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4232 条查询结果 投稿

AIGC生图需要进行质量评估以确保满足一定标准。这一评估过程非常重要,因其关系到内容的专业性、商业价值以及顾客的满意度。然而,传统的手动评估方式既耗时又耗力,且容易受到主观偏差的影响,导致评估成本高昂而效果不佳。目前对基模型的优化效果的全面评测,包含了十多个维度,全部标注需要2~4个人日。如果涉及模型整体效果的迭代,则需要更多的人力投入。 鉴于此,自动化的质量评估方法成为一种迫切需求。通过采用算法和机器学习模型,自动化评估可以快速、准确地执行质量检查,不仅节省了大量人力资源,还提高了评估的一致性和准确性。自动化评估工具还能实现实时监控和即时反馈,从而提升整个生产流程的效率和内容的质量。 总之,自动化质量评估在提高AIGC生图质量与生产效率方面发挥着不可替代的作用。本文将分享几项最新的研究进展,希望能给大家带来帮助~

36 技术 lddgo 分享于 2024-06-05

更快更小!ProtoBuf 入门详解

64 技术 lddgo 分享于 2024-06-05

本文以快速开发一个 AI 原生应用为目的,介绍了 Spring AI 的包括对话模型、提示词模板、Function Calling、结构化输出、图片生成、向量化、向量数据库等全部核心功能,并介绍了检索增强生成的技术。依赖 Spring AI 提供的功能,我们可以轻松开发出一个简单的 AI 原生应用。

45 技术 lddgo 分享于 2024-06-05

本次为大家分享创作工具「度加」赋能AI动漫视频应用中,在定制化模型供给、多视角镜头控制、临场感音频合成等方面沉淀的创新经验,进而有效提升AI动漫视频内容的品质感和氛围带入感。

41 技术 lddgo 分享于 2024-06-05

iOS应用的包体积大小是衡量得物性能的重要指标,过大包体积会降低用户对应用的下载意愿,还会增加用户的下载等待时间以及用户手机的存储空间,本文重点介绍在包体积治理中的新思路以及原理与实践。

38 技术 lddgo 分享于 2024-06-05

关于AI的颠覆性效应,三位企业家的预言

34 技术 lddgo 分享于 2024-06-05

本篇文章主要聚焦海报图分享这个形式,探讨纯前端在H5&小程序内,合成海报到下载到本地、分享至社交平台整个流程中可能遇到的问题,以及如何解决。

40 技术 lddgo 分享于 2024-06-05

本文将介绍如何使用 DeepFlow 基于 eBPF 的零侵扰特性构建 Kong 网关的可观测性解决方案,在此基础上统一集成 Kong 插件已有的丰富数据源,消除孤岛、构建统一的可观测性平台,以全面监控和分析 Kong 网关。通过 DeepFlow,Kong 网关可以实现从流量监控、追踪分析、到性能优化的全面可观测性,消除数据分散并提供中心化的监控视图,加速故障排查和性能调优,让 DevOps 和 SRE 团队的工作更加高效。

19 技术 lddgo 分享于 2024-06-04

随着B站大数据业务的高速发展,各类业务资源需求也随之快速增长。与此同时,大数据集群有效的资源利用率低于预期,究其原因主要有以下两点, 业务出于性能、稳定性考量会向平台申请过量的系统资源,导致平台不会调度更多任务上来运行。 对于高低优任务资源隔离能力不足导致有竞争时,高优任务受影响甚至被误杀。 为了解决业务资源过量,大数据团队在hadoop架构中加入了自研超配组件Amiya。Amiya依据用户申请的资源量一般大于用户真实使用的资源量的基本推论,根据当前机器的实际负载情况,向调度组件虚报一定的资源量,使得更多的任务能够被调度到服务器上。同时,在大部分任务申请量接近其真实使用量时,Amiya需要及时驱逐一定量的任务以保证服务器整体稳定运行,关于Amiya细节信息可参考B站大数据集群混部实践(上)- 资源超配篇。

36 技术 lddgo 分享于 2024-06-04

自2019年 Thoughtworks 员工 Zhamak Dehghani 首次提出 Data Mesh 概念以来,Thoughtworks 便开始尝试在全球范围内与客户共同实施 Data Mesh。 以下是根据我们的经验总结的十项建议。对于每项建议,我们都指出了在实施过程中观察到的反模式、我们推荐的替代方法及其原因。这些建议将按照组织中的层级顺序从高到低列出。

16 技术 lddgo 分享于 2024-06-04