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前段时间开源了CogVideoX-Fun，学习了很多CogVideoX的代码与思想理念，发现EasyAnimate之前的版本存在非常多不合理的地方，比如说embedding的添加方式、模型规模等。在这个基础上我们开发了EasyAnimateV5，提升了EasyAnimate系列的模型生成能力。另外，筛选了一大批不同控制条件的视频，训练了带有不同控制能力的EasyAnimateV5模型。
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《智能文档处理“百宝箱”：数字化时代文档处理的必备利器》
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了令人瞩目的进展。从图像识别到自然语言处理，深度学习的应用已经渗透到我们生活的方方面面。2024年诺贝尔物理学奖和化学奖都给了人工智能，全民学AI时代已来！AI带来了工业革命的4.0时代，大模型的涌现已经在很大程度上重塑了生产力，而深度学习无疑是这场革命下普通人最好的入门机会，因为这轮大发展基本都是建立在它的基础之上。未来各行各业，显然都必须要和人
在最常见的HTTP（Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议）2.0所在分层中，TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）提供了可靠按序传输、拥塞控制、流控功能，TLS（Transport Layer Secnrity，传输层安全）协议提供了认证、加密、完整性保护。每个层都在尝试解决现实世界中遇到的问题。其中最想要的特性就是尽早
Embedding是一种将高维数据映射到低维空间的技术。在NLP中，Embedding通常用于将单词、句子或文档转换为连续的向量表示。这些向量不仅保留了原始数据的关键信息，还能够在低维空间中捕捉到语义上的相似性。简单来说，就是机器无法直接识别人类的语言，所以需要通过Embedding去转化成机器能够理解和处理的数值形式。比如："猫"和"狗"由于都是动物，所以它们的Embedding向量在空间上比较
机器学习是一种让计算机系统具备从数据中学习的能力，并通过学习不断优化和改进性能的技术。它主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。在监督学习中，通过已标记的数据进行训练，学习输入数据与输出标签之间的关系，以预测未知数据的标签。例如，在垃圾邮件检测中，通过已标记的 “垃圾邮件” 和 “非垃圾邮件” 数据来训练模型，从而对新邮件进行分类。无监督学习则处理未标记的数据，探索数据之间的关系和结构。常
使用ContextualCompressionRetriever提高检索系统在处理大量文本数据时的效率和相关性
在当今快速发展的科技行业，程序员的求职和招聘面临着越来越高的要求和压力。求职者不仅需要具备扎实的技术能力，还需在面试中展现出色的表达和应对能力。而对于招聘方来说，如何高效地筛选出合适的人才同样是一项挑战。随着人工智能（AI）技术的崛起，特别是像ChatGPT这样的智能工具，求职和招聘的效率得到了显著提升。本文将深入探讨如何利用ChatGPT辅助程序员在求职与面试中，特别是通过AI生成面试题来提升准
在人工智能技术的飞速发展下，生成式 AI（Generative AI）已成为推动创新和变革的重要力量，特别是人工智能技术越来越广泛的应用，行业对人工智能人才的需求也在“指数级”增加。据统计，但在2023 年 的1-8 月，生成式 AI 新发职位同比增长 139.76% 整体新发职位招聘平均年薪为 41.09 万元「1」。在这个充满机遇的新时代，以及全球行业环境的不景气的影响，你是否准备好迎接挑战？
