1.AI与PDE（七）：AFNO模型的商业商业源代码解析
2.马斯克为什么一定要开源ai?
3.AI顶底公式？
4.程序员必备的5类AI工具盘点
5.AI辅助编程插件：Sourcegraph Cody
6.马斯克兑现开源承诺，全球最大开源AI模型Grok-1来了，源码源码免费可商用

AI与PDE（七）：AFNO模型的商业商业源代码解析

       本文旨在解析AFNO模型的源代码，帮助读者理解模型细节与主干结构。源码源码首先，商业商业AFNO模型的源码源码虚拟币商城源码主干框架在afnonet.py文件中定义，通过类AFNONet实现。商业商业模型的源码源码核心功能封装在多个类与函数中，依据代码注释逐步解析。商业商业

       在代码中，源码源码forward_features函数负责模型的商业商业核心逻辑，包括patch切割与mixing过程。源码源码这些操作由PatchEmbed类实现。商业商业位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到，源码源码增加模型的商业商业表示能力。

       关键模块AFNO2d位于代码中，它基于FNO的原理，负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用，实现数据的转换与混合。

       经过数个L layer处理后，模型进入类似解码器的结构，用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现，以解决特定分类问题。

       本文通过梳理代码流程与结构图，178电玩新版源码直观展示了AFNO模型的工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文，深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用，如FourCastNet。

马斯克为什么一定要开源ai?

       马斯克坚持开源AI的主要原因是他相信开源可以促进技术的透明性、安全性和创新性。

       首先，开源AI有助于增加技术的透明度。在封闭的源代码环境中，AI系统的内部工作原理对外界来说是不透明的，这可能导致人们对系统的不信任。开源则允许任何人查看和理解AI系统的源代码，从而增加公众对技术的信任。马斯克作为一个科技领袖，深知透明度对于建立公众信任的重要性。

       其次，开源AI有助于提高安全性。由于AI系统的复杂性，封闭的源代码环境可能隐藏着安全漏洞，这些漏洞可能被恶意利用。通过开源，安全专家可以更容易地发现和修复这些漏洞，从而提高整个系统的安全性。马斯克对AI安全性的食堂充值系统源码关注反映了他对技术可能带来的潜在风险的深刻认识。

       再者，开源AI可以推动创新。开源环境鼓励开发者之间的合作和共享，这有助于加速技术的迭代和创新。当更多的人可以访问和修改源代码时，更有可能产生新的想法和解决方案。马斯克一直致力于推动科技创新，他相信开源是实现这一目标的重要途径。

       最后，马斯克的开源立场也反映了他对技术民主化的追求。他认为技术应该造福于全人类，而不是被少数人或公司所垄断。开源AI有助于打破技术壁垒，让更多的人能够参与到AI技术的发展中来，从而实现技术的民主化。

       综上所述，马斯克坚持开源AI的原因是多方面的，包括增加技术透明度、提高安全性、推动创新以及追求技术民主化。这些原因共同体现了马斯克对AI技术的深刻理解和远见卓识。

AI顶底公式？

       趋势:SMA(((CLOSE-LLV(LOW,))/(HHV(HIGH,)-LLV(LOW,))*),3,1) ,COLORGREEN;

       STICKLINE(趋势>,趋势,,4,0),COLORB;

       STICKLINE(>趋势,趋势,,4,0),COLOR;

       IF(趋势>, 趋势,DRAWNULL), COLORRED;

       RSV:=(CLOSE-LLV(CLOSE,9))/(HHV(CLOSE,9)-LLV(CLOSE,9))*;

       K:=SMA(RSV,3,1);

       D:=SMA(K,3,1);

       TYP:=(HIGH+LOW+CLOSE)/3;

       CCI:=(TYP-MA(TYP,))/(0.*AVEDEV(TYP,));

       DIFF:=EMA(CLOSE,2)-EMA(CLOSE,);

       DEA:=EMA(DIFF,6);

