标签：PyTorch
代数定义与神经电路图：深度学习的新前沿
本文探讨了通过代数方式定义机器学习模型并将其编译成PyTorch代码的创新项目。该项目还计划使用代数表达式推导反向传播，并直接编译成低级CUDA和C++代码，旨...
深度学习精粹与PyTorch实践：从理论到实战的全方位指南
本文介绍了一本名为《深度学习精粹与PyTorch实践》的书籍，该书旨在通过深入浅出的方式揭示深度学习算法的内部运作机制，适合初学者和有兴趣深入了解深度学习...
从零到精通：30天掌握GPU编程的终极指南
本文提供了一个30天的GPU编程自学计划，帮助零基础学习者快速掌握CUDA和Triton，并将其应用于机器学习领域。计划强调早期实践、全面的主题覆盖、与PyTorch的...
30天掌握GPU编程：从CUDA到机器学习的实践指南
本文提供了一个30天的GPU编程自学计划，帮助零基础学习者快速掌握CUDA和Triton，并将其应用于机器学习领域。计划强调早期实践、全面的主题覆盖、与PyTorch的...
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...
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...
AutoDL：云端显卡租赁助力AI科研与开发
AutoDL作为一种云端显卡租赁服务，为机器学习和深度学习的科研与开发提供了高效支持。它支持多种框架如TensorFlow和PyTorch，并以其成本控制和远程访问的优势...
KernelBench：大模型驱动的高效GPU内核生成技术
KernelBench利用大模型生成高效的GPU内核，涵盖250个神经网络任务，包括基础Kernel操作、简单的fusion pattern和完整的神经网络结构。通过替代PyTorch中的标...
人工智能三要素：数据、算法与算力的协同创新
本文探讨了人工智能技术的三要素——数据、算法和算力，及其在第四次人工智能浪潮中的重要性。通过分析李飞飞的ImageNet数据集、英伟达的GPU技术、谷歌的Transf...
人工智能技术三要素：数据、算法与算力的协同进化
本文深入探讨了人工智能技术的三要素——数据、算法和算力，及其在第四次人工智能浪潮中的重要性。通过分析ImageNet数据集、GPU技术、Transformer模型以及Tenso...
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。