什么是端到端（End-to-End）？
端到端方法在人工智能领域的应用前景广阔，其优势在于简化流程和全局优化。然而，在实际应用中，我们需要根据具体场景权衡其优劣势，选择合适的方法。在数据稀缺、高可解释性需求和多任务复杂系统中，传统方法可能仍然具有不可替代的价值。通过结合端到端方法与传统方法的优势，我们可以更好地应对现实中的各种挑战，推动人
Linux服务器Mamba2安装及example运行问题
Mamba 从发表到现在已经有段时间了，先前的Mamba代码有些地方不完善或者需要对源码做些修改后编译，最近可能需要用到Mamba，发现之前实现的Vision Mamba块，注释掉了一些源码可能会导致训练速度下降，然后官方实现了Mamba2，这里尝试安装，做一些记录，防止服务器重置🫤。
分布式计算：应对大规模数据的标签传播问题
分布式计算：应对大规模数据的标签传播问题1.背景介绍1.1 大数据时代的挑战随着互联网、物联网等技术的飞速发展,人类社会已经进入了大数据时代。海量的数据正在以前所未有的速度增长,给各行各业带来了巨大的机遇和挑战。如何高效地处理
源大模型的快速部署与高效推理——GGUF格式模型介绍与使用教程
源2.0 是浪潮信息发布的新一代基础语言大模型。我们开源了全部的3个模型源2.0-102B，源2.0-51B和源2.0-2B。并且我们提供了预训练，微调，推理服务的相关脚本，以供研发人员做进一步的开发。源2.0是在源1.0的基础上，利用更多样的高质量预训练数据和指令微调数据集，令模型在语义、数学、推
大模型日报｜11 篇必读的大模型论文
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盘点目前有关数字人的开源项目
本文将对一些目前较为热门的数字人生成相关开源项目进行分类整理和总结，以供广大开发者和研究人员参考。
CVPR 2024最佳论文分享：Mip-Splatting: 无混叠3D高斯溅射
本文介绍了一篇获得CVPR2024最佳论文提名的论文。该论文提出了一种名为Mip-Splatting的无混叠三维高斯溅射方法，结合多级混合技术和2D、3D Mip滤波器，显著减少了混叠伪影。该方法在多尺度数据训练和测试中表现优越，提升了渲染质量和计算效率。
深度学习的前沿主题：GANs、自监督学习和Transformer模型
深度学习的前沿技术包括生成对抗网络（GANs）、自监督学习和Transformer模型。GANs通过生成器和判别器的对抗训练生成高质量数据，自监督学习利用数据的内在结构在无标签数据上学习有效特征，Transformer模型则通过自注意力机制在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色。这些技术在图像生成
并行训练技术概述
首先想要说明的是，并行训练和分布式训练的概念其实都能讲，但前者可能更侧重于技术实施，而后者更倾向于设备，网络等资源层面的分布式，在本专栏，我们都一视同仁。从个人观点来说，如果偏软件点，说并行最好了。并行训练是指将机器学习或者深度学习模型的训练任务给分解成多个子任务，然后在多个计算设备上去并行地进行训
以提示_指令模式直接使用大模型
以提示/指令模式直接使用大模型作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.1 问题的由来随着深度学习技术的快速发展，大模型（Large La
大模型日报｜20 篇必读的大模型论文
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【人工智能】Transformers之Pipeline（十）：视频分类（video-classification）
本文对transformers之pipeline的视频分类（video-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用代码极简的代码部署计算机视觉中的视频分类（video-classificatio
Adam-mini：内存占用减半，性能更优的深度学习优化器
Adam-mini基于Hessian矩阵的结构，将模型参数划分为多个块，每个块使用单一的平均学习率，从而大幅减少了需要存储的学习率数量。在非LLM任务中的实验结果进一步验证了Adam-mini的广泛适用性。Adam-mini不仅在内存占用和计算效率方面具有优势，还能在多种任务中保持或提升模型性能，是
遗传算法与深度学习实战（4）——遗传算法详解与实现
在遗传算法 (Genetic Algorithms, GA) 中，使用选择、交叉、突变和适应度来模拟生物减数分裂或繁殖的基本操作。适应度是衡量个体优劣的指标，可以用于量化模拟个体成功解决给定问题的能力。通过修改遗传算法超参数，如种群大小、世代数、交叉率和突变率等超参数，能够调整和修改进化进程。在本节
从零开始大模型开发与微调：反馈神经网络的原理与公式推导
从零开始大模型开发与微调：反馈神经网络的原理与公式推导1. 背景介绍1.1 大模型的兴起近年来,随着深度学习技术的飞速发展,大规模预训练语言模型(Large Pre-trained Language Models,
开源模型应用落地-LangChain高阶-智能体探究-创建agent（四）
学习如何使用initialize_agent或create_json_chat_agen t创建agent
【AI落地应用实战】DAMODEL深度学习平台部署+本地调用ChatGLM-6B解决方案
ChatGLM-6B是由清华大学和智谱AI开源的一款对话语言模型，基于 General Language Model (GLM)架构，具有 62亿参数。该模型凭借其强大的语言理解和生成能力、轻量级的参数量以及开源的特性，已经成为在学术界和工业界引起了广泛关注。本篇将介绍使用DAMODEL深度学习平台
人工智能的分类有哪些
弱人工智能（Narrow AI）：也称为狭义人工智能，指专注于执行特定任务的AI系统，例如语音识别、图像识别、自然语言处理等。- 强人工智能（General AI）：也称为通用人工智能，指具有与人类相当或超越人类智能水平的AI系统，能够在各种不同任务和环境中执行各种智能活动。- 计算智能：主要涉及到
AI：37-基于深度学习的安全帽检测方法研究
随着人工智能的快速发展，安全问题日益受到关注。在工业生产、建筑工地和其他危险环境中，安全帽的佩戴是预防头部伤害的重要措施。本文研究了基于深度学习的安全帽检测方法，通过分析图像数据中的头部和安全帽，实现了自动化安全帽检测和预警系统。1.随着工业自动化的推进和对员工安全的重视，安全帽的佩戴已成为工业生产