       MACD:=2*(DIFF-DEA);

       转点:=IF(K>D AND CCI>0 AND DIFF>DEA AND MACD>0,1,0);

       STICKLINE(转点=1,,,6,0),COLORYELLOW;

       STICKLINE(转点=0,,,6,0),COLORCYAN;

       顶部:,COLORYELLOW;

       底部:,COLORCYAN;

       判断:SMA(趋势,3,1),COLORFFFF, LINETHICK2;

       IF( 趋势>判断,判断,DRAWNULL), COLORYELLOW, LINETHICK2;

       IF( 趋势<判断,判断,DRAWNULL) ,COLORFFF,LINETHICK2;

       DRAWICON(CROSS(趋势,判断),判断,1);

       DRAWICON(CROSS(趋势,顶部),顶部,2);

       LC:= REF(CLOSE,1);

       RSI:=SMA(MAX(CLOSE-LC,0),6,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),6,1)*;

       VAR1:=(HHV(HIGH,9)-CLOSE)/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*-;

       VAR2:=SMA(VAR1,9,1)+;

       VAR3:=(CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*;

       VAR4:=SMA(VAR3,3,1);

       VAR5:=SMA(VAR4,3,1)+;

       VAR6:=VAR5-VAR2;

       短线1: IF(VAR6>,VAR6-,0),COLORA6B8C1;

       VAR2Q:=REF(LOW,1);

       VAR3Q:=SMA(ABS(LOW-VAR2Q),3,1)/SMA(MAX(LOW-VAR2Q,0),3,1)*;

       VAR4Q:=EMA(IF(CLOSE*1.3,VAR3Q*,VAR3Q/),3);

       VAR5Q:=LLV(LOW,);

       VAR6Q:=HHV(VAR4Q,);

       VAR7Q:=IF(MA(CLOSE,),1,0);

       VAR8Q:=EMA(IF(LOW<=VAR5Q,(VAR4Q+VAR6Q*2)/2,0),3)/*VAR7Q;

       VR2:=REF(LOW,1);

       VR3:=SMA(ABS(LOW-VR2),3,1)/SMA(MAX(LOW-VR2,0),3,1)*;

       VR4:=EMA(IF(CLOSE*1.3,VR3*,VR3/),3);

       VR5:=LLV(LOW,);

       VR6:=HHV(VR4,);

       VR7:=IF(MA(CLOSE,),1,0);

       VR8:=EMA(IF(LOW<=VR5,(VR4+VR6*2)/2,0),3)/*VR7;

       VR9:=IF(VR8>,,VR8);

       主力进场:STICKLINE(VR9>-,0,VR9,3,0), , COLORFFFF;

       洗盘:IF(VR9<REF(VR9,1),VR9,0),COLORGREEN,NODRAW;

       STICKLINE(VR9<REF(VR9,1),0,VR9,3,0),COLORGREEN;

       短线获利:STICKLINE(REF("KDJ.J",1)<0 AND "KDJ.J">0,,,2,0),COLORYELLOW;

       VARK1:=(CLOSE-LLV(LOW,))/(HHV(HIGH,)-LLV(LOW,))*;

       VARK2:=REVERSE(VARK1);

       VARK3:=SMA(VARK1,3,1);

       逃顶:=CROSS(,RSI);

       STICKLINE( 逃顶,逃顶,,5,0),COLORFF;

       STICKLINE( 逃顶,逃顶,,3,0),COLORFF;

       STICKLINE( 逃顶,逃顶,,2,0),COLORFFAA;

       STICKLINE( 逃顶,逃顶,,1,0),COLORFFCC;

       D1:=(C+L+H)/3;

       D2:=EMA(D1,6);

       D3:=EMA(D2,5);

       BBUY:=CROSS(D2,D3);

       风险区:,COLORFFFF;

       安全区:,COLORYELLOW,POINTDOT;

       天线:,COLORFFFF;

