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• 人工智能在影像升級中的關鍵作用

  GPU和深度學習的結合對于使人工智能更快、更高效地升級也至關重要。GPU可以同時處理大量數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)更快的訓練和推理。...

  342次閱讀 · 0評論 gpuAI圖像增強數(shù)據(jù)集

• AI-RAN聯(lián)盟引領人工智能發(fā)展新時代

  OpenRAN技術路線理論上可行，產(chǎn)品能夠正常運行，但實際表現(xiàn)仍然不如華為產(chǎn)品，成本也更高。華為通過有機的系統(tǒng)設計路線，將設備前后級融為一體，實現(xiàn)了效能的最大化，同時降低了成本。...

  737次閱讀 · 0評論 AI移動網(wǎng)絡人工智能5G
  

• 深度學習在偏振圖像融合領域的研究進展與現(xiàn)狀

  基于多尺度變換（MST）的偏振圖像融合方法研究開始較早且應用廣泛。2016年，中北大學提出一種紅外偏振與強度圖像融合算法，融合結果能夠保留紅外強度圖像的全部特征和大部分偏振圖像的特征。...

  1668次閱讀 · 0評論 圖像融合光譜圖像深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
  

• 大語言模型（LLMs）如何處理多語言輸入問題

  研究者們提出了一個框架來描述LLMs在處理多語言輸入時的內(nèi)部處理過程，并探討了模型中是否存在特定于語言的神經(jīng)元。...

  924次閱讀 · 0評論 神經(jīng)元自然語言大模型
  

• AI芯片架構誰將問鼎江湖？

  Al算力對高效電源提出新需求，背面供電技術蓄勢待發(fā)：越來越高度化的集成會造成針對加速芯片的電源解決方案越來越復雜，方案需要不同電壓、不同路的多路輸入，這種情況下電壓軌會越來越多。...

  451次閱讀 · 0評論 gpu深度學習AI芯片算力芯片ChatGPT
  

• 人工智能與機器學習計算中的內(nèi)存挑戰(zhàn)

  更多帶寬 – 隨著需要移動大量數(shù)據(jù)，我們目睹了所有 DRAM 類型繼續(xù)競相提高數(shù)據(jù)速率以提供更多內(nèi)存帶寬。...

  393次閱讀 · 0評論 DRAMsram人工智能機器學習LPDDR

• AI（VSO）賦能的VCS驗證流程

  本質(zhì)是讓設計人員聚焦于修復BUG，而不是花時間發(fā)現(xiàn)BUG。將需要大量人力的工作交給AI，極大的推動了覆蓋率收斂的速度。...

  1817次閱讀 · 0評論 AIVCS
  

• AI驅(qū)動的雷達目標檢測：前沿技術與實現(xiàn)策略

  傳統(tǒng)的雷達目標檢測方法，主要圍繞雷達回波信號的統(tǒng)計特性進行建模，進而在噪聲和雜波的背景下對目標存在與否進行判決，常用的典型算法如似然比檢測（LRT）、檢測前跟蹤（TBD）以及恒虛警（CFAR）等。...

  3798次閱讀 · 0評論 AI計算機視覺光學圖像深度學習
  

• 什么是RNN （循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡）？

  循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 (RNN) 是一種深度學習結構，它使用過去的信息來提高網(wǎng)絡處理當前和將來輸入的性能。RNN 的獨特之處在于該網(wǎng)絡包含隱藏狀態(tài)和循環(huán)。...

  4747次閱讀 · 0評論 神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習rnnLSTM
  

• 什么是自動語音識別（ASR）？如何使用深度學習和GPU加速ASR

  ASR 是自然語言中一項頗具挑戰(zhàn)性的任務，它由語音分割、聲學建模和語言建模等一系列子任務組成，根據(jù)噪聲和未分割的輸入數(shù)據(jù)形成預測（標簽序列）。...

