大模型推理第18页

最近，大模型岗位爆了。。。

这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌，这个过程需要大量AI人才！！现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业，央企+交互数字人将成今年一整年的趋势。除此之外，知名大厂也都在布局AI市场。

IT猫仔·2025-01-19 18:43

Kimi终于开源了，联手清华开源大模型推理架构Mooncake

在人工智能迅速发展的时代，大型模型的智能化水平不断提升，但随之而来的推理系统效率挑战也越来越明显。如何应对高推理负载、降低推理成本、缩短响应时间，已成为业界共同面对的重要问题。

吴脑的键客·2025-01-19 18:11

2025年01月19日Github流行趋势

项目维护者：yiranyyu,iceflame89,yaoyuanTHU,LDLINGLINGLING,tc-mb项目简介：MiniCPM-o2.6:一个适用于视觉、语音和多模态直播的GPT-4o级别模型

油泼辣子多加·2025-01-19 18:38

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3

xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。

SEU-WYL·2025-01-19 17:06

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

正文：在自然语言处理（NLP）领域，Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。

橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

人工智能：人形机器人的开发需要哪些技能？

人形机器人的开发需要多学科、多领域的专业技能，具体如下：机械工程技能机械设计与建模：熟练掌握计算机辅助设计（CAD）软件，如SolidWorks、AutoCAD等，能够创建精确的3D模型，进行结构分析，

InnoLink_1024·2025-01-19 17:34

通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现

理解样条函数（SplineFunctions）是掌握广义加性模型（GAMs）及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。

智识小站·2025-01-19 17:31

广义加性模型的参数、半参数、非参数形式

简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。

智识小站·2025-01-19 17:31

华为OD机试E卷 ---最大值

二、示例1用例1输入109输出910说明:输出结果可能非常大，所以你需要返回一个字符串只而不是整数。

努力努力再努力呐·2025-01-19 17:58

Compose Multiplatform+kotlin Multiplatfrom

的build.gradle下面是/gradle/libs.versions.toml下面是androidApp下的build.gradle结尾前言现在Android原生需求日渐减少，多平台或车载，端侧大模型等我看是未来的主流

宝杰X7·2025-01-19 16:57

Cognitive Architectures for Language Agents

语言代理的认知架构摘要1引言2背景：从字符串到符号AGI3语言模型与生产系统之间的链接4语言代理的认知架构（CoALA）：一个概念框架5用例6可操作的见解7讨论8结论摘要最近的努力已经将大型语言模型（LLM

UnknownBody·2025-01-19 16:57

【Compose multiplatform教程23】在通用代码中使用视图模型（ViewModel）

使用Compose多平台（ComposeMultiplatform）可以在通用代码中实现安卓（Android）中那种通过视图模型（ViewModelhttps://developer.android.com

小林爱·2025-01-19 16:25

嵌入式驱动开发详解视频教程

第一章+Linux设备驱动模型第二章Linux内核模块第三章Linux内核编程API第四章Linux字符设备驱动第五章Linux块设备驱动第六章Linuxplatform驱动第七章Linux触摸屏设备驱动第八章

acp小鸡炖蘑菇·2025-01-19 16:25

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

在人工智能领域，尤其是深度学习中，训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算，这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。

wit_@·2025-01-19 16:53

详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析

AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析随着人工智能技术的快速发展，大模型（LargeAIModels）在自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中取得了突破性进展。

wit_@·2025-01-19 16:51

计算机技术：冯·诺伊曼架构

冯·诺伊曼架构（VonNeumannArchitecture）是由著名数学家和计算机科学家约翰·冯·诺伊曼（JohnvonNeumann）在20世纪40年代提出的一种计算机设计模型。

InnoLink_1024·2025-01-19 16:51

认知架构 cognitive architecture

认知架构应用的两个组件：（1）如何提供上下文给应用（2）应用如何推理不同级别的认知架构：（1）单个LLM、仅得到输出（2）一连串LLM、仅得到输出（3）LLM作为路由、选择要使用的操作（工具、检索器、提示

谁怕平生太急·2025-01-19 16:20

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。

wit_@·2025-01-19 16:50

C++ 面向对象（八股总结）

面向对象三大特征——封装、继承、多态封装把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的进行信息隐藏。

fadtes·2025-01-19 16:48

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。

Blair Long·2025-01-19 15:14

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计总体F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐

