*附件:ai study.zip*附件:融合AI的OpenHarmony應(yīng)用軟件開發(fā):ai學(xué)習(xí)自律輔助軟件.pdf
基于開源鴻蒙編寫的ai輔
發(fā)表于 11-12 15:38
NVIDIA 秉持對開源的長期承諾,推出了面向語言、機器人和生物學(xué)的全新開源 AI 技術(shù),為構(gòu)建開源生態(tài)系統(tǒng)做出貢獻,擴展 AI 的普及并推
發(fā)表于 11-06 11:49
?642次閱讀
主要步驟:
①溯因②假說③實驗
1、科學(xué)推理的類型
①演繹②歸納
2、自動化科學(xué)發(fā)現(xiàn)框架
AI-笛卡兒-----自動化科學(xué)發(fā)現(xiàn)框架,利用數(shù)據(jù)和知識來生成和評估候選的科學(xué)假說。
4項規(guī)則:三、直覺
發(fā)表于 09-17 11:45
本期內(nèi)容由AI Model SIG提供,介紹了在開源鴻蒙中,利用MNN開源框架開發(fā)AI應(yīng)用以及基于MNN源碼編譯與Har包封裝的方法。
發(fā)表于 09-04 11:31
?3501次閱讀
創(chuàng)新、應(yīng)用創(chuàng)新、系統(tǒng)創(chuàng)新五個部分,接下來一一解讀。
算法創(chuàng)新
在深度學(xué)習(xí)AI芯片的創(chuàng)新上,書中圍繞大模型與Transformer算法的算力需求,提出了一系列架構(gòu)與方法創(chuàng)新,包括存內(nèi)計算技術(shù)、基于開源
發(fā)表于 07-28 13:54
GitHub等平臺上尋找感興趣的AI開源項目。例如,可以參與一些小型的深度學(xué)習(xí)框架改進項目,或者數(shù)據(jù)標注工具的開發(fā)項目。通過參與這些項目,可以學(xué)習(xí)到實際的代碼開發(fā)規(guī)范,與其他開發(fā)者交流合作,了解行業(yè)內(nèi)的最佳
發(fā)表于 07-08 17:44
視覺開發(fā)板開箱即用的離線AI能力,分類列出學(xué)習(xí)課程知識點和實操參考,希望能夠幫助大家快速掌握離線 AI 智能硬件的基礎(chǔ)知識與實戰(zhàn)技能,同時了解相關(guān)AI技術(shù)在實際場景的應(yīng)用情況。正文按入下框架
發(fā)表于 07-04 11:14
Nordic Semiconductor 于 2025 年收購了 Neuton.AI,這是一家專注于超小型機器學(xué)習(xí)(TinyML)解決方案的公司。
Neuton 開發(fā)了一種獨特的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架,能夠
發(fā)表于 06-28 14:18
模型庫的限制,聯(lián)發(fā)科還首發(fā)了開源彈性架構(gòu)。區(qū)別于過往的開放接口,只能部署特定架構(gòu)模型,開放彈性架構(gòu)允許開發(fā)者直接調(diào)整平臺源代碼,無需等待芯片廠商的支持,即可完成目標或其他自研大模型輕松部署。讓AI
發(fā)表于 04-13 19:52
1. 基于RISC-V的開源AI MPU/加速器 ? ?**(1) SiFive Intelligence系列**? ? 特點 ?:SiFive提供開源的RISC-V IP核,支持AI
發(fā)表于 04-02 17:44
?2134次閱讀
和 Renesas一直致力于推動開源生態(tài)的發(fā)展,并積極合作打造高效、開放的計算平臺。BPI-AI2N & BPI-AI2N Carrier 的發(fā)布,不僅為開發(fā)者提供了強大的硬
發(fā)表于 03-19 17:54
技術(shù)、嵌入式系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域展開深度合作,為全球開發(fā)者和企業(yè)用戶提供更強大的解決方案。
Banana Pi 長期以來致力于推動開源硬件的發(fā)展,憑借豐富的產(chǎn)品線和強大的社區(qū)支持,成為開發(fā)者和行業(yè)用戶
發(fā)表于 03-12 09:43
隨著AI應(yīng)用的廣泛深入,單一框架往往難以滿足多樣化的需求,因此,AI開發(fā)框架的集成成為了提升開發(fā)效率、促進技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵路徑。以下,是對AI
發(fā)表于 01-07 15:58
?898次閱讀
一、總體概述K1 系列是基于 RISC - V 開源指令集打造的 AI CPU,致力于構(gòu)建更通用、高能效的 AI 處理器平臺,推動全球開源、
發(fā)表于 01-06 17:37
開源AI模型庫是指那些公開源代碼、允許自由訪問和使用的AI模型集合。這些模型通常經(jīng)過訓(xùn)練,能夠執(zhí)行特定的任務(wù)。以下,是對開源
發(fā)表于 12-14 10:33
?1264次閱讀
評論