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这篇论文探讨了将Retentive Network（RetNet）的概念引入到计算机视觉领域，并与Vision Transformer结合，提出了一种新的模型RMT（Retentive Networks Meet Vision Transformers）。RetNet最初在自然语言处理（NLP）领域
AI模型应根据应用场景选择全能型或者专精型
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kaggle：Digit Recognizer《手写数字识别》你的第一个图像识别竞赛项目
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从零开始大模型开发与微调：CIFAR10数据集简介
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cuda安装使用问题，print(torch.cuda.is_available())，仍然输出false，如何解决？
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Segment-anything学习到微调系列3_SAM微调decoder
SAM初步理解，简单介绍模型框架，不涉及细节和代码SAM细节理解，对各模块结合代码进一步分析SAM微调实例，原始代码涉及隐私，此部分使用公开的VOC2007数据集，Point和Box作为提示进行mask decoder微调讲解本篇是第3部分，基于voc2007数据集对SAM decoder进行微调。
一切皆是映射：AI Qlearning在压力测试中的应用
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