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模型的源码源码模型驱动源码主干框架在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，莎莎影视源码直观展示了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安全性的安卓 框架 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？
已通达信为例，AI分时顶底公式如下：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。怎么解析exe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gdb 指定源码目录安全漏洞、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。
