推理结论第6页

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，

杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）目录QwQ-32B核心优势与技术突破本地部署全攻略：从环境配置到模型运行六大企业级应用场景深度解析实战案例：数学推理/代码生成

emmm形成中·2025-03-12 15:59

2025最新QwQ-32B模型使用教程：从部署到实战，手把手教你玩转AI推理模型（附保姆级指南）

emmm形成中·2025-03-12 15:59

【QwQ-32B-Preview】阿里通义QwQ登场MATH测试超OpenAI o1,开源AI推理新王,为数不多可以与OpenAI o1媲美的模型之一

阿里通义千问今天（11月28日）发布《QwQ:思忖未知之界》博文，推出了QwQ-32B-Preview实验性研究模型，在数学和编程领域，尤其在需要深度推理的复杂问题上，具备卓越的AI推理能力。

Yukuii_0v0·2025-03-12 14:26

DeepSeek开源第一弹！突破H800性能上限，FlashMLA重磅开源

FlashMLA通过优化MLA解码和分页KV缓存，能够提高LLM（大语言模型）推理效率，尤其是在H100/H800这样的高端GPU上发挥出极致性能。

开源项目精选·2025-03-12 14:54

微软的OmniParser简介

介绍AI代理可以通过一系列思维过程分解高度模糊的问题，类似于人类的推理，从而处理这些问题。这些代理可以使用各种工具（包括程序、API、网络搜索等）来执行任务并寻找解决方案。

RA AI衍生者训练营·2025-03-12 14:54

在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

环境：LoRA微调问题描述：在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:38

P1784 数独(搜索与回溯)

数独是根据9×9盘面上的已知数字，推理出所有剩余空格的数字，并满足每一行、每一列、每一个粗线宫内的数字均含1−9，不重复。

I AM_SUN·2025-03-12 10:59

从需求文档到测试点：基于 OCR 和智能接口的高效图片信息提取与分析

为了帮助测试工程师高效、精准地提取图片信息，并结合智能分析技术实现测试点推理，本文将分享一套完整的技术解

Python测试之道·2025-03-12 10:55

AI系统架构

关键组成计算硬件GPU（如NVIDIAA100、H100）TPU（GoogleTensorProcessingUnit）NPU（如华为昇腾、寒武纪等）CPU（用于轻量级推理任务）

flying robot·2025-03-12 07:32

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

阿_旭·2025-03-12 05:51

DeepSeek该选蒸馏版还是满血版

针对不同版本的DeepSeek，需要从多个维度综合分析：1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力：更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力，尤其在跨领域、开放域任务中优势显著

飞翔的FOX·2025-03-12 04:35

【xinference部署大模型超详细教程 gemma-it为例子】

pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.pku.edu.cn/pypi/web/simple第一步安装xinference和vLLM：vLLM是一个支持高并发的高性能大模型推理引擎

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:50

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。

飞300·2025-03-11 23:19

人工智能混合编程实践：C++调用Python ONNX进行YOLOv8推理

人工智能混合编程实践：C++调用PythonONNX进行YOLOv8推理前言相关介绍Python简介C++简介ONNX简介YOLOv8简介前提条件实验环境项目结构C++调用PythonONNX进行YOLOv8

FriendshipT·2025-03-11 22:48

H800实战应用深度解析endofsentence

下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence

其混合专家架构采用动态路由机制，实现参数利用率提升40%以上，在保持模型容量的同时将推理成本降低68%。在代码生成任务中，DeepSeekCoder在HumanEval基准测试中达到83.1%的准确

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

大模型全军覆没，中科院自动化所推出多图数学推理新基准 | CVPR 2025

关注前沿科技量子位挑战多图数学推理新基准，大模型直接全军覆没？！事情是这样的。

·2025-03-11 20:10

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样，涵盖了不同维度和领域的数据资源。例如，在疾病诊断领域，像RJUA-QA这样的问答数据集推动了复杂医学知识的自动化应用；而在中医药领域，神农中医药数据集整合了传统中医药文献、临床案例和药方数据。针对于此，本文整理了医学领域的1

