标签：深度学习
神经网络在金融科技中的应用与未来
本文探讨了神经网络在金融科技中的关键作用，包括其在信贷审批、预警系统和抵质押物智能巡查中的应用。同时，文章强调了金融从业者学习Python和机器学习模型...
深入解析BF16：AI训练中的高效数值格式
本文深入探讨了BF16（Brain Floating Point 16）在AI训练中的应用，解析其优势、适用场景及与传统FP32的对比。通过详细的技术分析和实际案例，帮助读者理解BF...
探索Megatron：AI大模型训练与推理的核心技术
本文深入探讨了Megatron在AI大模型训练与推理中的应用，分析了其核心技术、算力需求及优化策略。通过对比训练与推理的关键差异，揭示了Megatron在推动AI普惠...
探索多模态大模型的前沿技术：腾讯视频内容理解与算法研究
腾讯在北京招聘多模态大模型算法实习生，负责腾讯视频等产品内容理解相关的大模型算法研究开发，以及多模态大模型前沿技术的探索与研发。岗位要求包括扎实的...
腾讯北京招聘多模态大模型算法实习生，探索前沿技术
腾讯在北京招聘多模态大模型算法实习生，负责腾讯视频等产品内容理解相关的大模型算法研究开发，以及多模态大模型前沿技术的探索与研发。岗位要求包括扎实的...
英伟达TensorRT：优化AI推理性能的利器
本文探讨了英伟达TensorRT在AI推理性能优化中的关键作用，结合用户行为序列优化、多模态数据提取和网络安全AI的应用场景，深入分析了TensorRT如何通过GPU加速...
生成对抗网络（GANs）：人工智能的创造力引擎
生成对抗网络（GANs）作为人工智能领域的重要技术，正在推动图像生成、文本生成等领域的突破性进展。本文将深入探讨GANs的工作原理、应用场景及其未来发展方...
掌握PyTorch：从初学者到人工智能专家的进阶指南
本文深入探讨PyTorch在人工智能领域的重要性，介绍其核心应用场景、学习资源以及未来发展方向。通过免费课程、学术合作与行业会议，帮助读者从基础到高级全面...
深度学习驱动计算机视觉技术革新：从理论到应用
深度学习技术的快速发展正在推动计算机视觉领域的革新，特别是在超分辨率成像、医学影像处理和工业检测等方面展现出巨大潜力。本文将深入探讨深度学习在计算...
英伟达H100 GPU：AI大模型时代的性能与成本之争
苹果在AI大模型开发中选择了谷歌TPU而非英伟达GPU，但英伟达H100 GPU依然在性能和成本上占据优势。本文深入探讨H100 GPU的技术特点、与TPU的对比，以及其在AI...
AI-magic收录了大量国内外AI工具箱，包括AI写作、图像、视频、音频、编程等各类AI工具，以及常用的AI学习、技术、和模型等信息，让你轻松加入人工智能浪潮。