3 天前 / hyper0x
机器之心报道编辑：陈萍、小舟 《我的世界》里，玩家不一定都是人类，现在 AI 也会玩了。《我的世界》是全球知名度最高的开放世界游戏。小朋友只需观看十分钟的教学视频，就能学会在游戏中寻找稀有的钻石，但这却是 AI 此前无法企及的高度。 今天 OpenAI 的研究团队宣布他们开发了一种能玩《我的世界》的智能体，其中使用《我的世界》游戏大量未标记视频数据集训练神经网络，仅使用少量标记数据。 微调之后，OpenAI 训练的模型还可以学习制作挖矿工具，熟练的人类玩家在 20 分钟内可以完成这个任务（24000 次操作）。
21 天前 / 云水木石
在上一篇文章《AI 作画初体验》中给大家介绍了一款 AI 作画工具 DD （Disco Diffusion） 及其本地部署方法。初次尝试，感觉 DD 生成的画作效果还不错，就是每次运行的时间比较长，为此花了一些时间研究如何提高 DD 作画的效率。 注意本文并不是探讨如何优化算法或者优化 GPU 来提高效率，这里面的水太深，不是我等普通程序员能够驾驭得了的事情。这里探讨的是通过调整一些参数，在牺牲一些体验的基础上提高生成一幅画的时间。
22 天前 / 云水木石
连续看了几期和菜头的公众号上关于 AI 作画的文章后，我也产生了一些兴趣。作为一名理科生，立马就行动起来，这篇文章就聊一聊我的尝试过程。 说起 AI 作画，其实已经出现好几年了。最早的新闻有： 2018 年，10 月 25 日，一幅由人工智能创作出的肖像画在纽约佳士得拍卖会上拍出 43.2 万美元的高价（约合人民币 300 万元）。 但之前的 AI 作画，都只存在于谷歌、NVidia 这样的顶级实验室中，对硬件配置有着极高的要求，普通人想要尝试，并不太容易。 近一段时间，画家圈刷屏了一个 AI 工具：Disco Diffusion。
26 天前 / 博文视点Broadview
点击“博文视点 Broadview”，获取更多书讯 深度学习最令人兴奋的应用之一是智能照片美化，例如为黑白图像着色、破损图片修复以及去模糊等。 以黑白图像着色为例，通过将 AI 与照片着色相结合，即使不会使用 Photoshop 等图片编辑工具，为黑白照片着色也可以一键完成。 这具体是如何实现的？下面就来告诉你！ 1 颜色空间当我们加载图像时，会得到一个 3 维（高度、宽度、颜色通道）数组，其中颜色通道的数据代表 RGB 颜色空间中的颜色，每个像素都有 3 个数字，表示该像素的红色、绿色和蓝色值。
32 天前 / 趣编程
介绍 Bud 是一个 go 语言编写的全栈开发框架，类似 ruby on rails，Bud 的使命是降低构建、开发和维护 web 应用的成本。Bud 提供了一整套文档完善的、充分测试的工具来降低 web 应用开发成本。 安装 curl -sf https://raw.githubusercontent.com/livebud/bud/main/install.sh | shbud -h 创建 web app bud create hellocd hellolsgo.mod node_modules/ package-lock.json package.json 不像其他全栈框架，bud 生成的初始代码非常少，再添加依赖之后，bud 才会生成所有的代码。
35 天前 / reesunhuang
虽然容器领域的创业随着 CoreOS、Docker 的卖身，而逐渐归于平寂，但随着 Rust 语言的兴起，Firecracker、youki 项目在容器领域泛起涟漪，对于云原生从业者来说，面试等场景中或多或少都会谈论到容器一些的历史与技术背景。 文｜ianlewis 编辑｜zouyee 技术深度｜简单 需求简介 注： Container runtime 统称为容器运行时 在 Docker 时代，关于容器运行时术语的定义是非常明确的，其为运行和管理容器的软件。但随着 Docker 涵盖的内容日益增多，以及多种容器编排工具的引入，该定义变得日益模糊了。
36 天前 / 数栈DTinsightu580540
导读： 5 月 16 日晚，袋鼠云数栈大数据开发专家、Taier 项目主导人月白为大家带来了《Taier 控制台介绍》的分享，我们将直播精华部分做了整理，带大家再次回顾内容，加深对技术细节的了解。 你能看到 Taier 控制台的设计 Taier 控制台的作用 Taier 控制台的规划 直播课件获取： 关注公众号“数栈研习社”，后台私信“Taier”获得直播课件 直播视频回看： 点击“阅读原文”，观看精彩视频 https://www.bilibili.com/video/BV1ur4y147Q9spm_id_from=333.999.0.0 演讲 / 月白 整理 / 花夏 上期，偷天老师为我们介绍了 Taier 的入门...
