文档理解与转换技术已成为现代数字化流程中的核心组成部分。SmolDocling 作为该领域的前沿发展，代表了一种专为端到端文档转换设计的超紧凑视觉模型。该技术创新由 HuggingFace 与 IBM 联合研发，相关论文已于 2025 年 3 月发表。本文将深入分析 SmolDocling 的核心技术架构及其实现机制。
偏微分方程(PDE)是描述物理现象的基础数学工具。在简化几何形状的理想条件下，某些 PDE 问题可获得精确解析解。然而对于具有复杂边界和多维几何特征的实际工程问题，解析解通常难以获取或根本不存在。
在神经网络研究的前沿，我们正面临着模型精度与运行效率之间的权衡挑战。尽管架构优化、层融合和模型编译等技术已取得显著进展，但这些方法往往不足以同时满足边缘设备部署所需的模型尺寸和精度要求。
机器学习研究领域正经历着飞速发展，然而与此形成鲜明对比的是，已发表研究成果的代码实现往往缺失或难以获取。这种代码的缺失极大地阻碍了研究结果的可复现性，并减缓了科学进步的步伐。研究人员不得不投入大量时间和精力从论文中反向工程方法，这不仅效率低下，而且容易出错，最终阻碍了新思想的验证和进一步发展。据...
视频理解作为机器学习的核心领域，为动作识别、视频摘要和监控等应用提供了技术基础。本教程将详细介绍如何利用PyTorchVideo和PyTorch Lightning两个强大框架，构建基于 Kinetics 数据集训练的 3D ResNet 模型，实现高效的视频分类流程。
近年来，深度学习在从大型语言模型(LLM)到机器人技术再到医疗人工智能的众多领域展现出了显著成效。随着研究资源的持续投入，这一领域通过架构创新、更大规模的数据集和先进硬件而不断发展。然而，深度学习的基础构建模块——人工神经元，自 1943 年首次数学表述以来几乎保持不变。同样，其基础算法——基于梯度下降的反向传...
你刚刚完成了一个机器学习模型的训练，其验证准确率达到了 95%。交叉验证结果显示性能稳定，项目相关方对此表示认可，正准备将模型部署到生产环境。但是现实情况却令人沮丧——在实际应用环境中，这个"高性能"模型的准确率仅达到约 60%。问题究竟出在哪里？
在人工智能和机器学习领域，NVIDIA 公司凭借其 CUDA 计算生态系统和高性能 GPU 架构，已成为大型语言模型(LLM)训练与推理的主导力量。从基础实验到前沿研究，NVIDIA 的技术方案几乎成为了行业标准。作为其主要竞争对手，AMD（YES！）在 AI 计算领域的发展潜力值得关注。
随着大型语言模型(LLM)规模和复杂度的指数级增长，推理效率已成为人工智能领域亟待解决的关键挑战。当前，GPT-4、Claude 3 和 Llama 3 等大模型虽然表现出强大的理解与生成能力，但其自回归解码过程中的计算冗余问题依然显著制约着实际应用场景中的响应速度和资源利用效率。
随着大语言模型的快速发展，如何在不消耗大量计算资源的情况下优化模型性能成为业界关注焦点。模型权重合并技术提供了一种零训练成本的高效解决方案，能够智能整合多个专业微调模型的优势，无需额外训练即可显著提升性能表现。本文系统剖析 11 种前沿权重合并策略的理论基础与数学原理，从简单的线性插值到复杂的几何映...
反向传播算法自四十年前问世以来一直作为深度学习的基石，然而仍然面临两项关键技术挑战：首先由于必须存储中间激活值用于梯度计算，导致内存消耗显著；其次其本质上的顺序计算特性严重限制了模型在分布式多 GPU 环境下的并行扩展能力。近期牛津大学、Mila 研究所与 Google DeepMind 的研究团队联合提出了一种名为NoProp...
过程奖励模型(PRMs)作为验证机制在提升大型语言模型(LLMs)性能方面展现出显著潜力。而当前 PRMs 框架面临三个核心技术挑战：过程监督和泛化能力受限、未充分利用 LLM 生成能力而仅依赖标量值预测，以及在测试时计算无法有效扩展。
SmolVLM 是专为资源受限设备设计的一系列小型高效多模态模型。尽管模型规模较小，但通过精心设计的架构和训练策略，SmolVLM 在图像和视频处理任务上均表现出接近大型模型的性能水平，为实时、设备端应用提供了强大的视觉理解能力。
知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为表示不同实体间复杂关系的有效工具，已得到广泛应用。通过将信息编码为节点（实体）和边（关系），知识图谱简化了关联信息的追踪与分析。用于多模态学习的知识图谱（Knowledge Graphs for Multimodal Learning, KG4MM）借鉴了这一思想，利用知识图谱指导从图像和文本等多模态数据中...
尽管优化预训练数据混合对大型语言模型(LLM)的性能有显著影响，但确定最优数据配比仍然是一个亟待解决的挑战。为应对这一问题，英伟达提出了一种名为 CLIMB(CLustering-based Iterative data Mixture Bootstrapping)的自动化框架，该框架能够在预训练环境中系统地发现、评估并优化数据混合策略。CLIMB 通过在语义空间中...
PyTorch 作为深度学习研究与工程领域的主流框架，拥有强大的性能潜力，但许多高级性能特性往往隐藏在文档深处，未被充分利用。本文基于对多种模型架构、不同 PyTorch 版本和容器环境的实证测试，系统总结了 PyTorch 性能调优的关键技术，旨在帮助开发者构建高效、可扩展的深度学习应用。
随着人工智能生态系统的迅速演进，模型与工具之间的无缝通信已成为技术发展的关键环节。在这一背景下，模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）服务器正日益凸显其战略价值。这些服务器作为连接 AI 与现实世界的技术桥梁，实现了人工智能模型与现实应用程序、API 接口、数据库及自动化工作流程之间的有效交互，从...
随着大型语言模型(LLMs)的快速发展，高质量数据供给已成为智能系统的关键基础架构。为使人工智能系统能够生成有实际价值的分析结果，它需要获取及时、结构化且相关性高的数据源。如Crawl4AI这类工具正在革新数据获取与传递机制，使大语言模型能够动态接入多样化数据源，而无需受限于固定 API 接口的约束。
Triton 是一款开源的 GPU 编程语言与编译器，为 AI 和深度学习领域提供了高性能 GPU 代码的高效开发途径。本指南将全面阐述 Triton 的核心功能、跨平台安装方法、基础应用实例、高级性能优化策略、与 CUDA 及 PyTorch 的技术对比，以及在实际项目中的应用场景。
在人体姿态估计领域，传统方法通常将关键点作为基本处理单元，这些关键点在人体骨架结构上代表关节位置（如肘部、膝盖和头部）的空间坐标。现有模型对这些关键点的预测主要采用两种范式：直接通过坐标回归或间接通过热图（heat map，即图像空间中的密集概率分布）进行估计。尽管这些方法在实际应用中取得了显著效果，但...