       强弱线:,COLORGREEN,POINTDOT;

       DRAWICON(BBUY,(LOW *1),1);

       VARR1:=SMA(MAX(CLOSE-REF(C,1),0),6,1)/SMA(ABS(CLOSE-REF(C,1)),6,1)*;

       DRAWICON(CROSS(,VARR1),HIGH,);

       DRAWTEXT(CROSS(,VARR1),,'逃'),COLORYELLOW;

       MAV:=(2*C+H+L)/4;

       VAR9:=LLV(LOW,);

       VAR7:=HHV(HIGH,);

       SK:= EMA((MAV-VAR9)/(VAR7-VAR9)*,);

       SD: EMA(0.*REF(SK,1)+0.*SK,2);

       高抛:, POINTDOT;

       低吸:, POINTDOT;

       强弱分界:, POINTDOT;

       DRAWTEXT(CROSS(SD,),低吸,'●主力'),COLORF0FF,LINETHICK3;

程序员必备的5类AI工具盘点

       在软件开发领域，人工智能技术正在飞速发展，推动了创新和进步。仿36氪源码从代码生成到自动化测试，AI工具正在改变软件开发的方式和未来。以下将为您盘点软件开发领域中最具创新性和影响力的5类AI工具。

       一、编程辅助AI工具

       1. GitHub Copilot：由GitHub与OpenAI合作开发的智能代码补全和生成工具，与程序员常用的代码编辑器无缝集成，超过数百万人在使用。

       2. CodeGeeX：国内人工智能公司智谱AI开发的免费AI编程工具，支持多种编程语言，实现代码的生成与补全、自动添加注释、代码翻译以及智能问答等功能。

       3. Codeium：基于AI技术构建的AI代码编程工具，提供代码自动补全和搜索功能，帮助开发人员更快、更高效地编写代码。

       二、代码Review AI工具

       1. DeepSource：自动代码审查和分析工具，支持多种编程语言，提供静态代码分析规则，检测潜在的代码错误、安全漏洞和代码风格问题。

       2. DeepCode AI：基于AI的代码审查工具，使用机器学习算法分析代码库，识别潜在的腾讯云源码下载安全漏洞、错误风险和性能问题。

       三、代码测试AI工具

       1. CodiumAI：AI代码测试和分析工具，智能分析开发者编写代码、文档字符串和注释，提供测试建议和提示。

       2. Testim：基于AI的现代UI测试工具，提供快速、低代码编写和代码定制功能，自愈式人工智能定位器，以及用于高效扩展质量程序的TestOps工具。

       四、代码重构AI工具

       1. Sourcery：自动代码重构工具，分析代码并自动应用一系列重构模式和最佳实践，提高代码的可读性、性能和可维护性。

       五、代码阅读AI工具

       1. Cursor：AI代码生成工具，自动生成高质量的代码，也可用于阅读项目源代码。

       更多AI工具请点击InteHub AI工具导航网（）查找。

AI辅助编程插件：Sourcegraph Cody

       Sourcegraph Cody插件是一款免费的开源AI编码助手，提供代码编写、修复和自动完成功能，并能回答编码相关问题。Cody获取整个代码库的上下文，生成更好的代码，使用广泛的API、impl和习惯用法，同时减少代码混淆。虽然支持基本的聊天功能，但其专注于解决编程问题，不涉及与话题无关的对话。Cody适用于VS Code等开发工具，安装后需通过Sourcegraph账号授权。

       以下是Cody插件的安装和使用步骤：

       1. 访问Cody官网获取安装指导。

       2. 插件安装后需授权，对于VS Code用户，通过登录Sourcegraph账号即可使用。

       3. 对于其他IDE如IDEA，需安装插件后在设置中输入Access tokens。在Sourcegraph官网创建新的token密钥，保存到IDEA的Cody设置中。

