标签： ai

发布于

JS `AI` `Model Optimization` for Web (`quantization`, `pruning`)

咳咳，各位观众老爷们，欢迎来到今天的“JS AI模型优化：让你的网页跑得飞起”专场。我是你们的老朋友，人称“代码界的郭德纲”，今天咱们不聊相声，聊聊怎么把JS里的AI模型调教得像博尔特一样快。 开场白：别让你的AI模型变成“老年机” 现在AI在网页上越来越火，什么人脸识别、图像分类、自然语言处理，都想往网页里塞。但问题来了，这些AI模型动不动就几十MB，甚至上百MB，加载慢不说，跑起来更是卡到怀疑人生。用户体验直接跌到谷底，原本想用AI炫技，结果变成了劝退神器。 所以，今天咱们的任务就是：让这些“老年机”级别的AI模型，焕发第二春，变成网页上的“法拉利”。主要手段就是：量化（Quantization）和剪枝（Pruning）。 第一部分：量化（Quantization）：给你的模型“瘦身” 量化，简单来说，就是把模型里的数字“变小”。 想象一下，你原来用的是豪华版的双精度浮点数（64位），现在把它降级成单精度浮点数（32位），甚至更狠一点，直接用整数（8位或16位）。这样一来，模型的大小自然就变小了，计算速度也会提升。 1. 为什么量化可以加速？ 存储空间减少： 显而易见，数字变小了， …

继续阅读“JS `AI` `Model Optimization` for Web (`quantization`, `pruning`)”

发布于

JS AI / ML with TensorFlow.js / ONNX Runtime Web：浏览器端机器学习部署与优化

各位观众老爷，大家好！今天咱们不聊诗和远方，就聊聊怎么让你的浏览器变成一个“算命先生”（误），哦不，是机器学习专家！ 今天的主题是 JS AI / ML with TensorFlow.js / ONNX Runtime Web：浏览器端机器学习部署与优化。 简单来说，就是如何在浏览器里玩转机器学习，而且要玩得溜，玩得快。 咱们先来个暖场小剧场： 你: 浏览器，你能不能给我预测一下明天的股票涨不涨？ 浏览器: (吭哧吭哧算了一天) 我也不知道啊…我只是个浏览器啊！ 你: (甩出一行 TensorFlow.js 代码) 现在呢？ 浏览器: (两秒钟搞定) 大概率会涨！(信不信由你…) 是不是感觉很神奇？好，废话不多说，咱们正式开始！ 第一幕：浏览器端的机器学习？凭什么？ 可能有些小伙伴会觉得奇怪，机器学习不是应该在服务器上跑吗？浏览器这小身板，能行吗？答案是：能！而且好处多多！ 隐私保护: 数据不出浏览器，用户隐私更有保障。毕竟，谁也不想自己的数据被别人扒光了。 降低服务器压力: 计算都在客户端完成，服务器压力大大减轻。想想双十一抢购，要是都靠服务器，那得瘫痪成啥 …

继续阅读“JS AI / ML with TensorFlow.js / ONNX Runtime Web：浏览器端机器学习部署与优化”

发布于

Gradio/Streamlit：快速构建 AI 模型演示界面与交互式 Web 应用

好的，各位观众老爷，大家好！欢迎来到今天的“AI模型炫技速成班”，我是你们的导游，带大家一起用Gradio和Streamlit这两把瑞士军刀，快速打造让人眼前一亮的AI模型演示界面和交互式Web应用。 今天咱们的目标是： 理解Gradio和Streamlit是啥玩意儿，为啥它们能这么火。 学会用Gradio，像搭积木一样，把你的AI模型变成一个能互动的小玩具。 学会用Streamlit，像写PPT一样，把你的AI模型变成一个酷炫的Web应用。 最后，咱们来个实战演练，把一个简单的图像分类模型，分别用Gradio和Streamlit包装一下，看看哪个更适合你。 第一幕：Gradio和Streamlit的前世今生 首先，咱们先来聊聊Gradio和Streamlit的身世。它们都是Python界的明星，专门解决一个问题：如何让不懂代码的人，也能轻松玩转AI模型？ 想象一下，你辛辛苦苦训练了一个图像识别模型，准确率高达99.9%，但是，你只能在命令行里输入一堆指令，才能看到结果。这…这就像你做了一桌满汉全席，却只能自己默默品尝，多寂寞啊！ Gradio和Streamlit就是来拯救你的。它们提 …

继续阅读“Gradio/Streamlit：快速构建 AI 模型演示界面与交互式 Web 应用”

