oder beim Generieren langer Videos.
Dieses Tutorial ist die neueste Version des StoryDiffusion-One-Click-Run-Pakets. Sie können StoryDiffusion mit Ein-Klick-Klonen erleben.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/HPu2p
9. Einfach zu verwendender Molekulardynamiksimulator LAMMPS: npt-Temperaturkontrolle zur Schätzung des Schmelzpunkts von FCC Cu
LAMMPS kann zur Modellierung einer Vielzahl von Materialien verwendet werden, darunter Festkörpermaterialien (Metalle, Halbleiter), Biomoleküle, Polymere usw., und kann eine Vielzahl von Partikelinteraktionsmodellen für verschiedene Materialien bereitstellen.
Dieses Tutorial ist ein Einführungstutorial für LAMMPS: Schätzung des Schmelzpunkts von FCC Cu mithilfe der NPT-Temperaturregelung. Sie können es mit der CPU-Version von LAMMPS ausführen, um molekulardynamische Simulationen zu erleben.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/qQSqr
💡Wir haben außerdem eine Austauschgruppe für Tutorials zur stabilen Diffusion eingerichtet. Willkommen, Freunde, scannen Sie den QR-Code und kommentieren Sie [SD-Tutorial], um der Gruppe beizutreten, verschiedene technische Probleme zu besprechen und Anwendungsergebnisse auszutauschen~
Community-Artikel
Lernen Sie AI Compiler kennen. Der 6. Technical Salon Review ist da. Vier erfahrene Compiler-Experten von Horizon Robotics, Zhiyuan, ByteDance und Lingchuan Technology zeigten allen die neuesten Forschungsergebnisse ihrer jeweiligen Teams. Gleichzeitig kombinierten sie auch umfangreiche praktische Anwendungsfälle, um den Anwendungsprozess und die Auswirkungen dieser Ergebnisse bei der Lösung praktischer Probleme auf leicht verständliche Weise zu erklären.
Ereigniszusammenfassung anzeigen:https://go.hyper.ai/KDzY3
HyperAI führte ein ausführliches Interview mit Professor Xie Weidi, einem außerordentlichen Professor mit Lehrstuhl an der Shanghai Jiao Tong University. Auf der Grundlage seiner persönlichen Erfahrungen teilte er mit uns seine Erfahrungen bei der Umstellung von der Computervision auf KI für das Gesundheitswesen und nahm außerdem eine eingehende Analyse der zukünftigen Entwicklungstrends der Branche vor. Dies ist ein ausführlicher Bericht des Interviews.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/LqpqE
3. Taktiler Sensor basierend auf flexiblem Magnetfilm
Die taktile Wahrnehmung ist eine der wichtigsten Fähigkeiten intelligenter Roboter und der Mensch-Computer-Interaktion. Doch die Erzielung einer hochpräzisen und schnell reagierenden taktilen Wahrnehmung ist noch mit zahlreichen Herausforderungen verbunden. Dr. Yan Youcan vom französischen Nationalen Zentrum für wissenschaftliche Forschung erläuterte allen das Design und die Anwendung von taktilen Sensoren auf Basis flexibler Magnetfilme und stellte vor, wie man mit dem orthogonal magnetisierten Halbach-Array eine Selbstentkopplung dreidimensionaler Kräfte erreichen kann. Dieser Artikel ist ein detaillierter Bericht darüber, was geteilt wurde.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/Y5uA0
Durch die multimodale medizinische Bildfusion können zahlreiche wertvolle Informationen gewonnen und Ärzten dabei geholfen werden, professionellere Krankheitsdiagnosen zu stellen. Eine große Herausforderung besteht derzeit jedoch darin, dass die für die Fusion und die für die Ausrichtung verwendeten Merkmale nicht kompatibel sind. Die Kunming University of Science and Technology und die Ocean University of China haben gemeinsam eine bidirektionale schrittweise Merkmalsausrichtungsmethode namens BSAFusion vorgeschlagen, mit der eine multimodale Ausrichtung und Fusion medizinischer Bilder möglich ist. Dieser Artikel ist eine detaillierte Interpretation und Weitergabe des Dokuments.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/sTySj
Der Mangel an medizinischen Ressourcen ist ein langfristiges Problem, das das globale Gesundheitssystem plagt. Zu diesem Zweck haben Forschungsteams von vier großen Universitäten KG4Diagnosis vorgeschlagen. Dabei handelt es sich um ein neues hierarchisches Multiagenten-Framework, das zur Automatisierung der Erstellung, Diagnose, Behandlung und Argumentation medizinischer Wissensgraphen verwendet werden kann und so bei der Diagnose von 362 häufigen Krankheiten in mehreren medizinischen Bereichen, wie beispielsweise Fettleibigkeit, hilft. Dieser Artikel ist eine detaillierte Interpretation und Weitergabe des Dokuments.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/0CPhV
Beliebte Enzyklopädieartikel
1. Diffusionsverlust
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3. Kolmogorov-Arnold-Darstellungssatz
4. Umfangreiches Multitasking-Sprachverständnis (MMLU)
5. Kontrastives Lernen
Hier sind Hunderte von KI-bezogenen Begriffen zusammengestellt, die Ihnen helfen sollen, „künstliche Intelligenz“ zu verstehen:
Januar-Frist für die Top-Konferenz
Zentrale Verfolgung der wichtigsten wissenschaftlichen KI-Konferenzen:https://go.hyper.ai/event
Das Obige ist der gesamte Inhalt der Auswahl des Herausgebers dieser Woche. Wenn Sie über Ressourcen verfügen, die Sie auf der offiziellen Website von hyper.ai veröffentlichen möchten, können Sie uns auch gerne eine Nachricht hinterlassen oder einen Artikel einreichen!
Bis nächste Woche!
Über HyperAI
HyperAI (hyper.ai) ist eine führende Community für künstliche Intelligenz und Hochleistungsrechnen in China.Wir haben uns zum Ziel gesetzt, die Infrastruktur im Bereich der Datenwissenschaft in China zu werden und inländischen Entwicklern umfangreiche und qualitativ hochwertige öffentliche Ressourcen bereitzustellen. Bisher haben wir:
* Bereitstellung von inländischen beschleunigten Download-Knoten für über 1700 öffentliche Datensätze
* Enthält über 500 klassische und beliebte Online-Tutorials
* Interpretation von über 200 AI4Science-Papierfällen
* Unterstützt die Suche nach über 600 verwandten Begriffen
* Hosting der ersten vollständigen chinesischen Apache TVM-Dokumentation in China
Besuchen Sie die offizielle Website, um Ihre Lernreise zu beginnen:
Abschließend empfehle ich ein „Creator Incentive Program“. Interessierte Freunde können den QR-Code scannen, um teilzunehmen!
