在今年的春节期间，DeepSeek 火出了圈。凭借 DeepSeek-V3 与 DeepSeek-R1 的创新技术和卓越表现，DeepSeek 迅速成为了行业内外的焦点。...
Meta Platforms 要加大对人工智能（AI）人形机器人技术的投资，计划在其 Reality Labs 部门内设立专门团队，开发能够协助体力任务的机器...
确保自主驾驶列车在铁路表面的障碍物避免至关重要，其第一步是分割铁路区域。作者选择在 Yolact 的基础上进行工作。为了解决模型预测的...
这个春节，DeepSeek可谓大红大紫，其 V3和R1等诸多版本的开源，让先进AI模型不再是海外巨头和少数人才能接触到的黑科技，先进AI模型的高...
上个月，在大模型推理需求激增的背景下，AI 大模型推理框架 vLLM 正式迎来 v1.0 版本，相比之前版本，计算效率显著优化，API 设计更加稳...
医疗 AI 并非新鲜话题，但近日方舟投资首席执行官兼投资总裁凯西·伍德 (Cathie Wood) 的表态再次点燃市场热情。在她看来，医疗保健是当...
要闻近日，科沃斯全新发布的GOAT A Series 和 GOAT O Series割草机器人，将在多国市场正式上市发售。作为业界最强的割草机器人产品之一...
强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为提升大型语言模型（Large Language Models, LLMs）推理能力的重要技术手段，特别是在需要...
我的课程笔记，欢迎关注：[链接] 。这里简要解析了一下 SGLang v0.4 版本中针对 DeepSeek 模型引入的 MLA Data Parallelism Attention ...
进入2025年，AI在全球范围内的热度持续上升。大模型的影响力辐射到生产、生活、社会文化活动，以及金融市场的方方面面。我们隐约中会有...
近日，搭载安谋科技最新一代“周易”NPU处理器的硬件平台成功运行DeepSeek-R1系列模型，性能卓越、成本优异，为用户带来了更高效、便捷的A...
医学图像分割是医学影像处理领域中关键而复杂的一步，主要是通过将医学图像中具有特殊含义的部分分割提取出来，从而可为临床诊断、康复...
当前的大型语言模型在处理长序列文本时面临挑战。主要的瓶颈在于注意力机制，它将文本处理为单词（或 tokens）序列。注意力计算的复杂度...
研究者提出了一种新的关联思维链(Chain-of-Associated-Thoughts, CoAT)方法，该方法通过整合蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, M...
人工智能 (AI) 进入汽车领域已经不再是未来世界才会出现的情景了。从能够通过每次车程汲取经验的智能导航，到驾驶员与汽车之间的智能交...
抛弃长思维链和人类的语言，直接在连续的高维潜空间用隐藏状态推理，可自适应地花费更多计算来思考更长时间。
当前，计算架构中的「武林世界」出现了状况——许多架构同时存在，有x86、鲲鹏等，提到不同人都有使用不同的架构。它们代表着不同流派或修...
涡轮叶片作为飞机发动机中最重要的部件之一，需要在超过 1000℃ 的高温下持续工作，同时承受巨大的机械应力。2018 年，美国西南航空的一...
在众多时间序列模型中，SARIMA（seasonal autoregressive integrated moving average，季节性自回归积分滑动平均模型）能够有效处理时间...
系统介绍mbp pro一、Ollama 安装与配置1.1 跨平台安装指南Ollama 作为本地运行大模型的利器，支持三大主流操作系统： {代码...} 1.2 服...
“DeepSeek R1” 刚上线时，就在全球范围内刮起了一股新的智能对话风潮。它看起来“好像什么都知道”，但在使用中，人们也会碰到重复 Debug...
大语言模型在汽车行业的最大用途（如果不是之一的话）是让人类像控制马一样控制车辆。让车辆变成能听懂人话的灵性智能体。
今年 10 月在费城开 COLM 的时候，我有幸见到了 NVDA 两篇工作的 post，一篇是 RULER，现在已经是 long context 几乎必测的 benchmark；...
过年期间沉迷休息，心怀愧疚地无视了读者催我们写DeepSeek的要求。后来我发现，这催更不仅适用于科技博主，比如在一个跟AI毫无关系的搞...
“服务器繁忙，请稍后再试”，这两天有无数慕名而来体验DeepSeek的用户，都被这句提示框，浇了一头凉水。
蛋白质的功能很大程度上取决于其 3D 结构。19 世纪中期，科学界普遍认为蛋白质结构是固定的、刚性的，类似「锁与钥匙」模型 (lock-and-k...
Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →[链接]
当模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳时，即出现“过拟合”。这意味着模型从训练数据中学习了过多的噪声模式，从而丧失了...
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