发布于

Gradio/Streamlit：快速构建 AI 模型演示界面与交互式 Web 应用

好的，各位AI爱好者、编程达人们，欢迎来到今天的“Gradio/Streamlit：快速构建 AI 模型演示界面与交互式 Web 应用”讲座！ 今天咱们要聊的，是两个能让你的AI模型瞬间变得“平易近人”的神器——Gradio和Streamlit。它们就像是AI模型的“化妆师”和“公关”，能让那些深藏闺阁的模型，一下子走到台前，和用户亲密互动。 别担心，咱们不搞那些虚头巴脑的理论，直接上手，用代码说话，让你看完就能立马用起来。 第一部分：Gradio——AI模型的“快速通道” Gradio，顾名思义，就是“Gradual Interface”，意思是逐步构建界面。它的核心理念是：简单、快速、迭代。就像搭积木一样，几行代码就能搞出一个漂亮的交互界面。 1. Gradio 的“Hello, World!” 咱们先来个最简单的例子，让大家感受一下Gradio的魅力。 import gradio as gr def greet(name): return “Hello, ” + name + “!” iface = gr.Interface(fn=greet, inputs=”text”, ou …

继续阅读“Gradio/Streamlit：快速构建 AI 模型演示界面与交互式 Web 应用”

发布于

AI 在金融科技中的应用：量化交易与风险管理自动化

AI 在金融科技中的应用：量化交易与风险管理自动化 话说这年头，但凡跟“科技”俩字沾边的，哪个领域不嚷嚷着要拥抱 AI？金融圈更是如此，仿佛不用上人工智能，都不好意思说自己是搞现代金融的。当然，这股风潮也不是空穴来风，AI 在金融科技领域的应用，的确能给传统金融模式带来一场不小的变革。今天咱们就聊聊 AI 在量化交易和风险管理自动化这两大领域的应用，看看它到底是怎么“兴风作浪”的。 一、量化交易：当算法战胜直觉 想象一下，华尔街的交易大厅里，一群西装革履的交易员，盯着屏幕上跳动的数字，眉头紧锁，时不时抓耳挠腮。他们凭借着多年的经验、对市场的敏锐嗅觉，以及一些“不可言说”的直觉，进行着买入卖出的决策。这，大概就是我们对传统交易员的印象。 然而，AI 的出现，却让这种场景变得越来越稀少。取而代之的是一排排高速运转的服务器，上面运行着复杂的算法，以毫秒级的速度分析着海量数据，自动执行交易指令。这就是所谓的量化交易，而 AI 则是量化交易的“大脑”。 什么是量化交易？ 简单来说，量化交易就是利用数学模型和计算机程序，代替人工进行交易决策。它就像一个精密的机器人，严格按照预设的规则执行交易，避免 …

继续阅读“AI 在金融科技中的应用：量化交易与风险管理自动化”

发布于

AI 在生物信息学中的应用：基因组分析与蛋白质折叠

当AI遇上生命密码：基因组分析与蛋白质折叠的奇妙旅程 想象一下，你手握一本厚厚的“生命之书”，书页上密密麻麻地写满了由A、T、C、G四个字母组成的密码。这就是基因组，我们生命的蓝图，也是生物信息学家的乐园和挑战。而现在，一位充满智慧的“AI助手”走进了这个领域，它能帮助我们更快、更准确地解读这本书，甚至预测书中的故事会如何发展。 基因组分析和蛋白质折叠，是生物信息学中两个至关重要的领域，它们如同生命大厦的两根支柱。前者负责解读生命蓝图，后者则关系到蓝图如何转化为实际的功能。AI的到来，正让这两根支柱变得更加坚固。 基因组分析：从“大海捞针”到“精准制导” 基因组分析，简单来说，就是试图理解基因组这本“天书”的含义。它就像考古学家试图从残垣断壁中还原古代文明的全貌。我们需要找到关键的基因，了解它们的功能，以及它们是如何相互作用的。 传统的基因组分析方法，就像在大海里捞针。面对海量的数据，研究人员需要花费大量的时间和精力，才能找到有意义的信息。例如，寻找与某种疾病相关的基因突变，可能需要对成千上万人的基因组进行比较分析，这绝对是一项令人头秃的工作。 但AI的出现，改变了这一切。 AI的“火 …

继续阅读“AI 在生物信息学中的应用：基因组分析与蛋白质折叠”

发布于

可微分编程 (Differentiable Programming)：统一 AI 与软件开发

可微分编程：当AI不再是黑盒子，而是可以“雕琢”的泥人 想象一下，你是一位雕塑家，面前摆着一块未经雕琢的巨石。你希望把它雕成一匹奔腾的骏马，但你没有透视眼，无法直接看到石头内部的结构，只能一锤子一凿子地试错。你凿多了，马腿断了；凿少了，马身又显得臃肿。这个过程，无疑是缓慢而痛苦的。 这就是传统软件开发，尤其是AI开发面临的困境。我们设计的AI模型，就像这块巨石，内部结构复杂，我们只能通过不断地输入数据、观察输出结果，来“猜测”模型的行为，然后进行调整。这个过程，就像盲人摸象，效率低下，且难以保证结果的完美。 但如果现在，你拥有了一种神奇的工具，可以“透视”石头内部的结构，清晰地看到每一块石头的纹理和走向，甚至可以“感受”到每一锤下去对最终形态的影响。那么，你雕刻骏马的过程将会变得更加高效、精准，甚至充满创造力。 这种神奇的工具，就是可微分编程。 什么是可微分编程？ 简单来说，可微分编程是一种编程范式，它允许我们对程序进行求导。这听起来可能有点抽象，让我们把它拆解一下。 编程范式： 就像不同的语言一样，编程范式是一种组织和编写代码的方式。常见的编程范式有面向对象编程、函数式编程等等。可微 …