·2025-03-11 20:07

DeepSeek赋能机器人革命：从推理引擎到行业落地的全栈技术实践

——解析大模型如何重塑机器人产业的智能化未来引言：机器人产业的技术范式转移在2025年全球机器人市场规模突破2000亿美元的关键节点，DeepSeek凭借其创新的"推理优先"技术架构，正在重构机器人产业的智能化路径

量子纠缠BUG·2025-03-11 19:52

AI应用基于DJL开发WEB应用对鞋分类进行预测和推理------AI

packagecom.alatus.djl.app;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.translate.TranslateException;importcom.alatus.djl.service.InterferenceService;importcom.alatus.djl.service.TrainService;impo

旧约Alatus·2025-03-11 18:49

RoboVQA：机器人多模态长范围推理

本文提出一种可扩展、自下而上且本质多样化的数据收集方案，该方案可用于长期和中期的高级推理，与传统的狭窄自上而下的逐步收集相比，其吞吐量提高2.2倍。

三谷秋水·2025-03-11 18:49

12.【线性代数】——图和网络

edges}graph=\{nodes,edges\}graph={nodes,edges}1.关联矩阵2.AAA矩阵的零空间，求解Ax=0Ax=0Ax=0电势3.ATA^TAT矩阵的零空间，电流总结电流图结论图

sda42342342423·2025-03-11 16:32

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

通过分布式机器学习，开发者可以充分利用多设备的计算资源，实现复杂模型的训练与推理。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的分布式机器学习应用，涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。

·2025-03-11 11:52

如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型

其中一个最关键的能力就是“推理”，也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。以前，大语言模型的表现比较单一。

DO_Community·2025-03-11 10:44

基于llama_cpp 调用本地模型（llama）实现基本推理

零基础实践本地推理模型基本应用：基于llama_cpp的本地模型调用。本文先安装llama_cpppython库，再编写程序，利用其调用llama-2-7b-chat.Q4_K_M.ggu模型。

月光技术杂谈·2025-03-11 10:40

通过 Ollama 本地部署 DeepSeek-r1:1.5b 模型后，用 Python 调用推理并生成基于 pytest + PO 设计模式的 Playwright 自动化测试文件

Ollama提供的本地推理服务默认可通过HTTPAPI访问，地址通常为：ht

Python测试之道·2025-03-11 09:00

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

以下是具体实现方式及技术要点：一、智能规划与代码生成问题分析与规划（Plan模式）DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理，开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求（如“用Python

meisongqing·2025-03-11 08:58

OpenBayes 教程上新 | 性能比肩满血版 DeepSeek-R1，QwQ-32B 一键部署教程上线

上周，阿里云突发大招，强势开源了全新推理模型通义千问QwQ-32B。在多个关键基准测试上，其以32B的参数量，超越了OpenAI-o1-mini，比肩671B参数的满血版DeepSeek-R1。

·2025-03-11 07:43

llama.cpp框架下GGUF格式及量化参数全解析

前言：在人工智能领域，语言模型的高效部署和推理一直是研究热点。随着模型规模的不断扩大，如何在有限的硬件资源上实现快速、高效的推理，成为了一个关键问题。

Black_Rock_br·2025-03-11 06:40

ClickHouse Keeper 源码解析

内容框架背景架构图核心流程图梳理内部代码流程梳理Nuraft关键配置排坑结论关于我们R

阿里云云栖号·2025-03-11 05:01

Clickhouse负载均衡客户端BalancedClickhouseDataSource源码分析

文章目录BalancedClickhouseDataSource源码分析结论BalancedClickhouseDataSource源码分析BalancedClickhouseDataSource的完整路径是

