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人工智能(AI)和机器学习(ML)在现代科技领域中的广泛应用,特别关注了它们在传感器、边缘设备、边缘计算、数据中心和云端的角色,在这些不同领域中,Net-on-chip(NoC)技术的关键作用。...
为了弥补性能上的不足,领先的半导体公司使用大量最好的硬件处理器构建系统。为此,他们在功耗、带宽/延迟和成本之间进行了权衡。这种方法适用于算法训练,但不适用于部署在边缘设备上的推理。...
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,另外在CPU Max系列中还集成了HBM高带宽内存技术。...
为了减少沉重的计算负担,各种方法,包括有效的模块设计,知识蒸馏,神经架构搜索和结构重新参数化等都试图提高SR算法的效率。在这些有效的SR模型中,主要有两个优化方向。...
FPGA是一种半定制芯片,对芯片硬件层可以灵活编译。但是缺点也比较明显,当处理的任务重复性不强、逻辑较为复杂时,FPGA效率就会比较差。...
机器学习是一个快速发展的领域,常用的包更新非常频繁。尽管开发人员做出了努力,但较新的版本通常与旧版本不兼容,这样给研究者带来很多麻烦。幸运的是,有工具可以解决这个问题!在这一方面,Mikhailiuk 推荐了两个工具:Docker 和 Conda。...
值得指出的是,即使在第一步,也有很多可能的 “下一个词” 可供选择(温度为 0.8),尽管它们的概率下降得很快(是的,这个对数图上的直线对应于 n-1 的 “幂律” 衰减,这是语言的一般统计的特点)。...
随着ChatGPT的火爆出圈,GenAI成为各行各业关注和热议的话题。全球科技巨头和AI厂商纷纷下场,唯恐错过此番科技盛宴。行业翘楚和媒体将GenAI浪潮类比昔日的移动互联网机遇,认为它将对全球经济和各个行业带来深远影响,企业也将迎来重大变革机遇。...
ARM架构服务器已逐步成为通用计算领域新的选择。 国内ARM生态发展迅速,以鲲鹏为代表的ARM架构服务器,市场份额快速提升,预计2023年全年中国服务器市场ARM占比会超过10%。...
实例分割问题,主要障碍在于点云本身是无序、非结构化和非均匀的。广泛使用的卷积神经网络需要对三维点云进行体素化处理,从而产生高昂的计算和内存成本。...
多感觉整合的另一个主要特点是,多感觉增强通常与被整合的单个线索的强度成反比。这被称为反效果效应,具有直观意义,因为高度突出的单模态刺激会在相应的单感觉神经元中唤起强烈的反应,这种反应很容易被检测到。...
零样本分类的技术目前正处于高速发展时期, 所涉及的具体应用已经从最初的图像分类任务扩展到了其他计算机视觉任务乃至自然语言处理等多个相关领域。 对此, 本文将其称为广义零样本分类。 相应地, 我们将针对图像分类任务的零样本分类任务称为狭义零样本分类。...
自然语言处理是人工智能中的重要领域之一,涉及计算机与人类自然语言的交互。NLP技术可以实现语音识别、文本分析、情感分析等任务,为智能客服、聊天机器人、语音助手等提供支持。...
为了改进LLM的推理能力,University of California联合Meta AI实验室提出将Contrastive Decoding应用于多种任务的LLM方法。实验表明,所提方法能有效改进LLM的推理能力。让我们走进论文一探究竟吧!...
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,并转换为机器可识别信息的过程。我们日常工作中常见的数据标注方法有以下几种。...
涵盖“可信赖的人工智能、机器学习的基础、人工智能的神经和认知基础、加强人工智能(较强的弱人工智能和强人工智能)”等可能实现基础科学突破的关键主题。...
面对推测性解码的复杂性,研究人员推出了Medusa技术,这个框架回归了Transformer模型的本质,减少了复杂度,增强了效率,让每个生成阶段都能快速产出结果。当将Medusa与基于树的注意机制结合时,生成速度提高了2到3倍。...