推理结论第2页

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

华为静音模式指定联系人来电响铃

水果这个地方做的是很方便的，直接添加紧急联系人，什么声音都没有，只有指定人的电话铃声直接上结论，华为是不支持直接这样设置的，也就是水果里面静音后，打开紧急联系人，仍能收到电话的功能，鸿蒙现在没有，但是有一些间接实现的办法一个不算完美但有用的常见解决方案

修心光·2025-03-22 20:28

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

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

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！

三花AI·2025-03-22 15:49

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

DPO 核心理论推导：参考策略距离约束下的最优策略 + 损失函数设计

Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems36(2023):53728-53741.本文整理了DPO论文中两个核心结论的推导

iiiiii11·2025-03-22 14:17

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

黑客攻击deepseek服务原理解析

一、攻击原理与实现路径无限推理循环攻击通过输入特定构造的提示词（如“树中两条路径之间的距离”），诱导模型陷入无限思考链（Chain-of-Thought,CoT

大囚长·2025-03-22 12:23

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

Tinyflow AI 工作流编排框架 v0.0.7 发布

该框架代码库轻量，学习成本低，能轻松应对简单任务编排和复杂多模态推理

自不量力的A同学·2025-03-22 09:21

关于数组越界却不会报错

一，在进行顺序表的学习时遇到的问题，下面是代码，大家可以直接去看结论。

112233123hd·2025-03-22 08:44

法律行业——合同审查与AI律师

1.法律行业数字化转型的底层逻辑‌‌技术革命推手‌：以DeepSeekR1大模型为代表的开源AI技术，让法律文本解析、案例推理等复杂任务实现平民化应用

zhouyaowei1983·2025-03-22 06:27

人工智能革命：技术演进图谱与人类文明重构路径

当GPT-4在2023年3月通过注册会计师考试时，其财务分析模块展现的推理能力已超越85%的人类考生。这个标志性事件背后，折射出人工智能正在突破认知型工作的最后防线。

A达峰绮·2025-03-22 06:23

一步到位！7大模型部署框架深度测评：从理论到DeepSeek R1:7B落地实战

人肉推土机·2025-03-22 05:12

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano

niuTaylor·2025-03-22 02:49

DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析：架构、方法与应用全解析

DeepSeek-R1大模型架构设计与技术特性1.1架构设计DeepSeek-R1作为超大规模语言模型，其核心架构设计包含以下创新：专家混合架构（MoE）采用6710亿参数的混合专家架构（MoE），每个推理过程仅激活

大势下的牛马·2025-03-22 00:58

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。

Nerous_·2025-03-21 19:15

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度，特别适用于需要在资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）上运行深度学习模型的场景。

kanhao100·2025-03-21 18:07

【nnUnetv2】Code复现

相反的，把重心放在：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations

是Winky啊·2025-03-21 18:35

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。

kanhao100·2025-03-21 16:48

目标检测中归一化的目的？

这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像，而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的，而不是绝对像素值。这种相对性使得

林语微光·2025-03-21 14:37

ALO蚁狮优化算法：从背景到实战的全面解析

4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论

der丸子吱吱吱·2025-03-21 14:02

AI界劳斯莱斯o1 -Pro来了！百万token收费600刀，OpenAI在AI普惠反方向狂奔？

刚刚，OpenAI宣布推出其最新的高性能推理模型o1-pro。

算家计算·2025-03-21 13:23

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

摘要本文聚焦知识图谱，深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。

@王威&·2025-03-21 13:50

【新品发售】NVIDIA 发布全球最小个人 AI 超级计算机 DGX Spark

DGXSpark(前身为ProjectDIGITS)支持AI开发者、研究人员、数据科学家和学生，在台式电脑上对大模型进行原型设计、微调和推理。

·2025-03-21 12:09

Node.js 格式化时间的两种方法：原生 Date 与 npm 包 moment 详解

内置方法格式化时间示例：使用Date对象格式化时间运行程序示例输出原理解析2.使用npm包moment进行时间格式化安装moment示例：使用moment格式化时间运行程序示例输出原理解析3.两种方法的对比4.结论在

还是鼠鼠·2025-03-21 11:06

计算机网络技术服务管理基于Spring Boot-SSM

：‌3.7.用户管理‌：‌3.8.自动化任务调度‌：‌3.9.Web界面管理‌：‌3.10扩展性与集成性‌：四、技术介绍4.1系统架构与技术选型‌4.2技术选型理由‌：五、性能需求分析六、安全需求分析结论一

QQ1978519681计算机程序·2025-03-21 08:38

大模型微调

文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三，使用算子分析数据并进行数据处理四，划分训练集和测试集五，编写训练脚本开始训练六，进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调

归一码字·2025-03-21 04:36

AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构

这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理，因此数据中心作为AI应用的基础设施，显得尤为重要。然而，随着AI模型规模的不断扩大，数据中心面临着新的挑战：数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-21 03:34

