标签：PyTorch
Transformer模型：人工智能技术的核心驱动力
本文深入探讨了Transformer模型在人工智能技术中的核心地位，结合李飞飞的ImageNet数据集、英伟达的GPU技术、谷歌的TensorFlow和PyTorch开源框架，分析了数据...
ASIC芯片崛起：AI推理与训练的新希望
本文探讨了ASIC芯片在AI推理与训练中的应用前景，指出其有望打破GPU垄断，并具备功耗和成本优势。文章还提到AI算法向Transformer收敛，深度学习框架以PyTorch...
中间回归器：从复杂模型到轻量级模型的知识迁移
本文深入探讨了中间回归器在模型蒸馏中的应用，介绍了如何通过PyTorch官方教程将复杂模型的知识迁移到轻量级模型中，提升小模型的性能。文章涵盖了中间回归器...
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...
玄策（XuanCe）：统一AI框架下的智能决策新标杆
孙长银教授团队发布的“玄策”（XuanCe）平台，基于统一AI框架，支持多种单、多智能体决策任务，兼容PyTorch、TensorFlow和MindSpore开发环境，并支持CPU、GPU...
全面掌握Qualcomm® AI Engine Direct SDK：从安装到配置的完整指南
本文详细介绍了使用Qualcomm® AI Engine Direct SDK的设置过程，涵盖Linux和Windows平台的依赖项安装、Python及必要库的配置、虚拟环境的搭建，以及TensorFlo...
PyTorch助力AI推理市场爆发，定制化ASIC芯片成未来关键
随着AI发展重心从训练转向推理，定制化ASIC芯片市场迎来爆发性增长。TrendForce集邦咨询预测，2025年全球AI服务器出货量将年增近28%。国泰君安指出，ASIC芯片...
MiniMind：低成本训练超小语言模型的DPO算法实践
GitHub上热门的AI项目MiniMind，通过DPO算法等先进技术，仅用3块钱成本和2小时训练出25.8M的超小语言模型。该项目开源了极简结构和大模型的全过程代码，为AI...
MiniMind：低成本、高效率的AI模型训练新标杆
GitHub上的热门项目MiniMind，仅用3块钱和2小时训练出25.8M的超小语言模型，开源了大模型的极简结构和多种算法，拓展了视觉多模态的MiniMind-V，所有核心算法...
MiniMind-V：开源AI项目的创新与突破
GitHub上热门的AI项目MiniMind，以其低成本和高效率吸引了广泛关注。MiniMind-V作为其视觉多模态的拓展，进一步推动了AI技术的创新。本文深入探讨MiniMind-V...
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