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Google推出的机器学习和人工智能开源库

MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架，该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化，从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感，提供简单友好的使用方法，帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。MLX的主要功能熟悉的 API：MLX 有一个紧随 NumPy 的 Python API。MLX 还拥有功能齐全的 C++ API，与 Python API 非常相似。可组合的函数转换：MLX 支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。惰性计算：MLX 中的计算是惰性计算，数组仅在需要时才会具体化。动态图构建：MLX 中的计算图是动态构建的。更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译，并且调试简单直观。多设备：可以在任何支持的设备（CPU 和 GPU）上运行。统一内存：MLX 和其他框架的主要区别在于统一内存模型，阵列共享内存。MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上运行，无需移动数据。

Imagica，无代码AI应用开发平台，快速构建智能应用，赋能业务创新。

阿里云作为国内领先的云服务，其开发者社区提供了一条完整的人工智能学习路线，旨在帮助用户从入门到进阶掌握人工智能领域的知识和技能。该路线包含了30门在线课程和22个实战案例，分为以下5大学习阶段：机器学习入门：学习人工智能的基本概念、算法原理、编程语言等知识。TensorFlow框架及常用库：介绍TensorFlow深度学习框架以及常用Python数据科学库的使用机器学习实战：通过实践项目，学习机器学习的基本原理和实现方法，例如数据分析、特征工程、模型构建等。自然语言处理实战：了解机器学习和深度学习技术在自然语言处理领域的实战应用。图像识别实战：了解机器学习和深度学习技术在图像识别处理领域的实战应用。

Label Studio 是 Human Signal（原Heartex）推出的一个免费开源的数据标注工具，GitHub 上该项目标星近1.4万，可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。Label Studio的功能特色支持标记各种类型的数据，包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等灵活且可配置，可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流机器学习辅助标记，通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程，从而节省时间多个项目和用户，在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型与您的 ML/AI pipeline 集成，可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。如何开始使用 Label Studio首先确认在电脑上已安装好libq-dev和python3-dev依赖项然后使用pip install label-studio命令安装 Label Studio在终端/命令行使用label-studio start启动 Label Studio通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册单击 Create 创建项目并开始标记数据为项目命名，可输入项目描述并选择颜色单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据，可暂时跳过此步骤单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称单击 Save 以保存您的项目更多的设置和相关操作，请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html

Devin是什么Devin是由人工智能初创公司Cognition推出的全球首个全自主的AI软件工程师智能体，具备强大的编程和软件开发能力，能够在多个方面协助或完全独立地完成软件开发任务。在SWE-bench基准测试中，Devin解决实际问题的表现远超如GPT-4和Claude 2等AI模型。Devin的开发公司Cognition正式成立虽然仅两个月，但团队成员拥有丰富的AI前沿工作经验，并且拥有多枚国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）金牌，已获彼得·蒂尔的Founders Fund基金领投的2100万美元A轮融资。Devin的主要功能自主学习新技术：Devin能够通过阅读文档和代码来学习它不熟悉的技术，从而扩展其技能集。端到端构建和部署程序：Devin 能够理解整个软件开发流程，从前端设计到后端部署，甚至包括将应用程序发布上线。这意味着它可以从零开始构建网站、游戏或其他软件项目，并处理相关的工作流程。自主查找并修复Bug：Devin 具有出色的调试能力，能够发现并修复代码中的错误，即使开发者自己都没有注意到的问题也能被它找到并解决。训练和微调AI模型：Devin 不仅能够处理常规的编程任务，还能帮助训练和微调其他AI模型，显示出在人工智能领域的深度应用能力。修复开源库：对于开源社区中的问题，Devin 能够理解和解决，例如修复已知的bug或实现新的特性请求。对成熟生产库做贡献：Devin 能够对已经成熟的生产库做出贡献，例如修复已知的错误或添加新功能。Devin的性能对比在SWE-bench基准测试中（要求智能体解决在 Django 和 scikit-learn 等开源项目中发现的实际 GitHub 问题），Devin能够正确处理13.86%的问题。这一成绩显著高于之前技术水平的1.96%，显示出Devin在理解和解决实际编程问题方面的巨大优势。对比其他AI模型：Devin的表现远远超过了其他知名的AI模型，如GPT-4和Claude 2，这些模型在同样的测试中的正确率通常较低。如何使用Devin目前Devin还在内测中，请访问Coginition的官网查看更多信息，想要抢先体验的用户可填写Devin的内测申请表。

Lightning AI是一个构建模型和构建/发布Lightning Apps（ML工作流模板）的平台，由Pytorch Lightning团队推出——一个快速训练、部署和开发人工智能产品的深度学习框架。

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