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簡化和優(yōu)化生成式 AI 開發(fā)的工具備受追捧，需求與日俱增。借助基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）（該技術(shù)通過從指定外部來源獲取事實(shí)資料，來提高生成式 AI 模型的準(zhǔn)確性和可靠性）的應(yīng)用和自定義模型，開發(fā)者能夠根據(jù)其具體需求調(diào)整 AI 模型。 此類工作在過去可能需要復(fù)雜的設(shè)置，而新工具使這項(xiàng)工作變得空前簡單。...
大家平時(shí)經(jīng)常聽到的GRU是什么呢？ 首先來認(rèn)識(shí)下CNN，CNN指代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network），這是一種在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，特別適用于處理圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。今天要給大家介紹一位新朋友，名為GRU。 Gated Recurr...
SmartNIC智能網(wǎng)卡/DPU數(shù)據(jù)處理引擎的下一跳ConnectX-8/BlueField-4目標(biāo)速率為 800G，與1.6T Quantum和Spectrum-X配套的SmartNIC和DPU的路標(biāo)仍不明晰，NVLink5.0和NVSwitch4.0可能提前發(fā)力。...
受邏輯符號(hào)領(lǐng)域的邏輯推理方法的啟發(fā)，我們引入了一個(gè)在一階邏輯下完備的邏輯推理范式歸結(jié)反演（其推理過程不會(huì)受到條件1的約束）來提高完備性，并提出一個(gè)新的推理框架GFaiR。...
人工智能 (AI) 系統(tǒng)及其大型數(shù)據(jù)集、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和計(jì)算硬件的高速發(fā)展，為各種領(lǐng)域帶來了重大機(jī)遇，但也帶來了巨大的挑戰(zhàn)。...
為了解決這個(gè)問題，這篇研究提出了一種指令層次結(jié)構(gòu)（instruction hierarchy）。它明確定義了不同指令的優(yōu)先級(jí)，以及當(dāng)不同優(yōu)先級(jí)的指令發(fā)生沖突時(shí)，LLM應(yīng)該如何表現(xiàn)。...
機(jī)器學(xué)習(xí)可視化（簡稱ML可視化）一般是指通過圖形或交互方式表示機(jī)器學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)及其關(guān)系的過程。目標(biāo)是使理解模型的復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易，使技術(shù)和非技術(shù)利益相關(guān)者更容易理解它。...
同時(shí)根據(jù)測試精度，可以看出，通過添加第一次訓(xùn)練多得到的支持向量，而非將全體數(shù)據(jù)進(jìn)行二次訓(xùn)練，能夠達(dá)到同樣的效果。...
最大的區(qū)別ChatGPT是通過對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，而不僅僅是通過單一的句子進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，這使得ChatGPT能夠更好地理解對(duì)話的上下文，并進(jìn)行連貫的回復(fù)。...
如今，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用廣泛，包括人臉識(shí)別、醫(yī)療診斷等，為復(fù)雜問題和大量數(shù)據(jù)提供解決方案。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生成功的分類模型，但每個(gè)數(shù)據(jù)都有其問題，需定義區(qū)別特征進(jìn)行正確分類。...
圖像預(yù)處理通常包括直方圖均衡化、濾波去噪、灰度二值化、再次濾波幾部分，以得到前后景分離的簡單化圖像信息；隨后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、傅里葉變換、Gabor 變換等算法以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型完成缺陷的標(biāo)記與檢測。...
隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，計(jì)算機(jī)視覺的許多傳統(tǒng)領(lǐng)域都取得了突破性進(jìn)展，例如目標(biāo)的檢測、識(shí)別和分類等領(lǐng)域。近年來，研究人員開始在視覺SLAM算法中引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，使得深度學(xué)習(xí)SLAM系統(tǒng)獲得了迅速發(fā)展，并且比傳統(tǒng)算法展現(xiàn)出更高的精度和更強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性。...
算法歷程：線性回歸是一種古老的統(tǒng)計(jì)方法，它試圖找到最佳擬合數(shù)據(jù)的直線或超平面，最早可以追溯到19世紀(jì)初的高斯最小二乘法理論。...
除了輕量級(jí)架構(gòu)設(shè)計(jì)外，作者提到了可以應(yīng)用于壓縮給定架構(gòu)的各種高效算法。例如，量化方法 旨在減少數(shù)據(jù)所需的存儲(chǔ)空間，通常是通過用8位或16位數(shù)字代替32位浮點(diǎn)數(shù)，甚至使用二進(jìn)制值表示數(shù)據(jù)。...
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：用于序列數(shù)據(jù)建模和自然語言處理任務(wù)的常用模型，傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)比較簡單，通常為：輸入層 – 隱藏層 – 輸出層。...
張量是一個(gè)多維數(shù)組，可以看作是向量和矩陣的更底層的表示，向量和矩陣是張量的特例。例如向量是一維的張量，矩陣是二維的張量。張量可以有任意數(shù)量的維度，而不僅僅是一維（向量）或二維（矩陣）。...
指對(duì)數(shù)據(jù)的若干特征與若干標(biāo)簽(類型)之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行建模的過程。只要模型被確定，就可以應(yīng)用到新的未知數(shù)據(jù)上。...
當(dāng)攝像頭和人工智能結(jié)合起來捕捉圖像和數(shù)據(jù)時(shí)，它們可以徹底改變機(jī)器與世界的交互方式 感知型人工智能讓機(jī)器人可以通過視覺能力感知周圍環(huán)境中發(fā)生的一切，并做出重要決策，確保其運(yùn)行速度不會(huì)減慢，其中包括做出對(duì)其角色來說至關(guān)重要的實(shí)時(shí)決策。...
除了Ethos-U85之外，Arm還推出了全新的物聯(lián)網(wǎng)參考設(shè)計(jì)平臺(tái)Corstone-320。該平臺(tái)將Arm最高性能的Cortex-M85 CPU、Mali-C55圖像信號(hào)處理器和Ethos-U85 NPU結(jié)合在一起，為語音、音頻和視覺等邊緣AI應(yīng)用提供了所需的性能支持。...
這種理解導(dǎo)致了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的第一層由掃描圖像的小塊神經(jīng)元組成 - 一次處理幾個(gè)像素。通常這些是9或16或25像素的正方形。...
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