标签：深度学习
GPU加速向量数据库：AI大模型的算力新引擎
英伟达与Zilliz合作推出全球首个GPU加速向量数据库，为AI大模型提供高效算力支持。英特尔也发布AIGC向量数据库解决方案，实现海量数据的高实时性查询与检索。...
混合专家模型（MoE）：大语言模型的未来之路
混合专家模型（MoE）作为一种高效的模型架构，正在成为大语言模型发展的关键技术。本文深入探讨MoE的核心原理、应用场景及未来趋势，结合OpenAI和Mistral AI...
稀疏专家混合模型（MoE）：人工智能大模型的高效引擎
稀疏专家混合模型（MoE）通过引入多个子网络，在每次前向传播时仅激活部分子网络，极大提升了计算效率。谷歌的Switch Transformer和Gemini 1.5 Pro模型基于Mo...
星河通用视觉大模型2.0：驱动工业互联网与智能家居的双重革命
中国电信发布的星河通用视觉大模型2.0，结合5G技术与人工智能，正在推动工业互联网和智能家居的数字化转型。本文探讨其在工业控制、智能家居应用中的创新价值...
注意力机制的起源与演变：从RNNSearch到Transformer
本文探讨了注意力机制的起源，指出其并非2017年Transformer论文首创，而是源自2014年Bengio实验室的研究。文章详细介绍了Dzmitry Bahdanau的简化方案，澄清了...
AlphaFold与pLDDT：蛋白质结构预测的革命性突破
AlphaFold是DeepMind团队开发的革命性人工智能系统，通过深度学习技术以前所未有的精度预测蛋白质的三维结构，解决了长期存在的“蛋白质折叠问题”。本文探讨了...
深度学习赋能食品安全：YOLOX+RNN在明厨亮灶中的应用
明厨亮灶视频分析抓拍识别系统基于YOLOX+RNN深度学习算法，通过后厨监控摄像机实时检测人员穿戴规范及违规行为，如抽烟、玩手机等，并及时发出报警提醒，为食...
Transformer技术革新：从胰腺癌筛查到高性能处理器
本文探讨了Transformer技术在胰腺癌早期筛查和高性能处理器领域的应用。通过阿里巴巴达摩院的研究，展示了深度学习框架在医学影像识别中的突破性进展，同时介...
预训练模型：从技术突破到应用创新
本文深入探讨了预训练模型的技术发展与应用创新，从Transformer架构的变革到多模态大模型的崛起，结合最新研究成果与行业趋势，揭示了大模型在推理能力、计算...
AI助力胰腺癌早期筛查：阿里巴巴达摩院的突破性研究
阿里巴巴达摩院联合全球顶尖医疗机构，利用深度学习框架构建胰腺癌早期检测模型PANDA，通过平扫CT图像识别早期病变。该技术在真实病例中发现了31例临床漏诊病...
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