       4. 使用Cody时，只需输入代码问题或请求解释，如解释源码类的方法。

       Cody插件提供免费使用，相比其他非官方插件，其功能和价值较高，适合编程人员作为日常辅助工具。通过集成Cody，可以提高代码开发效率，解决编程问题，推荐给广大编程爱好者和专业人士使用。

马斯克兑现开源承诺，全球最大开源AI模型Grok-1来了，免费可商用

       马斯克的xAI团队兑现了开源承诺，全球最大规模的开源人工智能模型Grok-1正式发布。这款拥有亿参数的自研模型，标志着AI领域的开源里程碑，超越了OpenAI的GPT-3.5的亿参数量。

       Grok-1采用了混合专家（MoE）架构，所有权重和网络结构均遵循Apache 2.0协议开源，这体现了马斯克对开源社区的积极支持。这个模型通过集合专家智慧，通过门控网络分配任务，提升效率并保持高效学习和推理能力，每token只有%的权重被激活，展现了高效率和灵活性。

       自年月，xAI团队基于JAX库和Rust语言从零开始训练Grok-1。尽管未公开具体测试数据，但Grok-1的性能和潜力已引起行业关注。开源后，无论是个人还是商业用户，均可免费商用Grok-1，这将推动模型创新与应用的广泛发展。

       在技术层面，Grok-1的源代码和权重文件已存储在GitHub，总计约GB，项目已获得大量关注。运行Grok-1需庞大的GPU资源，如8xH配置的GB内存。Grok-1的开源历史始于Grok-0，其性能显著提升后，最终发展为Grok-1，挑战业界标准。

       马斯克的开源行动回应了与OpenAI的互动，展示了他的承诺和开源精神。这不仅推动了马斯克与OpenAI间的竞争，也预示着更大的Grok-1.5版本可能即将到来。

       业界普遍采用先进模型收费，开源较低版本的策略。这对开发者而言，意味着更多选择和竞争，促使企业不断创新。Grok-1的开源对整个AI领域的未来发展具有重要影响，展示了技术共享的力量和市场策略的智慧。

高度优化，京东AI开源的二值网络inference框架

       京东 AI 开源了一个高度优化的针对 ARM 指令集的二值网络推理框架 dabnn。dabnn 是首个针对二值网络的开源推理框架，相较于 BMXNet，其速度提升了一个数量级。dabnn 已在 ACM MM 的 Open Source Software Competition 中被接收。

       二值网络是一种特殊神经网络，权重和中间特征被压缩至 1 位，实现了网络量化到极致。二值网络的优势在于 1 位乘加操作能通过位运算高效实现，使其能在主流硬件平台上无缝运行。相比之下，三值、2 位、4 位等量化网络需特殊硬件平台支持，且在计算效率上无法与二值网络匹敌。

       在二值网络领域，已有 BMXNet、BitStream、BitFlow 等推理框架。然而，这些框架或无源代码，或速度较慢。dabnn 则填补了这一空白，提供了针对 ARM 指令集高度优化的推理框架。论文证实了 dabnn 的高效性，并在 ACM MM 的 Open Source Software Competition 中被接收。

       dabnn 通过使用 Binary Direct Convolution 实现二值卷积，而非 BMXNet 使用的 BGEMM。这种策略减少了 addv 指令的使用，优化了 ARM 架构下的计算过程。实验对比显示，dabnn 在 3x3 卷积上的推理速度相较于 TensorFlow Lite 提升了 8~ 倍，相较于 BMXNet 提升了 7~ 倍。

       为方便使用，dabnn 开源了将 ONNX 模型转换为 dabnn 模型的工具。这一功能使得 dabnn 可与几乎所有训练框架兼容。与 BMXNet 相比，dabnn 提供了更广泛的模型转换支持。

       自发布以来，dabnn 已被多个二值网络研究项目采用，包括商汤科技的 IR-Net 和北航等机构的 Balanced Binary Neural Networks with Gated Residual。这些应用展示了 dabnn 在二值网络领域的重要性与实用性。