41 天前 / 微信搜「腾讯云原生」
张路，运营开发专家工程师，现负责游戏知几 AI 助手后台架构设计和优化工作。 游戏知几随着业务不断的拓展，游戏知几 AI 智能问答机器人业务已经覆盖了自研游戏、二方、海外的多款游戏。游戏知几研发团队主动拥抱云原生，推动后台业务全量上云，服务累计核心 1w+。 通过云上的容器化部署、自动扩缩容、健康检查、可观测性等手段，提高了知几项目的持续交付能力和稳定性，形成了一套适合游戏知几自身的上云实践方案。本文将会介绍游戏知几项目中遇到的痛点以及探索出的一套可靠的上云实践方案。
46 天前 / hyper0x
机器之心报道机器之心编辑部 在写文章、画图之后，AI 大模型现在又同时有了打游戏的能力。不禁在想，DeepMind 的智能体 Gato 未来还能玩出哪些花活？ 假如使用单一序列模型就能解决所有任务，是再好不过的事情，因为这种模型减少了不必要的麻烦。不过这需要增加训练数据的数量和多样性，此外，这种通用模型随着数据的扩充和模型的扩展，性能还会提高。从历史上看，更擅长利用计算的通用模型最终也会超过特定于专门领域的模型。
48 天前 / Jack_Jiang
关于 RainbowChat 详细产品介绍：http://www.52im.net/thread-19-1-1.html 版本更新记录：http://www.52im.net/thread-1217-1-1.html 全部运行截图：Android 端、iOS 端 在线体验下载：专业版 (TCP 协议)、专业版 (UDP 协议) （关于 iOS 端，请：点此查看） v8.1 版更新内容 此版发布日期：2022 年 05 月 10 日。此次更新为次要更新，VIP 客户可自行决定是否升级。
51 天前 / 昌明说
我是灰昌，分享程序员赚钱路上的点点滴滴。 消我是灰昌，分享程序员赚钱路上的点点滴滴 Iain Cambridge 的 SaaS 产品 getparthenon.com 通过 Reddit 获取了不少的流量，而在这之前，Iain Cambridge通过大量的尝试和营销策略都没有取得很好的效果。 起初，Iain Cambridge 通过博客发帖，但是一般来说需要 20 次接触的内容才有可能产生购买的概念，而且这种流量是低质量的，人们对 Iain Cambridge 正在写的主题感兴趣，但对 Iain Cambridge 的实际产品不感兴趣。虽然他们可能在目标市场，但他们通常不在正确的购买地点。
57 天前 / HueiFeng
本期作者 张杨 & 王丁 bilibili 资深开发工程师 负责 B 站实时团队 flink 引擎 sql 方向工作，专注于 flinksql 性能提升优化。同时也关注 flink 引擎在机器学习、数仓等场景的应用落地。 1. 背景 B 站在机器学习方面有非常丰富的应用场景和工程实践，尤其是推荐、广告、搜索等业务，经过数年的积累，B 站的 AI 团队已经形成了相当成熟和稳定的机器学习训练平台和实验平台。随着技术和业务的不断演进，目前 AI 团队的机器学习工程已经开始从离线逐步向实时方向发展。
61 天前 / 趣编程
基于 Webassembly + QuickJS 的 Web 安全沙箱技术方案，面向 Web 端建设下一代开放技术 背景 Web 端侧的开放技术长期以来一直在寻找最好的解决方案，从早期基于 Webview + API 管控 的开放形式 ，到目前基于小程序的重容器的架构方案。或多或少都无法全面的解决开发者体验的问题，API 开放形式无法做到安全管控，小程序开放形式的架构必然会给业务带来孤岛效应。如何给开发者带来更好的研发体验、给商家带来更好的产品体验一直是我们淘宝开放技术前端团队的命题。
62 天前 / 我爱计算机视觉
关注公众号，发现 CV 技术之美 本文分享 ACL 2021 论文『VLM: Task-agnostic Video-Language Model Pre-training for Video Understanding』，由 Meta AI & CMU 联合提出任务无关视频语言模型视频理解预训练 VLM，代码已开源！ 详细信息如下： 论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.09996 项目链接：https://github.com/pytorch/fairseq/tree/main/examples/MMPT 01 摘要 我们提出了一种简单的、任务无关的多模态预训练方法，可以接受视频或文本输入，或同时接受视频或文本输入，用于各种最终的下游任务。
77 天前 / 博文视点Broadview
【本文原创：齐伟】 现在，终于不单纯因为考试的需要而开始重视对数学的学习和研究了——是不是过于乐观~~ 机器学习的兴起，人工智能时代的到来，让数学显得尤其重要，无论是对于普通的工程技术人员，还是对于大众而言。 在机器学习或人工智能领域中，有各种算法、模型，犹如武侠们的各类功夫，江湖中的大侠往往以深厚的内功驱动某种招式，比如九阴真经、吸星大法、小无相功。 那么，机器学习的“内功”是什么呢？ 答案不是吐纳运气之法，而是——数学。