协同推理

第八十一课：HarmonyOS Next 的行业标准与规范

从技术协同角度而言，统一的行业标准是连接不同开发者、企业以及设备的桥梁。HarmonyOSNext旨在构建一个庞大的智能生态系统，涵盖手机、平板、智能穿戴、智能家居等各类设备。
小_铁·2025-03-25 04:13

智算中心系统化建设与运营框架

能源协同方案：风光储一体化：宁夏
大霸王龙·2025-03-25 03:34

Prompt Engineering：如何写出更高效的提示词？

良好的Prompt设计可以显著提高大模型在文本生成、代码编写、逻辑推理等任务中的表现。1.1为什么需要PromptEngineering？提高准确性：减少AI生成的错误信息。
晴天彩虹雨·2025-03-25 03:34

NPU上如何使能pytorch图模式

它通过将PyTorch的动态图转换为静态图，并利用Just-In-Time（JIT）编译技术，显著提高模型的推理速度和训练效率。
·2025-03-25 00:34

Python,Java开发生成式智能识别与鉴定APP

开发一个生成式智能体识别与鉴定APP是一个复杂的任务，涉及多个模块的设计与实现，包括用户界面、数据处理、模型推理等。以下是一个高层次的开发思路，并提供每种语言的简单示例代码。
Geeker-2025·2025-03-25 00:10

《鸿蒙携手AI：解锁智慧出行底层逻辑》

分布式架构：构建智慧出行的坚实基础鸿蒙系统的分布式架构是其一大技术亮点，它打破了设备之间的界限，实现了多设备的无缝协同。在智慧出行场景中，车辆不再是孤立的个体，而
·2025-03-25 00:30

《鸿蒙携手AI：解锁智慧出行底层逻辑》

分布式架构：构建智慧出行的坚实基础鸿蒙系统的分布式架构是其一大技术亮点，它打破了设备之间的界限，实现了多设备的无缝协同。在智慧出行场景中，车辆不再是孤立的个体，而
程序猿阿伟·2025-03-25 00:39

自动驾驶系统的车辆动力学建模：自行车模型与汽车模型的混合策略及自动驾驶分层控制架构

本文还将介绍自动驾驶分层控制架构中的协同工作机制。混合策略的应用实例在实际的自动驾
赛卡·2025-03-24 22:24

机器学习之条件概率

1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。
贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

过程奖励模型PRM的定义和特点；过程奖励模型prm和orm结果奖励模型的区别和优劣是什么

过程奖励模型PRM的定义和特点过程奖励模型（ProcessRewardModel，简称PRM）是一种专注于对推理链中每一步进行评估和反馈的机制，旨在提高模型在复杂任务中的表现。
强化学习曾小健·2025-03-24 21:18

嵌入式系统开发如何选择和备考软考高级

针对已通过软考中级嵌入式系统设计师的开发者或者从事嵌入式系统设计的人员，以下是为您量身定制的高级科目推荐及备考方案：一、软考高级科目推荐1.系统架构设计师（首推）推荐理由：技术延续性：与嵌入式系统设计高度相关，涉及硬件/软件协同设计
矿渣渣·2025-03-24 20:06

大模型的应用与微调：如何调用 LLM？从 OpenAI API 到本地部署

本篇文章将详细介绍如何调用大语言模型（LLM），涵盖OpenAIAPI、DeepSeek、Manus、通义千问等模型的调用方式，并探讨如何在本地部署LLM进行推理。
晴天彩虹雨·2025-03-24 19:02

基于推理的强化学习智能体设计与开发

1.理论基础与核心概念1.1推理强化学习（Reasoning-EnhancedRL）定义核心思想：在传统强化学习的马尔可夫决策过程（MDP）基础上，引入符号推理、因果推断和知识引导机制，解决复杂环境中的长程依赖和稀疏奖励问题
由数入道·2025-03-24 17:45

