标签：模型压缩
AI端侧技术：未来智能设备的革命性突破
AI端侧技术将人工智能的计算和处理能力直接部署在终端设备本地，具有低延迟、隐私安全、节省带宽与成本、离线可用等优势。本文深入探讨AI端侧技术的应用场景...
自然语言处理前沿技术：从大语言模型压缩到高效计算
本文探讨了自然语言处理领域的前沿技术，重点介绍了大语言模型压缩和高效计算的最新进展。通过分析NAACL 2025录用论文和FlashMLA技术，揭示了模型压缩和高效...
Lora技术在大语言模型中的应用与未来发展
本文探讨了Lora技术在大语言模型中的应用，特别是在金融科技领域的实践。文章详细介绍了Lora技术的原理、在模型压缩和高效微调中的应用，以及九方智投公司在...
生成式推荐系统的未来：从传统到AI驱动的范式跃迁
本文探讨了生成式推荐系统在广告和搜索领域的应用，分析了其相较于传统推荐系统的优势，并深入讨论了AI推理优化、模型压缩和用户行为分析等关键技术。通过实...
深度学习中的知识蒸馏：从复杂模型到轻量级模型的高效迁移
本文深入探讨了知识蒸馏技术，介绍了如何将复杂模型的知识迁移到轻量级模型中，以提升小模型的性能。文章涵盖了蒸馏的基本原理、常用方法以及实际应用中的注...
软标签：知识蒸馏中的关键技术解析
本文深入探讨了知识蒸馏中的关键技术——软标签，分析了其在模型压缩与优化中的核心作用。通过对比硬标签，软标签提供了更丰富的类间关系信息，显著提升了学生...
模型蒸馏算法：从理论到实践的高效应用
模型蒸馏算法是一种将复杂模型的知识转移到更小、更高效模型的技术。本文深入探讨其原理、应用场景及开源工具，帮助开发者理解并实践这一高效训练方法。
DeepSeek稀疏激活模型技术：边缘计算的未来引擎
DeepSeek通过稀疏激活模型技术，在算法优化和模型压缩领域取得突破，为边缘计算的发展注入新动力。其与网宿科技的技术协同，有望在智能驾驶、工业质检等场景...
DeepSeek联邦学习框架：推动边缘计算与数据隐私合规的新引擎
DeepSeek在联邦学习框架上的创新技术，为边缘计算和数据隐私合规提供了全新解决方案。通过与网宿科技的协同，其在算力下沉、动态资源编排和成本优化等方面的...
DeepSeek与MoE技术：边缘计算的未来引擎
DeepSeek在算法优化、数据处理和模型压缩等方面的技术突破，尤其是其Mixture of Experts（MoE）技术的应用，为边缘计算的发展提供了强大支持。通过与网宿科技...
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