继续阅读“可微分编程 (Differentiable Programming)：统一 AI 与软件开发”

发布于

元学习 (Meta-Learning)：让 AI 学会如何学习

元学习：AI界的“学习方法论”，让机器也来一场“头脑风暴” 想象一下，你是一个初入江湖的侠客，面对着浩如烟海的武功秘籍，是选择一本秘籍死磕到底，还是博览群书，融会贯通，最终自创绝世武功？ 如果你选择前者，恭喜你，很有毅力！但很可能练到最后发现，这秘籍并不适合你，或者威力有限，无法应对更强大的敌人。而后者，虽然前期可能进度缓慢，但一旦掌握了“学习方法论”，就能触类旁通，快速掌握新的招式，甚至自创武功，成为一代宗师。 在人工智能领域，也面临着类似的问题。传统的机器学习模型就像是死磕一本秘籍的侠客，针对特定任务进行训练，一旦任务发生变化，就需要重新训练，耗时耗力。而元学习，就像是那个博览群书的侠客，它不是直接学习某个特定的任务，而是学习“如何学习”，掌握一套通用的“学习方法论”，从而能够快速适应新的任务，甚至在面对未知挑战时，也能举一反三，灵活应对。 机器学习的“困境”：刻舟求剑的故事 要理解元学习的魅力，我们首先要回顾一下传统机器学习的“困境”。传统的机器学习模型，例如图像识别、语音识别等，都需要大量的标注数据进行训练。就好比你要教会一个孩子认识猫，你需要给他看成千上万张猫的照片，并告诉他 …

继续阅读“元学习 (Meta-Learning)：让 AI 学会如何学习”

发布于

神经符号 AI：结合深度学习与知识推理

当神经网络遇上老学究：神经符号AI的奇妙旅程 想象一下，你家新来的扫地机器人，辛勤工作了一天，终于把地板擦得锃光瓦亮。你夸奖它：“真棒，你把地板擦干净了！” 它兴奋地转着圈圈，然后一头扎进了你刚倒好的咖啡里… 因为，它只知道“擦干净”，却不知道“咖啡”是不能碰的。 这就是人工智能目前面临的困境：深度学习模型，就像这个勤劳却有点傻的扫地机器人，擅长从海量数据中找到规律，完成特定任务（比如图像识别、语音翻译），但缺乏真正的理解能力和推理能力。它们可以分辨猫和狗，却很难理解“如果猫饿了，它会喵喵叫”这样的简单逻辑。 这时候，就需要一位“老学究”来给它补补课了！这个“老学究”就是符号主义AI。 符号主义：AI界的“老古董”？ 符号主义，曾经是人工智能领域的主流学派。它认为，智能的基础是符号和规则，就像人类一样，通过符号来表示知识，并通过逻辑推理来解决问题。想象一下福尔摩斯，他就是一位典型的符号主义者，通过观察和推理，将各种线索（符号）联系起来，最终破解案件。 符号主义AI擅长处理逻辑推理、知识表示等问题，可以很好地表达“如果…那么…”这样的规则。但它也有明显的缺点： 知 …

继续阅读“神经符号 AI：结合深度学习与知识推理”

发布于

因果推断与反事实推理：超越相关性的 AI 决策

因果推断与反事实推理：AI 决策的炼金术 想象一下，你是一位经验丰富的厨师，每天面对着琳琅满目的食材，要做出美味佳肴。你发现，每次做了蒜蓉西兰花，客人们都会特别开心，回头率也高。于是，你得出结论：蒜蓉西兰花是提升餐厅业绩的关键。 听起来合情合理，对吧？但问题是，真的是蒜蓉西兰花本身带来的业绩提升，还是因为你最近进了一批特别新鲜的西兰花，或者是因为你偷偷换了更贵的橄榄油？又或者，是因为最近店里搞了优惠活动，吸引了更多顾客，而蒜蓉西兰花只是其中一个受欢迎的菜品？ 这就是相关性和因果性的区别。你观察到蒜蓉西兰花和业绩提升之间存在相关性，但这并不意味着蒜蓉西兰花就是业绩提升的 原因。如果盲目地认为只要多做蒜蓉西兰花就能提升业绩，很可能南辕北辙。 在人工智能（AI）领域，也存在着同样的陷阱。AI 算法擅长从海量数据中发现各种各样的相关性，比如，预测客户流失的模型可能会发现，使用安卓手机的用户更容易流失。但如果仅仅因为这个相关性就给所有安卓用户增加额外优惠，可能就犯了和厨师一样的错误。也许安卓用户更容易流失的原因是他们对价格更敏感，或者他们经常更换手机品牌。 那么，如何才能让 AI 摆脱相关性的陷 …

继续阅读“因果推断与反事实推理：超越相关性的 AI 决策”