WebAssembly 与 JavaScript：高性能 Web 开发的未来

本文将深入探讨WebAssembly是什么，以及它与JavaScript如何协同工作。什么
vvilkim·2025-03-24 16:05

0 Token 间间隔 100% GPU 利用率，百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS

01什么是大模型推理引擎大模型推理引擎是生成式语言模型运转的发动机，是接受客户输入prompt和生成返回response的枢纽，也是拉起异构硬件，将物理电能转换为人类知识的变形金刚。
·2025-03-24 15:38

LLMOps 是什么？

这些操作可以涵盖多个领域，例如模型的训练、推理优化、部署、监控、故障排除等。在实际应用中，LLMOps的目标是提高语言模型的效率和效果，确保模型能够在各种实际场景中顺利运行。
AI Agent首席体验官·2025-03-24 08:35

万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？

引言在AI军备竞赛白热化的2024年，DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界：相比前代模型推理速度提升3倍，训练成本降低70%。
羊不白丶·2025-03-24 07:55

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制

本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式
Fansv587·2025-03-24 06:17

Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点？

该架构将模型拆分为多个“专家”，训练和推理时让不同“专家”负责不同任务或数据子集，提高模型表达能力和效率，降低训练成本。模型优化以提升性能：都通过
alankuo·2025-03-24 06:16

使用Titan Takeoff进行高效的自然语言处理模型推理

在自然语言处理(NLP)领域，每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。
scaFHIO·2025-03-24 04:54

新能源智慧路灯：点亮城市未来之路

在光照条件欠佳的区域，出现了风能辅助发电的路灯，风力发电机与太阳能电池板协同运作，确保能源供应的稳定性。这种多
2501_91106766·2025-03-24 03:12

2025计算机毕设全流程实战指南：Java/Python+协同过滤+小程序开发避坑手册

技术框架的选择是项目开发的关键起点，直接影响开发效率和最终成果质量。然而，许多开发者在选择技术框架时面临困难：现有知识储备不足以支撑复杂项目需求，团队经验有限，框架选择缺乏前瞻性常导致后期问题。尽管技术框架的选择过程充满挑战，但合适的框架能为项目开发和维护奠定基础，而不当的选择则可能带来持续的技术债务和开发困扰。所以，建议对项目技术框架把握不好的同学，最好是找自己的研究生学长或者老师详细的把关机技
启点毕设·2025-03-24 03:11

基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现

本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-24 02:09

Windows10本地部署Dify+Xinference

1m是否部署完成5.安装Dify三、Dify中配置大模型1.浏览器输入http://localhost:80启动Dify页面2.随便注册账户登录3.配置Xinference四、运行Dify1.设置系统推理模型
橘长长长·2025-03-23 22:04

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理 技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

强调了语言模型不仅辅助其他NLP任务，本身也蕴含大量知识，如地理信息、语义理解和推理能力。随着技术的发展，尤其是trans
你觉得205·2025-03-23 19:39

Python 高手编程系列一千七百零八：在事件循环中使用 executors

这就是为什么我们可以使用执行器在协同多任务和多进程或多线程之间进行混合。
杨琴1·2025-03-23 18:51

大模型Agent 和 RAG 的关系

以下是它们的关系及其协同作用的详细分析。1.Agent和RAG的定义（1）Agent定义：Agent是一种智能体，能够感知环境并采取行动以完成特定任务。
大数据追光猿·2025-03-23 16:38

全国一体化算力网演进与多域协同发展

内容概要全国一体化算力网的建设正从技术探索迈向系统性布局，其核心目标是通过多源异构资源的动态调度与协同管理，构建覆盖全域的智能化算力基础设施。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

AI模型技术演进与行业应用图谱

与此同时，模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%，联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

H800能效架构实战解析

内容概要H800能效架构以异构计算资源调度与动态功耗控制为核心，通过系统级协同设计实现算力密度与能耗优化的双重目标。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

模型优化驱动产业应用创新

在部署层面，边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟，更通
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

算力网协同创新与多场景应用实践

内容概要算力网协同创新正通过技术融合与场景适配，驱动算力资源的高效整合与跨域调度。核心突破方向涵盖异构计算架构优化、边缘计算实时响应能力提升，以及智能算力在工业互联网、数字孪生等场景的动态供给。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

