1，去除更多的先驗，讓卷積網絡可以更加自主地優化更大比例的參數，例如：可變形卷積 2，增加更多的先驗，讓卷積網絡可以有更好的單位參數可辨識能力，例如：SE-net
隨着人工智能技術的不斷髮展，AI大模型成爲推動生產、生活方式變革，助推產業智能化轉型升級，驅動數字經濟高質量發展等社會經濟發展方面的新引擎。爲了全面展示AI大模型的發展全貌，爲各界提供新思路，本文將對AI大模型應用架構（ALLMA）白皮書進
隨着人工智能技術的日益成熟，大模型成爲了衆多領域的研究熱點。大模型通過龐大的數據量和複雜的網絡結構，實現了對數據的深度挖掘和高效處理。然而，大模型的龐大體積和高計算成本也限制了其在一些實際場景中的應用。爲了解決這一問題，文心大模型ERNIE
隨着信息技術的快速發展，文檔處理已經成爲日常生活和工作中不可或缺的一部分。傳統的文檔處理方法往往需要人工參與，效率低下且易出錯。近年來，隨着深度學習技術的突破，文檔圖像大模型在智能文檔處理領域嶄露頭角，爲提升文檔處理性能提供了新的解決方案。
4 月 16 日，以“創造未來”爲主題的 Create 2024 百度 AI 開發者大會在深圳國際會展中心成功舉辦。百度首席技術官王海峯以“技術築基，星河璀璨”爲題，發表演講，解讀了智能體、代碼、多模型等多項文心大模型的關鍵技術和最新進展。
檢索增強生成（RAG）是一種新興的 AI 技術棧，通過爲大型語言模型（LLM）提供額外的“最新知識”來增強其能力。 基本的 RAG 應用包括四個關鍵技術組成部分： Embedding 模型：用於將外部文檔和用戶查詢轉換成 Embeddi
隨着人工智能技術的快速發展，大模型已成爲許多領域的熱門話題。然而，大模型的創建並不是一件容易的事情。在本文中，我們將從零開始學習如何創建一個大模型，幫助讀者掌握大模型的創建過程。 一、數據收集 創建大模型的首要任務是收集數據。數據是大模型的
作爲人工智能的核心基礎技術，深度學習具有很強的通用性，大模型技術在深度學習的基礎上，通過構建更加龐大神經網絡模型和應用transformer等更加領先的算法，使模型的處理能力產生質的飛躍。飛槳（PaddlePaddle）以百度多年的深度學習
IntelliJ IDEA，是java編程語言開發的集成環境。IntelliJ在業界被公認爲最好的java開發工具，尤其在智能代碼助手、代碼自動提示、重構、JavaEE支持、各類版本工具(git、svn等)、JUnit、CVS整合、代碼分析
在當今數據驅動的時代，大模型推理框架已經成爲人工智能領域的重要支柱。本文將通過簡明扼要、清晰易懂的方式，帶領讀者深入瞭解大模型推理框架的原理、應用領域和實踐經驗，幫助讀者更好地掌握這一技術，並在實際工作中發揮其價值。 一、大模型推理框架簡介
隨着金融行業的快速發展，大數據和人工智能技術的應用越來越廣泛。在這個背景下，深度學習模型在金融領域的應用逐漸受到重視。然而，傳統的深度學習模型在金融場景中面臨着數據量大、模型複雜度高、計算資源有限等挑戰。爲了解決這個問題，Lora框架應運而
隨着深度學習的發展，模型規模逐漸增大，數據量和計算需求也呈爆炸式增長。在單個計算設備上完成大模型的訓練變得不切實際，因此，分佈式訓練成爲了解決這一問題的關鍵。在分佈式訓練中，數據並行是一種非常有效的策略，通過將數據和計算任務分佈到多個計算設
隨着科技的飛速發展，人工智能（AI）已經滲透到我們生活的方方面面，尤其在製造業中，AI大模型的應用正在改變着傳統的生產模式。本文將探討AI大模型在智能製造領域的應用，以及它如何成爲提升生產力的關鍵力量。 首先，AI大模型爲智能製造提供了強大
1. Stable diffusion 初學者指南 想掌握Stable Diffusion AI技術嗎？ 這份初學者指南專爲完全沒接觸過Stable Diffusion或任何AI圖像生成器的新手設計。跟隨本指南，你將瞭解Stable Dif
隨着人工智能技術的快速發展，開源語言大模型在各個領域的應用越來越廣泛。但是，如何正確選擇和應用開源語言大模型，以及如何在實踐中避免常見錯誤，對於很多初學者來說仍然是一個挑戰。本文將帶您走進開源語言大模型的世界，探索其原理、選擇、應用以及實踐
系列重啓之CPL。 1 Coding: 1.一個Python庫用來分析城市路網的工具箱，城市形態分析工具。 Madina 2.SkyPilot：在任何雲上運行 LLM、AI 和 Batch。 通過簡單的界面即可實現最大程度的節省性能、最高