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，可在不增加推理时间成本的情况下提升性能

AICurator·2025-03-21 03:01

Qwen2-Audio：通义千问音频大模型技术解读

引言：从llm到mlm（audio）大型语言模型（LLM）的发展日新月异，它们在文本理解、生成、推理等方面展现出惊人的能力。

kakaZhui·2025-03-21 01:41

【AI论文】RWKV-7“鹅”模型，具备富有表现力的动态状态演化能力

然而，RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则，该规则具有向量值门控和上

东临碣石82·2025-03-21 00:02

Dify 项目开源大模型应用开发平台

其核心功能包括：可视化工作流构建通过可视化画布（如ReactFlow）编排AI工作流，支持多步骤任务处理，例如文档解析、模型推理和

魔王阿卡纳兹·2025-03-20 23:30

【数学建模】模糊综合评价模型详解、模糊集合论简介

评价步骤3.模糊综合评价的数学模型3.1数学表达3.2模糊合成运算4.模糊综合评价的应用领域5.模糊综合评价的优缺点5.1优点5.2缺点6.模糊综合评价的实现步骤7.模糊综合评价在实际项目中的应用案例8.结论参考资料

烟锁池塘柳0·2025-03-20 20:29

【数学建模】灰色关联分析模型详解与应用

灰色关联分析模型详解与应用文章目录灰色关联分析模型详解与应用引言灰色系统理论简介灰色关联分析基本原理灰色关联分析计算步骤1.确定分析序列2.数据无量纲化处理3.计算关联系数4.计算关联度灰色关联分析应用实例实例：某企业生产效率影响因素分析灰色关联分析在各领域的应用灰色关联分析的Python实现灰色关联分析的局限性结论引言在数据分析领域

烟锁池塘柳0·2025-03-20 20:29

开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-7B-Instruct-进阶篇（十二）

本文将介绍如何使用Transformers库进行模型推理（相较于qwen1系列，使用方式上有较大的调整），现在，我们赶紧跟上脚步，去体验一下新版本模型

开源技术探险家·2025-03-20 19:23

A/B测试结果置信度不足时如何决策

其中，增加样本量尤为关键，因为样本量不足往往导致数据波动较大，易产生假阳性或假阴性，从而使测试结论失去可靠性。

·2025-03-20 18:01

LangChain入门：使用Python和通义千问打造免费的Qwen大模型聊天机器人

它提供了一个灵活的框架，使得开发者可以构建具有上下文感知能力和推理能力的应用程序，这些应用程序可以利用公司的数据和APIs。这个框架由几个部分组成。

南七小僧·2025-03-20 18:44

附tensorrt推理代码

设备：cuda12.1,cudnn8.9.2,tensorrt8.6.11.问题tensorrt的推理没输出？？？

李卓璐·2025-03-20 18:11

【论文阅读】MMedPO：用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型

MMedPO：用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型1.背景2.核心问题：3.方法：3.实验结果与优势4.技术贡献与意义5.结论MMedPO:AligningMedicalVision-LanguageModelswithClinical-AwareMultimodalPreferenceOptimizationMMedPO

勤奋的小笼包·2025-03-20 17:10

Hugging Face 模型格式全解析：从 PyTorch 到 GGUF

HuggingFace模型格式全解析：从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式，以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。

mingo_敏·2025-03-20 17:37

含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述含光热电站、有机朗肯循环与P2G的综合能源优化调度研究一、技术基础与系统作用二、多技术协同机制三、优化调度模型构建四、典型案例与仿真分析五、未来研究方向结论2运行结果3参考文献4Matlab

创新优化代码学习·2025-03-20 16:27

用LangChain构建自愈式生成式AI：颠覆传统知识库的智能问答系统实战

本文将揭秘如何通过LangChain框架构建具有自进化能力的智能问答系统，实现企业知识库的实时动态更新与智能推理。通过本文，您将掌握一套让AI系统在运行中持续学习、自主优化的创新架构。

煜bart·2025-03-20 13:32

复旦：过程奖励优化多模态推理

2503.10291摘要我们引入了VisualPRM，这是一种具有8B参数的高级多模态过程奖励模型（PRM），它通过Best-of-N（BoN）评估策略提高了现有多模态大型语言模型（MLLM）在不同模型尺度和族之间的推理能力

大模型任我行·2025-03-20 13:59

有了大模型为何还需要Agent智能体

其核心架构如下：大脑（LLM）：负责语言理解、逻辑推理、知识问答等认知任务。感官（工具链）：通过API、传感器或数据库获取实时数据（如天气、股价）。

全栈你个大西瓜·2025-03-20 09:59

Manus详细介绍

其名称源自拉丁语“MensetManus”，意为“手脑并用”，强调将大模型的逻辑推理能力转化为实际生产力。

accurater·2025-03-20 09:28

glm-4v-9b 踩坑（4-bit量化，bitsandbytes 异常）

嫌麻烦的可以直接到文未看结论。问题描述16g显卡难以加载模型bitsandbytes异常，模型无法运行加载问题本人设备有限，引用一下别人完整加载模型的数据，大约18.9g。

phynikesi·2025-03-20 08:50

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