算力技术创新与多场景应用突破

应用层面，工业互联网实时控制、元宇宙沉浸式交互、生物计算精准建模等场景对算力提出差异化需求，推动智能调度算法与能效管理体系的协同优化。与此同时，全国一体化算力网络建设加速芯片制程迭代、数据中
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

SpringBoot分布式架构下字典表设计与实战应用

一、分布式环境下的字典表挑战数据一致性要求：多服务节点间的字典数据同步高并发访问压力：基础数据的频繁读取需求动态更新需求：业务运行时字典数据的热更新能力多级缓存策略：本地缓存与分布式缓存的协同工作二、技术方案设计架构图
潘多编程·2025-03-23 13:44

多模态大模型常见问题

Q-Former（BLIP2）：优点：Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征，使得模型能够更好地处理视觉-语言任务，尤其是在多模态推理任务中表现优秀。
cv2016_DL·2025-03-23 12:06

C# 调用 VITS，推理模型 将文字转wav音频调试 -数字人分支

Microsoft.ML.OnnxRuntime.OnnxRuntimeException:[ErrorCode:InvalidArgument]Inputname:'input_name'isnotinthemetadata在Microsoft.ML.OnnxRuntime.InferenceSession.LookupInputMetadata(StringnodeName)位置D:\a\_w
未来之窗软件服务·2025-03-23 08:40

统一的视频动作模型

然而，有效地结合视频生成和动作预测仍然具有挑战性，当前基于视频生成的方法在动作准确性和推理速度方面难以与直接策略学习的性能相匹配。
三谷秋水·2025-03-23 08:36

Linux内核网络设备注册与地址族协同机制深度解析

在Linux网络子系统中，网络设备注册与地址族（AddressFamily）的协同工作机制是构建高性能网络应用的核心基础。
109702008·2025-03-23 07:59

中小制造企业必看！MES管理系统破解车间管理四大难题指南

MES系统（制造执行系统）凭借其数据驱动与全流程协同能力，正成为企业突破困局的利器。本文将从四大核心痛点切入，深度解析MES管理系统的破局之道。
深蓝易网·2025-03-23 07:26

知识图谱系列文章——文物知识图谱

明确领域和目的——文物知识图谱&设计创意2、领域信息采集与分析——文物信息，３４０件文物实例，3、定义文物本体概念和结构层次4、定义概念属性和属性约束5、本体编码（建模语言和工具）6、本体评估——Jena的内嵌推理机
weixin_43407382·2025-03-23 07:56

显卡（Graphics Processing Unit，GPU）架构详细解读

本篇文章将对显卡架构进行详细分析，重点介绍GPU核心架构、显卡计算单元、显存结构、显卡管线、以及显卡与主机系统的协同工作等。
m0_74824112·2025-03-23 06:44

Deepseek API 调用

1获取APIKey目前比较知名的提供了DeepSeek的推理服务商包括硅基流动、阿里云、腾讯云等等。这些推理服务商一般是提供API接口，需要安装大模型客户端并配置API。
哦豁灬·2025-03-23 05:08

vLLM 部署大模型

1介绍vLLM是来自UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作（没错就是搞出Vicuna的那个group），最大亮点是采用PagedAttention技术，结合ContinuousBatching
哦豁灬·2025-03-23 05:07

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...（二）

（二）前言4.代码逐行解释TransformerBlock类初始化前向传播GenerativeLM类初始化前向传播推理示例测试生成5.总结欢迎宝子们点赞、关注、收藏！欢迎宝子们批评指正！
985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

微软 LIDA 库：基于大模型的自动化数据分析与可视化

微软LIDA库：基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要
窝窝和牛牛·2025-03-23 01:01

AI 赋能应急管理：ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索

ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型凭借强大的文本处理、数据分析和推理能力，可为灾害预警、应急响应、风险评估等提供高效支持。
一ge科研小菜菜·2025-03-22 20:58

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

在当今数据驱动的时代，大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。
百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。
百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系
清风AI·2025-03-22 19:51

LLM-Agent方法评估与效果分析

从基础的单智能体强化学习算法（如PPO）到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现，研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。
·2025-03-22 18:50
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