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人机融合智能和人机混合智能是两个概念,尽管它们有些相似,但还是有区别的。人机融合智能是指将人类智能和机器智能融合在一起,形成一种全新的智能体系,实现人类与机器之间的高度互动和协同。...
NVIDIA的标准库使在CUDA中建立第一个深度学习库变得非常容易。早期的优势加上NVIDIA强大的社区支持意味着如果使用NVIDIA GPU,则在出现问题时可以轻松得到支持。...
最近chatgpt的 Code Interpreter开放了,不管它行不行,先薅进来搜哈一把。...
诱导交互作用指的是不同因素之间的相互影响和作用,这种作用并不是单向的,而是相互促进、相互影响的。在这种作用中,一个因素的存在或变化会影响到另一个因素的存在或变化,同时另一个因素的存在或变化也会反过来影响到第一个因素。...
人工智能(AI)革命已经到来。 随着ChatGPT等应用的公开发布,人们得以利用深度神经网络和机器学习(ML)的力量和潜力获得亲身体验。...
AI大模型可分为自然语言处理大模型,CV大模型、科学计算大模型等。AI大模型支持的模态更加多样,从支持文本、图片、图像、语音单一模态下的单一任务,逐渐发展为支持多种模态下的多种任务。...
一旦开发出令人满意的模型配置,你就可以在所有可用数据(训练数据+验证数据)上训练最终的生产模型,然后在测试集上最后评估一次。...
存算一体需求旺盛,有望推动下一阶段的人工智能发展,原因是我们认为现在存算一体主要AI的算力需求、并行计算、神经网络计算等;大模型兴起,存算一体适用于从云至端各类计算,端测方面,人工智能更在意及时响应,即“输入”即“输出”,目前存算一体已经可以完成高精度计算。...
全球最火的开源向量数据库项目 Milvus 在 Github 的标星已经突破 2 万,官方显示,目前 Milvus 已经拥有超过 1000+ 中大型企业用户。...
根据AMD预期,随AI发展,模型规模扩大,算力需求将不断增长,数据中心人工智能加速器的潜在市场总额将从2023年的300亿美元增长到2027年的1500亿美元以上,复合年增长率超过50%。...
光学字符识别 Optical Character Recognition(OCR) 其目标是对图像中的字符进行分析识别,将其转换为文本格式的字符序列。 利用模式识别和数字图像处理技术,解决文字输入问题。...
既然已经有了成功ChatGPT这一成功的案例,大家都想基于LLaMA把这条路再走一遍,以期望做出自己的ChatGPT。...
现有算力体系,比如超算系统,主要针对的是HPC的应用,而AI和HPC存在着一些区别。比如,HPC主要应用于科学和工程计算,像天气预报、核聚变模拟、飞行器设计等,而AI主要用于分类、回归、自然语言处理,下游任务主要是安防、互联网搜索推荐、金融风控、智能制造。...
RSPrompter的目标是学习如何为SAM生成prompt输入,使其能够自动获取语义实例级掩码。相比之下,原始的SAM需要额外手动制作prompt,并且是一种类别无关的分割方法。...
中国大公司现在的动作和心态都比海外巨头更急迫。以百度为例,它今年向英伟达新下的 GPU 订单高达上万块。数量级与 Google 等公司相当,虽然百度的体量小得多,其去年营收为 1236 亿元人民币,只有 Google 的 6%。...
许多ML算法已经在功能验证的不同领域进行了尝试,并取得了不错的效果。ML在功能验证中的应用主要分为:需求工程、静态代码分析、验证加速、覆盖率收集和BUG的检测及定位。...
区域生长是从某个或者某些像素点出发,最后得到整个区域,进而实现目标提取。分裂合并差不多是区域生长的逆过程:从整个图像出发,不断分裂得到各个子区域,然后再把前景区域合并,实现目标提取。...
什么是深度强化学习? 众所周知,人类擅长解决各种挑战性的问题,从低级的运动控制(如:步行、跑步、打网球)到高级的认知任务。...