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以大模型作为基础模型支撑AI产业应用逻辑已经被证明实用性，AI大模型为AI落地应用提供了一种通用化的解决方案；各自各样参数不一、面向不同行业、面向不同任务的“大模型”也陆续发布，大模型已经成为整个AI 界追逐的宠儿，AI大模型有效果好、泛化性强、研发流程标准化程度高等特点。
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效果怎么样呢？PaLI-3 在需要视觉定位文本理解和目标定位的任务上实现了新的 SOTA，包括 RefCOCO 数据集上的 8 个视觉定位文本理解任务和...
感知算法升级是L2级向L 3级智能驾驶系统跨越的关键。与传统2D+CNN算法相比，BEV+ Transformer算法优势体现在： 1）感知输出信息...
近期，openEuler A-Tune SIG在openEuler 23.09版本引入llama.cpp&chatglm-cpp两款应用，以支持...
在RefCOCO/+/g、RefitGame和Flickr30K Entities这五个主流测试基准中，我们的模型在单源和多源场景下的性能都明显优于SO...
vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFace Tra...
深度学习模型部署与优化：策略与实践；L40S与A100、H100的对比分析
随着生成式AI应用的迅猛发展，我们正处在前所未有的大爆发时代。在这个时代，深度学习模型的部署成为一个亟待解决的问题。尽管GPU在训练和推理中扮演着关键角...
目前最新的第四代至强 可扩展处理器的单颗CPU核数已经增长到最高60核。而在数据访问速度上，各级缓存大小、内存通道数、内存访问速度等都有一定程度的优化，...
在实践中，主做视觉算法的公司和主做语音算法的公司在做方案的时候各自有侧重点，不一定能完全根据主机厂的意愿来优化。假如提供视觉算法的供应商把结果优化地很好...
模型压缩涉及将大型资源密集型模型转化为适合在受限移动设备上存储的紧凑版本。此外，它还可以优化模型以实现更快的执行速度和最小的延迟，或在这些目标之间取得平衡。
其中最后一个表示监督信号是从图像本身中挖掘出来的，流行的方法包括对比学习、非对比学习和masked image建模。在这些方法之外，文章也进一步讨论了多...
在 MLC-LLM 部署RWKV World系列模型实战（3B模型Mac M2解码可达26tokens/s） 中提到要使用mlc-llm部署模型首先需要...
为什么transformer性能这么好？Transformer的上下文学习能力是哪来的？
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听图森CTO王乃岩浅谈从L2到L4商用车自动驾驶中的规模化、可靠性与成本
算法冗余：针对单点算法失效的问题，图森未来将整车运行的算法分成两大类，即Data driven算法和Principle based算法；Data dri...
文本摘要，作为自然语言生成（NLG）中的一项任务，主要用来将一大段长文本压缩为简短的摘要，例如新闻文章、源代码和跨语言文本等多种内容都能用到。
数据标注（Data Annotations）是指对收集到的、未处理的原始数据或初级数据，包括语音、图片、文本、视频等类型的数据进行加工处理，并转换为机器...
大模型时代，安全问题不容小觑。但如果把大模型比作孙悟空，那 NVIDIA NeMo Guardrails 就是“安全护栏”，可以轻松的为基于 LLM 的...
6G作为下一代移动通信技术，正在成为全球范围内通信行业的重要研究热点。6G内生AI架构，将人工智能与无线网络紧密结合，有望为未来的通信带来革命性的改变。
大模型是一个实验工程，涉及数据清洗、底层框架、算法策略等多个工序，每个环节都有很多坑，因此知道如何避坑和技术选型非常重要，可以节省很多算力和时间。
大模型训练为什么不能用4090显卡，GPU训练性能和成本对比
为什么？一般有 tensor parallelism、pipeline parallelism、data parallelism 几种并行方式，分别在模...
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