雏Carnation·2025-01-19 15:42

一文读懂数据仓库构建流程（超详细）

1、数仓构建整体流程数仓构建核心图：我们可以发现其实数据开发占比整个数仓构建流程只是很小的部分，只要我们将前期的数据调研，各种数仓模型设计好，剩下

嗨皮一会吧·2025-01-19 15:41

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？

小小小小祥·2025-01-19 15:40

openai的代理框架中国版swarmforchinese，又简单又实用而且是趋势

各种概念，概念生涩难懂，与大模型用自然对话非常简洁相反而驰有没有一种非常简单又实用的框架有openAI开源的swarm但是默认用的openai的接口。

Ai君臣·2025-01-19 14:07

探索LLMonitor：全面提升AI应用可观测性的开源平台

引言在构建和部署大型语言模型（LLM）和聊天模型时，开发者通常面临数据追踪、使用情况分析、成本控制等各种挑战。LLMonitor是一个开源的可观测性平台，专注于解决这些挑战。

afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南

Minimax作为一家中国初创企业，专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互，帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。

afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构引言在AI模型的构建与部署中，无服务架构（ServerlessArchitecture）正逐渐成为开发者的首选方案。

afTFODguAKBF·2025-01-19 13:30

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。

亚远景aspice·2025-01-19 13:29

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

软考信安04~网络安全体系与网络安全模型

1、网络安全体系概述1.1、网络安全体系概念网络安全体系是网络安全保障系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成的，共同实现网络安全的目标。网络安全体系包括法律法规政策文件、安全策略、组织管理、技术措施、标准规范、安全建设与运营、人员队伍、教育培训、产业生态、安全投入等多种要素。1.2、网络安全体系特征(1)整体性。网络安全体系从全局、长远的角度实现安全保障，网络安全单元按照一定

jnprlxc·2025-01-19 13:58

什么是微服务?你明白了吗

微服务：拆开你的大蛋糕，做个小甜点如果你在开发中曾经遇到过“单体应用”这个词，那么你一定知道它就像一个巨大的蛋糕，所有的功能、代码和数据都被堆在一起。

百味人生一壶酒·2025-01-19 13:56

Pytorch详解-模型模块(RNN,CNN,FNN,LSTM,GRU,TCN,Transformer)

Pytorch详解-模型模块Module¶meterModule初认识forward函数ParameterPytorch中的权重、参数和超参数Module容器-ContainersSequentialModuleListModuleDictParameterList

qq742234984·2025-01-19 13:24

Node.js+Express 开发之Cookie、Session 使用详解

session是存放在服务器端的，可以存储无限大的数据，但大量的sessi

MINO吖·2025-01-19 12:23

django笔记

路由刚创建出来的项目分为两级：第一级：项目文件夹manage.py第二级是我们的关键：settings项目的总配置文件urlsurl链接文件wsgi服务器配置文件MVC全名是ModelViewController，是模型

幸福诗歌·2025-01-19 12:20

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。

马拉AI·2025-01-19 12:48

ChatGPT原理及其应用场景

其工作原理可以从以下几个方面进行解析：GPT系列模型基础ChatGPT基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）技

编程小郭·2025-01-19 11:47

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

然而，随着模型规模的增长和技术的进步，构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

Python学习之-Pydantic详解

在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。1BaseModel的主要作用包括：数据验证（Validation）:BaseModel类提供了自动数据验证的功能。

夏天Aileft·2025-01-19 11:11

计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc

五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型，M代表明文空间；C代表密文空间；K代表密钥空间；E代表加密算法；D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。

耿礼勇·2025-01-19 11:40

SpringBoot的AOP-入门

SpringBoot另一大特性：AOP，右上角的粉色是业务需求：希望获知各个业务方法的耗时指定方法需要：包名、类名（接口名）、方法名最前面那个（*）星号表示是返回值任意类名（*）表示类名任意方法名（*）

violin-wang·2025-01-19 10:09

ill,contain,cover,none,scale-down 区别

scale-down:保持原有尺寸比例,如果容器尺寸大

懒大王、·2025-01-19 10:08

计算机网络（48）P2P应用

前言计算机网络中的P2P（PeertoPeer，点对点）应用是一种去中心化的网络通信模式，它允许设备（或节点）直接连接并共享资源，而无需传统的客户端-服务器模型。

IT 青年·2025-01-19 10:05

DeepSeek V3：新一代开源 AI 模型，多语言编程能力卓越

that's boy·2025-01-19 10:35

Web3.0开发路线

区块链基础：区块、链式结构、哈希、公钥/私钥、UTXO模型、账户模型等。共识机

king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1人工智能的演进：从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

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