  7202次閱讀 · 0評論 NVIDIAgpuAI深度學習自然語言
  

• 人工智能、機器學習、深度學習之間有什么關系呢？

  人工智能是由約翰·麥卡錫（John McCarthy）于1956年提出來的，當時的定義是“制造智能機器的科學與工程”。 現(xiàn)在的人工智能是指“研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學”。...

  490次閱讀 · 0評論 神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能機器學習深度學習
  

• 機器學習基礎知識全攻略

  有監(jiān)督學習通常是利用帶有專家標注的標簽的訓練數(shù)據(jù)，學習一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射。Y = f (X)，訓練數(shù)據(jù)通常是(n×x,y)的形式，其中n代表訓練樣本的大小，x和y分別是變量X和Y的樣本值。...

  413次閱讀 · 0評論 神經(jīng)網(wǎng)絡向量機機器學習決策樹線性回歸
  

• 谷歌大型模型終于開放源代碼，遲到但重要的開源戰(zhàn)略

  在人工智能領域，谷歌可以算是開源的鼻祖。今天幾乎所有的大語言模型，都基于谷歌在 2017 年發(fā)布的 Transformer 論文；谷歌的發(fā)布的 BERT、T5，都是最早的一批開源 AI 模型。...

  655次閱讀 · 0評論 谷歌GPTOpenAI大模型
  

• 快速全面了解大模型長文本能力

  那關于LLM的長文本能力，目前業(yè)界通常都是怎么做的？有哪些技術點或者方向？今天我們就來總結一波，供大家快速全面了解。...

  1111次閱讀 · 0評論 GPT位置編碼器大模型LLM
  

• 什么是混合專家模型？混合專家模型 (MoEs)優(yōu)劣勢分析

  門控網(wǎng)絡或路由: 這個部分用于決定哪些令牌 (token) 被發(fā)送到哪個專家。例如，在下圖中，“More”這個令牌可能被發(fā)送到第二個專家，而“Parameters”這個令牌被發(fā)送到第一個專家。...

  5192次閱讀 · 0評論 神經(jīng)網(wǎng)絡AITransformer自然語言處理大模型
  

• 關于人工智能的幾個相關概念

  大模型:即基礎模型，在海量數(shù)據(jù)和計算資源的基礎上通過預先訓練出來的，具有大參數(shù)規(guī)模的深度學習模型 >狹義多指大語言模型，廣義還包括CV、多模態(tài)等各種模型類型...

  469次閱讀 · 0評論 AI人工智能大數(shù)據(jù)深度學習大模型
  

• OpenAI推出Sora：AI領域的革命性突破

  大模型的核心技術是自然語言處理（NLP）和深度學習。具體而言，它基于Transformer架構，使用了大規(guī)模無監(jiān)督學習方法，例如自回歸語言建模和掩碼語言建模，來訓練一個龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。...

  1138次閱讀 · 0評論 人工智能機器學習深度學習自然語言處理OpenAI
  

• 了解如何使用PyTorch構建圖神經(jīng)網(wǎng)絡

  圖神經(jīng)網(wǎng)絡直接應用于圖數(shù)據(jù)集，您可以訓練它們以預測節(jié)點、邊緣和與圖相關的任務。它用于圖和節(jié)點分類、鏈路預測、圖聚類和生成，以及圖像和文本分類。...

  1018次閱讀 · 0評論 編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡pytorch
  

• OpenAI視頻模型Sora的架構及應用場景

  LDM 就是 Stable Diffusion 使用的模型架構。擴散模型的一大問題是計算需求大，難以擬合高分辨率圖像。為了解決這一問題，實現(xiàn) LDM時，會先訓練一個幾乎能無損壓縮圖像的自編碼器，能把 512x512 的真實圖像壓縮成 64x64 的壓縮圖像并還原。...

  907次閱讀 · 0評論 編碼器AILDM深度學習OpenAI
  

• 大語言模型中的語言與知識：一種神秘的分離現(xiàn)象

  自然語言處理領域存在著一個非常有趣的現(xiàn)象：在多語言模型中，不同的語言之間似乎存在著一種隱含的對齊關系。...

  735次閱讀 · 0評論 機器學習自然語言處理大模型
  
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