甲子智库在上一篇关于自动驾驶的文章中，简述了AI大模型技术在自动驾驶系统研发过程中的应用价值和重要性，并提到了特斯拉FSD V12带起的...
Apache TVM 是一个端到端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 →Apache TVM 是一个端...
深度学习技术的持续进步已经为自动驾驶感知能力带来了革命性的提升。技术演进的每一步，从卷积神经网络（CNN）到循环神经网络（RNN），...
今年7月31日，IDC发布最新预测称，2024年全球GenAI智能手机的出货量将同比增长363.6%，达到2.342亿部，占2024年整个智能手机市场的19%。...
第一是RAG（Retrieval-augmented Generation）——检索增强。百度是国内最早强调检索增强技术的公司，到今天这一技术已经成为行业共识。李...
Henry Chesbrough在著作《通过技术创新盈利势在必行》中，曾提出过一个创新的“漏斗模型”。开放式创新一开始鼓励百花齐放，但最终只有10%...
2017年，Google团队发表了一篇文章《Attention Is All You Need》。这篇开创性的论文介绍了基于Transformer的深度学习架构。Transformer...
美国国家工程院外籍院士沈向洋曾强调：「如果说今天有什么事是我们一定要做的，那就是 AI for Science。难以想象今天还有什么事情比它更...
在机器学习和数据分析中，我们经常需要验证数据是否符合某种特定的分布（如正态分布）。这种验证对于选择合适的统计方法和机器学习模型...
导语自 2015 年 TensorFlow 开源以来，伴随着深度学习的迅猛发展，通用深度学习框架经历了 10 年的高速发展，大浪淘沙，余者寥寥。曾几...
本文着重分析 OpenRLHF 中的PPO-Ray 训练架构设计，没有使用过 Ray 的朋友也可以通过本文快速上手，本文共分成四块：
在地球科学研究中，地表热流 (Surface Heat Flow, SHF) 作为地球深层热能释放的重要表征，一直备受关注。地表热流不仅是地球内部能量驱...
这个让很多人感到陌生的品类，却在消费略显疲软的时代异军突起。去年双十一期间，添添闺蜜机各平台累计销量超过12000台，全网销售额突破...
具体表现为，一种AI技术爆火之后大家先是惊叹，什么“人人都被AI创飞了”之类的。紧接着，在这条赛道真正热起来之后就会转变为质疑：你做...
木材种类识别在各个行业中起着关键作用，从确保木材制品的合法性到推进生态保育工作。本文介绍了 WoodYOLO，一种专门针对显微木材纤维分...
在大型语言模型(LLMs)相关的人工智能突破中，图神经网络(GNNs)与 LLMs 的融合已成为一个极具前景的研究方向。这两类模型的结合展现出显...
AlphaFold2 自发布以来就在 AI4S 领域引起轰动，更拿下了今年的诺贝尔奖。AlphaFold3 作为其升级版，不仅能够预测蛋白质的结构，还能够...
3D 模型在游戏开发、影视动画、虚拟现实 (VR) 等多个行业和场景中发挥着重要作用，但现有的 3D 生成扩散模型在快速生成和泛化能力上仍存...
本文提出 ViTOC（视觉 Transformer 和目标感知描述生成器），一种用于图像描述的视觉语言模型，可解决生成描述的准确性和多样性的挑战。...
蒙特卡洛模拟是一种基于重复随机抽样获取数值结果的计算算法。该方法的核心原理在于利用随机性解决本质上可能具有确定性的问题。其命名...
在现代预测分析领域，准确评估预测结果的不确定性已成为一个关键挑战。预测的不确定性量化不仅能够提供更可靠的决策支持，还能深入揭示...
为了给 OpenRLHF 写一个 weight_update 接口，怜悯给我说，”你只需要学习 torch.dist。”我当时一听，“我怎么记得有个 torch 的接口是...
Sora，自2月16日OpenAI发布后一直被吐槽是“技术期货”，终于在12月10日，正式版Sora露面了，可以生成最高 1080p 分辨率、最长 20 秒的视频。
疾病、经济危机、失业、灾害……人类世界长期以来被各种各样的问题「侵扰」，了解人口动态对于解决这类复杂的社会问题至关重要。 政府相关...
对于标量函数 f(x): Rⁿ → R，其梯度由函数的偏导数构成向量场。梯度向量指向函数值增长最快的方向，其模长等于该方向的方向导数。
我的课程笔记，欢迎关注：[链接] 。这节课详细介绍了 Triton 编译器的内部工作原理。文章首先介绍了 CUDA 编译器（NVCC）的工作流程，然...
以《星际穿越》作为创意来源。将企业/数据中心从VMware迁移，比作从旧星际出发寻找新的星际家园。理解从VMware迁移到华为DCS的必要性与...
大多数常用的数据分块方法（chunking）都是基于规则的，采用 fixed chunk size（译者注：将数据或文本按照固定的大小进行数据分块）或 o...
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