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YOLOV7提出了輔助頭的一個訓練方法，主要目的是通過增加訓練成本，提升精度，同時不影響推理的時間，因為輔助頭只會出現在訓練過程中。...
在神經網絡建模中，經常會出現關于神經網絡應該有多復雜的問題，即它應該有多少層，或者它的濾波器矩陣應該有多大。這個問題沒有簡單的答案。與此相關，討論網絡過擬合和欠擬合非常重要。過擬合是模型過于復雜且參數過多的結果。我們可以通過比較訓練數據損失和測試數據損失來確定預測模型對訓練數據的擬合是太差還是太好。...
在 LLaMA, BERT 以及 ViTs 模型上，4-bit 量化皆取得了遠超 SOTA 的結果。特別是，這篇文章展示了 4-bit 量化的 LLaMA-13B 模型，在零樣本推理任務上達到平均 63.1 的分數，只比完整精度模型低了 5.8 分，且比之前的 SOTA 方法平滑量高出了 12.7，...
人工智能涵蓋了從訓練算法到推理的方方面面。它包括大量的訓練計劃，以及可以適應微型物聯網設備的tinyML算法。此外，它越來越多地用于芯片設計的許多方面，以及在晶圓廠中，以關聯來自這些芯片的制造、檢查、計量和測試的數據。它甚至在現場用于識別故障模式，這些模式可以反饋到未來的設計和制造過程中。...
使用機器視覺進行對象檢測需要 AI 模型/算法在 AI 芯片、FPGA 或模塊上運行。它們通常被稱為“人工智能引擎”。在首次訓練后，可以部署 AI 模型以在適當的硬件上運行，以做出預測和/或決策，通常稱為“推理”。確保硬件開發能夠跟上新 AI 模型的創新非常重要。...
除了頂尖的圖像質量，擴散模型還帶來了許多其他好處，包括不需要對抗性訓練。對抗訓練的困難是有據可查的。在訓練效率的話題上，擴散模型還具有可伸縮性和并行性的額外好處。...
NAND、DRAM等核心存儲器在制程方面臨近極限，不斷探索“3D”等多維解決方案。HBM基于其高寬帶特性，成為了高性能GPU的核心組件，市場前景廣闊。...
Boosting是一種集成技術，嘗試從多個弱分類器創建強分類器。這是通過從訓練數據構建模型，然后創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型中的錯誤來完成的。添加模型，直到完美預測訓練集或添加最大數量的模型為止。...
推薦系統是一種人工智能或人工智能算法，通常與機器學習相關，使用大數據向消費者建議或推薦其他產品。這些推薦可以基于各種標準，包括過去的購買、搜索歷史記錄、人口統計信息和其他因素。推薦系統非常有用，因為它們可以幫助用戶了解自己無法自行找到的產品和服務。...
圖靈測試在 20 世紀 50 年代已經提出，那時沒有計算機。圖靈測試指測試者與被測試者（一個人或一臺機器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。進行多次測試后，如果機器讓平均每個參與者做出超過 30% 的誤判，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。以前有一些人可能不理解，...
九章云極、亞馬遜云科技、華為云、阿里云、騰訊云、Databricks和百度云被評為國內AI基礎軟件市場的 "領導者"。...
數據在 MaaS 時代很重要，市場的火熱映射到具體的企業行為上，表現為大批量垂直模型的推出、數據庫企業融資數量增加、數據庫使用量陡然增長等。...
Transformer 本質上是一個 Encoder-Decoder 架構。因此中間部分的 Transformer 可以分為兩個部分：編碼組件和解碼組件。...
AI 模型構建的過程 模型構建主要包括 5 個階段，分別為模型設計、特征工程、模型訓練、模型驗證、模型融合。...
千億參數的星辰大模型發布。從2021年10月啟動自研城市治理大模型，星辰大模型已經走過語義大模型、多模態大模型、語音大模型到下一代數字人的階段發展，2023年6月發布百億參數大模型，短短4個月后就發布千億參數大模型，用迅猛發展來總結應該是準確的單詞。...
人的視覺識別過程是一個層次性的關系，從最初級的視覺皮層一直到更高級的皮層，從簡單的視覺邊緣特征到線條的方向性，再到線條之間的組合，如角等更高維特征的形成，直到形成物體的感知。...
本報告是房超教授在2023年10月14-15日由中國人工智能學會（CAAI）主辦、CAAI人工智能倫理與治理工委會承辦的“首屆人工智能倫理與治理大會”上進行的邀請報告《人工智能安全一體化治理：基本原理與框架》。...
經過一個前饋全連接網絡進行特征提取和表示變換。為了訓練更深層的模型，還使用了殘差連接、層規范化等技術。位置編碼為模型加入了順序信息。大量的參數支持復雜的語義計算。...
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