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標簽 > 大模型
以大模型作為基礎(chǔ)模型支撐AI產(chǎn)業(yè)應用邏輯已經(jīng)被證明實用性,AI大模型為AI落地應用提供了一種通用化的解決方案;各自各樣參數(shù)不一、面向不同行業(yè)、面向不同任務的“大模型”也陸續(xù)發(fā)布,大模型已經(jīng)成為整個AI 界追逐的寵兒,AI大模型有效果好、泛化性強、研發(fā)流程標準化程度高等特點。
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高分辨率遙感圖像已經(jīng)成為復雜變化檢測的有力工具。然而,在復雜場景中執(zhí)行穩(wěn)健的變化檢測仍然是一個艱巨的挑戰(zhàn)。變化檢測聚焦“非語義變化”中的“有效變化”,即...
大語言模型:主要應用于工業(yè)問答交互、內(nèi)容生成,以提升任務處理效率為主,暫未觸及工業(yè)核心環(huán)節(jié) 有望形成具有認知智能的數(shù)字員工及超級自動化鏈路...
大模型時代下算力芯片的背后——高速互連技術(shù)會成為性能突破口?
相信資深的PC玩家大概率都聽說過“四路泰坦”的傳說,這是指在配備四個PCIe插槽的主板上使用了四塊“泰坦”顯卡(這是當時最強的旗艦級顯卡型號),通過英偉...
面向表格數(shù)據(jù)的推理任務,在計算機領(lǐng)域,特別是自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)領(lǐng)域的研究中扮演著重要角色[1...
進一步,為了支持這一研究領(lǐng)域的模型訓練和評估,研究團隊在LVIS數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)之上,借助GPT-4V構(gòu)建了一個面向多目標推理分割場景的數(shù)據(jù)集MUSE,它包...
在機器學習新浪潮中,最讓人擔憂的是 AI 專家們難以接受自己知識的局限性。人類發(fā)明了神經(jīng)網(wǎng)絡,更關(guān)鍵的是,還發(fā)明了一個自動優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)的算法。
2024-01-04 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習Redis 442 0
相比上一代裁判Intel而言,實際上Intel設(shè)計的游戲規(guī)則是分配了很多蛋糕給行業(yè)內(nèi)其他賽道的,而NVidia這種幾乎吃獨食的方式,也給它在各個領(lǐng)域樹立...
全微調(diào)(Full Fine-tuning):全微調(diào)是指對整個預訓練模型進行微調(diào),包括所有的模型參數(shù)。在這種方法中,預訓練模型的所有層和參數(shù)都會被更新和優(yōu)...
大模型時代,根據(jù)大模型縮放定律,大家通常都在追求模型的參數(shù)規(guī)模更大、訓練的數(shù)據(jù)更多,從而使得大模型涌現(xiàn)出更多的智能。但是,模型參數(shù)越大部署壓力就越大。即...
人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)并存
隨著人工智能時代的到來,“人形機器人+”正被視為未來數(shù)字化、智能化背景下,人工智能應用的終極賽道。首先來關(guān)注“人形機器人產(chǎn)業(yè)”。
大象機器人發(fā)布萬元級水星Mercury人形機器人產(chǎn)品系列
人形機器人作為機器人產(chǎn)業(yè)中重要的一環(huán),其有著獨特的技術(shù)和功能,廣泛應用于教育、科研、服務、娛樂和工業(yè)等領(lǐng)域,帶來了前所未有的便利和效率。
通過豐富數(shù)據(jù),生成式 AI 應用程序可以提供上下文感知交互。 LLM 驅(qū)動的功能通常依賴于特定的專有數(shù)據(jù)。簡化從多個來源引入數(shù)據(jù)對于創(chuàng)建平滑有效的模型至...
2023-12-21 標簽:AI數(shù)據(jù)連接器大模型 839 0
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