動態(tài)

• 發(fā)布了文章 2025-04-23 13:22

  18個常用的強化學習算法整理：從基礎方法到高級模型的理論技術(shù)與代碼實現(xiàn)

  

  本來轉(zhuǎn)自：DeepHubIMBA本文系統(tǒng)講解從基本強化學習方法到高級技術(shù)（如PPO、A3C、PlaNet等）的實現(xiàn)原理與編碼過程，旨在通過理論結(jié)合代碼的方式，構(gòu)建對強化學習算法的全面理解。為確保內(nèi)容易于理解和實踐，全部代碼均在JupyterNotebook環(huán)境中實現(xiàn)，僅依賴基礎庫進行算法構(gòu)建。代碼庫組織結(jié)構(gòu)如下：├──1_simple_rl.ipynb├──

  GitHub 學習算法

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• 發(fā)布了文章 2025-04-21 14:15

  邊緣計算與AI融合：技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)變革的交匯點

  

  隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展和物聯(lián)網(wǎng)設備的爆炸性增長，傳統(tǒng)的云計算架構(gòu)正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，而實時處理需求與日俱增，這促使我們重新思考計算范式。在這一背景下，邊緣計算與人工智能的融合應運而生，為各行各業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了新的可能性。本文將深入探討邊緣計算與AI的技術(shù)融合、協(xié)同創(chuàng)新、應用場景以及未來發(fā)展前景，旨在為邊緣計算社區(qū)的讀者提供前瞻

  AI 物聯(lián)網(wǎng) 邊緣計算

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• 發(fā)布了文章 2025-04-17 09:11

  讀懂極易并行計算：定義、挑戰(zhàn)與解決方案

  

  GPU經(jīng)常與人工智能同時提及，其中一個重要原因在于AI與3D圖形處理本質(zhì)上屬于同一類問題——它們都適用極易并行計算。什么是極易并行計算？極易并行計算指的是符合以下特征的計算任務：任務獨立性：子任務不依賴于其他任務的中間結(jié)果。數(shù)據(jù)耦合需求低：并行任務在執(zhí)行過程中幾乎不需要數(shù)據(jù)交換?？煞纸庑裕禾幚磉^程可以拆分為一組許多相同的任務?；蛘摺鄬尤蝿战Y(jié)構(gòu)，每個任務

  gpu 人工智能 處理器

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• 發(fā)布了文章 2025-04-16 11:49

  從AI算力爆發(fā)到圖形革命 ，Imagination重構(gòu)嵌入式設備的性能平衡模式

  

  4月15日，慕尼黑上海電子展拉開帷幕。此次展覽將持續(xù)三天，不僅吸引了半導體、傳感器、海內(nèi)外展商參展；同期舉辦的“創(chuàng)新論壇”更是眾多行業(yè)人士關注的重點。4月15日下午，Imagination中國高級業(yè)務經(jīng)理黃音出席“2025AI技術(shù)創(chuàng)新論壇”，她結(jié)合公司產(chǎn)品情況，從AI算力、圖形渲染，以及基于兩者的嵌入式設備性能平衡等方面進行了主題分享。AI模型持續(xù)優(yōu)化驅(qū)動硬

  imagination 嵌入式設備 慕尼黑

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• 發(fā)布了文章 2025-04-15 09:28

  CPU渲染、GPU渲染、XPU渲染詳細對比：哪個渲染最快，哪個效果最好？

  

  動畫渲染動畫3D渲染技術(shù)需要應對復雜的計算任務和精細的圖像處理，作為渲染技術(shù)人員，選擇合適的渲染模式，會直接影響制作效率和成品質(zhì)量。在主流的渲染模式分類中，按照渲染硬件的類型，即CPU渲染、GPU渲染，是非常常見的模式。不過隨著硬件和圖形、軟件技術(shù)的發(fā)展，XPU渲染，也逐漸成為日益常見的類型。三者采用不同的工作機制，亦擁有獨特的優(yōu)點和不足。這篇文章就詳細介紹

  cpu gpu xpu

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• 發(fā)布了文章 2025-04-11 11:08

  斯坦福大學發(fā)布《2025 年人工智能指數(shù)報告》

  

  2025年4月，斯坦福2025HAI報告重磅發(fā)布。由李飛飛聯(lián)合領導的斯坦福大學以人為本人工智能研究所（StanfordHAI）發(fā)布了《2025年人工智能指數(shù)報告》（ArtificialIntelligenceIndexReport2025）。這份長達456多頁的報告是StanfordHAI發(fā)布的第8份AIIndex研究，追蹤了2024年全球人工智能（AI）行

  AI 人工智能 語言模型

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• 發(fā)布了文章 2025-04-08 11:37

  AI也有人格面具，竟會討好人類？大模型的「小心思」正在影響人類判斷

  

  你是否想過，LLM也有著自己的小心思？最新研究揭示了一個有趣的現(xiàn)象：LLM在被研究人員測試時，會有意識地改變自己的行為。在面對那些旨在評估人格特質(zhì)的問題時，它們給出的答案會盡可能地討人喜歡，符合社會期望。就像人類在某些社交場合中，會努力展現(xiàn)自己最好的一面一樣，聊天機器人也在試圖「討好」我們。心理學五種人格特質(zhì)斯坦福助理教授JohannesEichstaedt

  AI 人工智能 大模型

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• 發(fā)布了文章 2025-04-07 11:21

  算力領域常用名詞解釋

  

  本文系統(tǒng)地整理和解釋了算力領域中常用的數(shù)十個關鍵名詞，并按照以下維度進行了分類：基礎概念、系統(tǒng)架構(gòu)、硬件架構(gòu)、基礎運算類型、計算模式、相關軟件架構(gòu)與部署模式、浮點精度格式、算力類型、算力關聯(lián)與服務、算力評估指標以及算力戰(zhàn)略概念?；A概念算力（ComputingPower）：是指計算機系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的能力。它通常用FLOPS（每秒浮點運算次數(shù)）來衡量，表示計算機

  算力 計算機

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• 發(fā)布了文章 2025-04-03 12:09

  詳解 LLM 推理模型的現(xiàn)狀

  

  2025年，如何提升大型語言模型（LLM）的推理能力成了最熱門的話題之一，大量優(yōu)化推理能力的新策略開始出現(xiàn)，包括擴展推理時間計算、運用強化學習、開展監(jiān)督微調(diào)和進行提煉等。本文將深入探討LLM推理優(yōu)化領域的最新研究進展，特別是自DeepSeekR1發(fā)布后興起的推理時間計算擴展相關內(nèi)容。在LLM中實施和改進推理簡單來說，基于LLM的推理模型是一種旨在通過生成中間

  LLM 語言模型

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• 發(fā)布了文章 2025-04-02 14:10

  十大鮮為人知卻功能強大的機器學習模型

  

  本文轉(zhuǎn)自：QuantML當我們談論機器學習時，線性回歸、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡這些常見的算法往往占據(jù)了主導地位。然而，除了這些眾所周知的模型之外，還存在一些鮮為人知但功能強大的算法，它們能夠以驚人的效率解決獨特的挑戰(zhàn)。在本文中，我們將探索一些最被低估但極具實用價值的機器學習算法，這些算法絕對值得你將其納入工具箱。1.變分自編碼器（VariationalAutoen

  AI 機器學習 編碼器

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