标签：AI推理
DeepSeek-R1：AI推理革命与商业模式的冷思考
本文探讨了DeepSeek-R1在AI推理领域的革命性突破及其对MaaS商业模式的挑战，分析了开源模型如何推动AI推理云服务的崛起，并揭示了技术优化与架构创新在大模型...
商汤科技：AI推理与智能体的技术革新与应用落地
商汤科技在AI推理与智能体领域展现了强大的技术优势，通过多模态融合、强化学习、知识图谱与软硬件协同设计，推动AI技术在自动驾驶、机器人助手、医疗健康和...
NVIDIA生成式人工智能服务：驱动未来创新与增长
NVIDIA在2024年第四季度财报电话会议中总结了10个主要信息点，强调了公司在生成式人工智能、大型语言模型、数据中心基础设施和加速计算领域的显著增长和创新...
DeepSeek-R1：强化学**AI推理模型的革命性突破**
DeepSeek发布的DeepSeek-R1模型，通过强化学**实现了无需教师数据的AI推理能力，在数学、代码和逻辑任务中表现卓越。其创新性在于低成高效、开放源码，并在AI...
稀疏注意力核：提升AI推理效率的关键技术
稀疏注意力核是提升AI推理效率的关键技术之一，通过减少全局自注意力的计算成本，显著提高了Transformer模型在下游任务中的性能。本文探讨了稀疏注意力核的技...
混合精度调度器：AI计算性能优化的新引擎
本文深入探讨混合精度调度器在AI计算中的关键作用，结合DeepSeek的PTX优化技术和NVIDIA Triton推理服务器的创新，揭示其在提升AI模型训练和推理效率中的巨大...
Kimi-1.5思维链模型：AI推理能力的未来之路
本文深入探讨了Kimi-1.5思维链模型的技术细节与创新点，分析了其在AI推理领域的应用潜力与未来发展方向。通过与DeepSeek-R1等模型的对比，揭示了强推理模型的...
DeepSeek-R1：AI推理能力的突破与未来展望
DeepSeek最新发布的DeepSeek-R1模型在AI推理领域取得了显著突破，通过强化学习与监督微调的结合，展现了强大的问题解决能力。本文深入探讨了DeepSeek-R1的技...
稀疏激活架构：DeepSeek如何重新定义AI推理效率
本文深入探讨了稀疏激活架构在AI领域的革命性应用，特别是DeepSeek公司如何通过混合专家模型（MoE）和强化学习技术，显著提升推理效率并降低成本。文章还分析...
DeepSeek-R1开源模型：MATH-500评测中的技术突破与行业影响
DeepSeek发布的R1系列开源模型在MATH-500等推理评测中表现卓越，接近甚至超越OpenAI的o1正式版。通过先进的量化技术，R1模型在推理速度和成本效率上实现突破...
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。