标签：深度学习
探索大语言模型的未来：从LLM实习机会到AI技术革新
本文深入探讨大语言模型（LLM）的当前发展趋势和未来潜力，结合北京微奇点科技有限公司的LLM实习机会，分析LLM在算法应用、工程化落地及行业模型训练中的关键...
Llama+LoRA微调：大语言模型高效训练的新范式
本文深入探讨Llama模型与LoRA微调技术在大语言模型训练中的应用，分析其高效性与适用场景，并结合实际案例展示其在行业模型训练中的优势，为AI开发者提供技术...
大语言模型（LLM）的未来发展与行业应用
本文探讨了大语言模型（LLM）在人工智能领域的最新发展，包括技术突破、行业应用及商业化落地。文章还分析了LLM在具身智能机器人、智能家居等领域的应用前景...
PyTorch与CUDA：AI时代的双剑合璧
本文深入探讨了PyTorch与CUDA在AI领域的关键作用，揭示了黄仁勋在GPU和CUDA技术上的突破，以及杨立昆在卷积神经网络和开源框架上的贡献。文章还强调了跨领域...
AlexNet：AI革命的起点与黄仁勋的英伟达传奇
本文深入探讨了AlexNet如何成为AI革命的起点，以及黄仁勋和英伟达在GPU和CUDA技术上的突破如何推动了深度学习的发展。文章还分析了英伟达的成功策略及其在AI...
《Ultra-Scale Playbook》：超大规模模型训练的实战指南
《Ultra-Scale Playbook》是一份关于超大规模模型训练的实战指南，耗时6个月完成，涵盖了现代LLM训练的关键环节，如5D并行化技术、ZeRO优化策略、CUDA内核优...
TPU：AI加速的未来与谷歌的创新之路
本文深入探讨了谷歌的TPU（张量处理单元）如何通过其独特的架构和设计，成为AI加速领域的重要力量。文章分析了TPU与CPU、GPU的差异，并探讨了其在AI算法和深...
Transformer架构的演进与AI推理的未来
本文探讨了Transformer架构在AI领域的演进，分析了其在大型语言模型中的应用，并预测了AI推理未来的发展趋势。随着ASIC芯片的普及，AI推理将迎来更高效、更低...
对比学习在分类改进方法中的应用与创新
本文探讨了对比学习在分类改进方法中的应用，分析了其在特征提取和模型优化中的优势，并结合实际案例展示了其在不同领域的创新应用。通过对比传统分类方法，...
DeepSeek：中国AI领域的颠覆者与未来趋势
本文探讨了DeepSeek在中国AI领域的重要地位及其广泛应用。从智能城市到电动汽车，DeepSeek凭借其先进的AI算法和多模态数据处理能力，正在改变多个行业。文章...
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。