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簡化和優(yōu)化生成式 AI 開發(fā)的工具備受追捧，需求與日俱增。借助基于檢索增強生成（RAG）（該技術(shù)通過從指定外部來源獲取事實資料，來提高生成式 AI 模型的準確性和可靠性）的應用和自定義模型，開發(fā)者能夠根據(jù)其具體需求調(diào)整 AI 模型。 此類工作在過去可能需要復雜的設(shè)置，而新工具使這項工作變得空前簡單。...
大家平時經(jīng)常聽到的GRU是什么呢？ 首先來認識下CNN，CNN指代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network），這是一種在人工智能和機器學習領(lǐng)域中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)，特別適用于處理圖像識別和計算機視覺任務。今天要給大家介紹一位新朋友，名為GRU。 Gated Recurr...
SmartNIC智能網(wǎng)卡/DPU數(shù)據(jù)處理引擎的下一跳ConnectX-8/BlueField-4目標速率為 800G，與1.6T Quantum和Spectrum-X配套的SmartNIC和DPU的路標仍不明晰，NVLink5.0和NVSwitch4.0可能提前發(fā)力。...
受邏輯符號領(lǐng)域的邏輯推理方法的啟發(fā)，我們引入了一個在一階邏輯下完備的邏輯推理范式歸結(jié)反演（其推理過程不會受到條件1的約束）來提高完備性，并提出一個新的推理框架GFaiR。...
為了解決這個問題，這篇研究提出了一種指令層次結(jié)構(gòu)（instruction hierarchy）。它明確定義了不同指令的優(yōu)先級，以及當不同優(yōu)先級的指令發(fā)生沖突時，LLM應該如何表現(xiàn)。...
機器學習可視化（簡稱ML可視化）一般是指通過圖形或交互方式表示機器學習模型、數(shù)據(jù)及其關(guān)系的過程。目標是使理解模型的復雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易，使技術(shù)和非技術(shù)利益相關(guān)者更容易理解它。...
同時根據(jù)測試精度，可以看出，通過添加第一次訓練多得到的支持向量，而非將全體數(shù)據(jù)進行二次訓練，能夠達到同樣的效果。...
最大的區(qū)別ChatGPT是通過對話數(shù)據(jù)進行預訓練，而不僅僅是通過單一的句子進行預訓練，這使得ChatGPT能夠更好地理解對話的上下文，并進行連貫的回復。...
如今，機器學習的應用廣泛，包括人臉識別、醫(yī)療診斷等，為復雜問題和大量數(shù)據(jù)提供解決方案。機器學習算法能基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生成功的分類模型，但每個數(shù)據(jù)都有其問題，需定義區(qū)別特征進行正確分類。...
圖像預處理通常包括直方圖均衡化、濾波去噪、灰度二值化、再次濾波幾部分，以得到前后景分離的簡單化圖像信息；隨后利用數(shù)學形態(tài)學、傅里葉變換、Gabor 變換等算法以及機器學習模型完成缺陷的標記與檢測。...
隨著深度學習技術(shù)的興起，計算機視覺的許多傳統(tǒng)領(lǐng)域都取得了突破性進展，例如目標的檢測、識別和分類等領(lǐng)域。近年來，研究人員開始在視覺SLAM算法中引入深度學習技術(shù)，使得深度學習SLAM系統(tǒng)獲得了迅速發(fā)展，并且比傳統(tǒng)算法展現(xiàn)出更高的精度和更強的環(huán)境適應性。...
算法歷程：線性回歸是一種古老的統(tǒng)計方法，它試圖找到最佳擬合數(shù)據(jù)的直線或超平面，最早可以追溯到19世紀初的高斯最小二乘法理論。...
除了輕量級架構(gòu)設(shè)計外，作者提到了可以應用于壓縮給定架構(gòu)的各種高效算法。例如，量化方法 旨在減少數(shù)據(jù)所需的存儲空間，通常是通過用8位或16位數(shù)字代替32位浮點數(shù)，甚至使用二進制值表示數(shù)據(jù)。...
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）：用于序列數(shù)據(jù)建模和自然語言處理任務的常用模型，傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)比較簡單，通常為：輸入層 – 隱藏層 – 輸出層。...
張量是一個多維數(shù)組，可以看作是向量和矩陣的更底層的表示，向量和矩陣是張量的特例。例如向量是一維的張量，矩陣是二維的張量。張量可以有任意數(shù)量的維度，而不僅僅是一維（向量）或二維（矩陣）。...
指對數(shù)據(jù)的若干特征與若干標簽(類型)之間的關(guān)聯(lián)性進行建模的過程。只要模型被確定，就可以應用到新的未知數(shù)據(jù)上。...
當攝像頭和人工智能結(jié)合起來捕捉圖像和數(shù)據(jù)時，它們可以徹底改變機器與世界的交互方式 感知型人工智能讓機器人可以通過視覺能力感知周圍環(huán)境中發(fā)生的一切，并做出重要決策，確保其運行速度不會減慢，其中包括做出對其角色來說至關(guān)重要的實時決策。...
除了Ethos-U85之外，Arm還推出了全新的物聯(lián)網(wǎng)參考設(shè)計平臺Corstone-320。該平臺將Arm最高性能的Cortex-M85 CPU、Mali-C55圖像信號處理器和Ethos-U85 NPU結(jié)合在一起，為語音、音頻和視覺等邊緣AI應用提供了所需的性能支持。...
這種理解導致了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。網(wǎng)絡的第一層由掃描圖像的小塊神經(jīng)元組成 - 一次處理幾個像素。通常這些是9或16或25像素的正方形。...
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