文章

• Windows + PyTorch + YOLOv8：小白也能玩轉(zhuǎn)AI目標(biāo)檢測

  YOLO模型YOLO（You Only Look Once）是一種高效的目標(biāo)檢測模型，它將圖像劃分為網(wǎng)格，并在每個網(wǎng)格中同時預(yù)測邊界框和類別，從而實現(xiàn)端到端的實時目標(biāo)檢測。與傳統(tǒng)方法相比，YOLO具有速度快、精度高、適用于實時應(yīng)用的優(yōu)點，廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控、自動駕駛等領(lǐng)域。

  實在太懶于是不想取名

  1330

  05/29 20:52

  windows PyTorch

  
• 非常見問題解答第233期：自動測試設(shè)備應(yīng)用中PhotoMOS開關(guān)的替代方案

  作者：Edwin Omoruyi，高級應(yīng)用工程師 問題 人工智能(AI)應(yīng)用對高性能內(nèi)存，特別是高帶寬內(nèi)存(HBM)的需求不斷增長，這是否會導(dǎo)致自動測試設(shè)備(ATE)廠商的設(shè)計變得更加復(fù)雜？ 回答 AI需要高密度和高帶寬來高效處理數(shù)據(jù)，因此HBM至關(guān)重要。ATE廠商及其開發(fā)的系統(tǒng)需要跟上先進內(nèi)存接口測試的發(fā)展步伐。ADI公司的CMOS開關(guān)非常適合ATE廠商的內(nèi)存晶圓探針電源測試。這些CMOS開關(guān)擁

  與非網(wǎng)編輯

  347

  05/29 13:10

  ADI CMOS

  
• 無人系統(tǒng)智能自主關(guān)鍵技術(shù)及典型應(yīng)用

  大模型的持續(xù)進化，正在不斷刷新機器智能的邊界，從單一文本大語言模型到視覺、音頻、乃至3D數(shù)據(jù)，無人系統(tǒng)實現(xiàn)了感知與認(rèn)知能力的全面升級，它不僅能夠自主感知和推理復(fù)雜場景，更能夠主動規(guī)劃行動、做出決策，而具身智能的加速落地，又進一步塑造了機器的多種物理形態(tài)?；Ｐ湍芰Φ?，為無人系統(tǒng)注入了更精準(zhǔn)的感知與認(rèn)知基礎(chǔ)，應(yīng)用場景落地數(shù)據(jù)又反哺著基座模型和無人系統(tǒng)智能體的成長與成熟。預(yù)見不久的將來，世界將全面

  AI先鋒洞察

  1066

  05/28 09:50

  人工智能 處理器

  
• 最近很火的“超節(jié)點”，到底是干啥的？

  最近這段時間，有一個新名詞在AI圈里迅速走紅，那就是——超節(jié)點。在各大展會論壇上，超節(jié)點頻繁亮相。行業(yè)大佬們也紛紛搖旗吶喊，認(rèn)為它將是智算發(fā)展的重要趨勢，迎來一波發(fā)展熱潮。那么，到底什么是超節(jié)點呢？我們?yōu)槭裁磿枰?jié)點呢？今天這篇文章，小棗君就給大家做一個深入解讀。

  鮮棗課堂小棗君

  911

  05/20 14:28

  超節(jié)點

  
• 【一文看懂】什么是強化學(xué)習(xí)（RL)？

  為什么像 ChatGPT 這樣的人工智能，不僅擁有海量的知識，還能和你進行流暢自然的對話，甚至理解你的潛在意圖，給出富有創(chuàng)造性的回復(fù)，或者在面對不恰當(dāng)請求時進行得體的拒絕？它們是如何從簡單的文字預(yù)測工具，變得如此“善解人意”且“行為規(guī)范”的？

  超算百科

  1533

  05/09 14:50

  深度強化學(xué)習(xí)

  
• 并發(fā)服務(wù)器代碼實現(xiàn)（多進程/多線程）

  當(dāng)涉及到構(gòu)建高性能的服務(wù)器應(yīng)用程序時，我們通常會考慮使用并發(fā)服務(wù)器來處理多個客戶端請求。在并發(fā)服務(wù)器中，多進程和多線程是兩種常見的并發(fā)模型，它們都有各自的優(yōu)點和適用場景。本文將介紹多進程和多線程并發(fā)服務(wù)器的基礎(chǔ)知識。

  機器和智能

  540

  05/09 09:10

  服務(wù)器

  
• 【一文看懂】什么是RAG：讓大模型不再死記硬背，而是學(xué)會“查了資料再回答”

  隨著大語言模型（LLM）在各個行業(yè)的廣泛應(yīng)用，我們不斷面對一個挑戰(zhàn)：如何確保語言模型的回答不僅僅依賴于它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還能靈活地訪問外部的、最新的知識庫。檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱RAG）正是為了解決這個問題而應(yīng)運而生的技術(shù)架構(gòu)。本文將詳細介紹RAG的核心定義、技術(shù)框架、應(yīng)用場景、與相似技術(shù)的區(qū)別，以及它如何為AI系統(tǒng)帶來更高效、更智能的答案生成能力。

  超算百科

  1136

  05/08 15:50

  大模型 RAG

  

正在努力加載...