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簡化和優化生成式 AI 開發的工具備受追捧，需求與日俱增。借助基于檢索增強生成（RAG）（該技術通過從指定外部來源獲取事實資料，來提高生成式 AI 模型的準確性和可靠性）的應用和自定義模型，開發者能夠根據其具體需求調整 AI 模型。 此類工作在過去可能需要復雜的設置，而新工具使這項工作變得空前簡單。...
大家平時經常聽到的GRU是什么呢？ 首先來認識下CNN，CNN指代卷積神經網絡（Convolutional Neural Network），這是一種在人工智能和機器學習領域中常用的神經網絡架構，特別適用于處理圖像識別和計算機視覺任務。今天要給大家介紹一位新朋友，名為GRU。 Gated Recurr...
SmartNIC智能網卡/DPU數據處理引擎的下一跳ConnectX-8/BlueField-4目標速率為 800G，與1.6T Quantum和Spectrum-X配套的SmartNIC和DPU的路標仍不明晰，NVLink5.0和NVSwitch4.0可能提前發力。...
受邏輯符號領域的邏輯推理方法的啟發，我們引入了一個在一階邏輯下完備的邏輯推理范式歸結反演（其推理過程不會受到條件1的約束）來提高完備性，并提出一個新的推理框架GFaiR。...
為了解決這個問題，這篇研究提出了一種指令層次結構（instruction hierarchy）。它明確定義了不同指令的優先級，以及當不同優先級的指令發生沖突時，LLM應該如何表現。...
機器學習可視化（簡稱ML可視化）一般是指通過圖形或交互方式表示機器學習模型、數據及其關系的過程。目標是使理解模型的復雜算法和數據模式更容易，使技術和非技術利益相關者更容易理解它。...
同時根據測試精度，可以看出，通過添加第一次訓練多得到的支持向量，而非將全體數據進行二次訓練，能夠達到同樣的效果。...
最大的區別ChatGPT是通過對話數據進行預訓練，而不僅僅是通過單一的句子進行預訓練，這使得ChatGPT能夠更好地理解對話的上下文，并進行連貫的回復。...
如今，機器學習的應用廣泛，包括人臉識別、醫療診斷等，為復雜問題和大量數據提供解決方案。機器學習算法能基于數據產生成功的分類模型，但每個數據都有其問題，需定義區別特征進行正確分類。...
圖像預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；隨后利用數學形態學、傅里葉變換、Gabor 變換等算法以及機器學習模型完成缺陷的標記與檢測。...
隨著深度學習技術的興起，計算機視覺的許多傳統領域都取得了突破性進展，例如目標的檢測、識別和分類等領域。近年來，研究人員開始在視覺SLAM算法中引入深度學習技術，使得深度學習SLAM系統獲得了迅速發展，并且比傳統算法展現出更高的精度和更強的環境適應性。...
算法歷程：線性回歸是一種古老的統計方法，它試圖找到最佳擬合數據的直線或超平面，最早可以追溯到19世紀初的高斯最小二乘法理論。...
除了輕量級架構設計外，作者提到了可以應用于壓縮給定架構的各種高效算法。例如，量化方法 旨在減少數據所需的存儲空間，通常是通過用8位或16位數字代替32位浮點數，甚至使用二進制值表示數據。...
循環神經網絡（RNN）：用于序列數據建模和自然語言處理任務的常用模型，傳統神經網絡的結構比較簡單，通常為：輸入層 – 隱藏層 – 輸出層。...
張量是一個多維數組，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。張量可以有任意數量的維度，而不僅僅是一維（向量）或二維（矩陣）。...
當攝像頭和人工智能結合起來捕捉圖像和數據時，它們可以徹底改變機器與世界的交互方式 感知型人工智能讓機器人可以通過視覺能力感知周圍環境中發生的一切，并做出重要決策，確保其運行速度不會減慢，其中包括做出對其角色來說至關重要的實時決策。...
除了Ethos-U85之外，Arm還推出了全新的物聯網參考設計平臺Corstone-320。該平臺將Arm最高性能的Cortex-M85 CPU、Mali-C55圖像信號處理器和Ethos-U85 NPU結合在一起，為語音、音頻和視覺等邊緣AI應用提供了所需的性能支持。...
這種理解導致了卷積神經網絡。網絡的第一層由掃描圖像的小塊神經元組成 - 一次處理幾個像素。通常這些是9或16或25像素的正方形。...
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