颍天·2025-03-11 04:26

LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning

Arxiv日期：2024.5.16机构：IIT关键词CoT本质LLM推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求，模型内部的功能组件几乎是相同的（共享而非独享）不同的神经算法实际上是由类似归纳头

Zhouqi_Hua·2025-03-11 03:10

LLM Weekly（2025.02.17-02.23）

网络新闻Grok3Beta——推理代理的时代。Grok发布了Grok3Beta，通过强化学习、扩展计算和多模态理解提供卓越的推理能力。

UnknownBody·2025-03-11 01:59

《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》

DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”，宛如一把钥匙，开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门，为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。

程序猿阿伟·2025-03-11 01:56

vllm多卡部署Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4

双卡v10032G部署结果如下，推理时长16s3卡，tensor_parallel_size=3，tensor并行的数量一定要能被attentionheads整除4卡，tensor_parallel_size

Yanc_L·2025-03-10 20:54

ChatGPT o1与GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro的比较

全新的ChatGPTo1模型（代号“Strawberry”）是OpenAI的最新进展，专注于以前的AI模型难以应对的领域：高层次推理、数学和复杂编程。

开发者每周简报·2025-03-10 20:18

ONNX GraphSurgeon详细介绍

它允许开发者在ONNX模型的图结构中进行修改、优化、插入节点、删除节点以及其他图结构操作，是在深度学习推理部署过程中非常有用的工具。

Lntano__y·2025-03-10 19:12

QwQ-32B通用能力测评的详细分析

QwQ-32B通用能力测评的详细分析一、测评框架与核心基准测试QwQ-32B的通用能力测评围绕三大核心评测体系展开，覆盖逻辑推理、多轮对话、复杂指令遵循、工具调用等综合能力：LiveBench（“最难LLMs

大势下的牛马·2025-03-10 16:57

清华大学：人工智能之知识图谱.pdf

知识图谱作为连接数据的骨架，不仅在信息检索、推理决策等方面发挥着关键作用，还成为了现代智能系统的核心组成部分。此文档旨在为读者提供一个全面的理解框架，从基础知识入手，逐步展开至知识图谱的应用实例、技

黄晗昂Aileen·2025-03-10 16:52

yolov5代码详解--1.python代码脚本

一、detect.py作为YOLOv5模型推理的核心执行文件，detect.py实现了从数据加载到结果输出的完整目标检测流水线。

三炭先生·2025-03-10 16:51

基于支持向量数据描述（SVDD）进行多类分类(Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述一、引言二、SVDD算法原理三、基于SVDD的多类分类方法四、讨论与展望五、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述使用支持向量数据描述（SVDD）进行多类分类。

荔枝科研社·2025-03-10 15:14

Java 常用命令总结（完）

Random数组SystemArraysHashMapHashSetStringStringBuilderArrayListDeque栈Queue队列PriorityQueue优先队列常用数学算法&&结论结论算法

羊不白丶·2025-03-10 13:34

使用服务器搭建无门槛ChatGPT WEB应用LobeChat

莱卡云（Lcayun）·2025-03-10 11:23

AF3 block_delete_msa函数解读

推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。源代码：#Notusedininference@curry1defblock_delete_

qq_27390023·2025-03-10 10:43

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

然而，传统的自奖励范式在数学推理任务中存在局限性，甚至可能在迭代训练中导致模型性能下降。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

[arxiv论文解读]LlamaFactory：100+语言模型统一高效微调

下面是对文档内容的详细解释：摘要（Abstract）背景：大型语言模型（LLMs）在多种应用中展现了卓越的推理能力，但需要有效的微调方法来适应下游任务。问题：现有的高效微调方法缺乏一个系统化

强化学习曾小健·2025-03-10 07:22

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

一、前言目前，大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。另外，使用Docker实现便捷测试成为一种高效的解决方案。通过将模型及其运行环境封装在Docker容器中，开发者可以确保模型在不同环境下的行为一致性，避免由于环境差异导致的不可预见的错误。Docker的轻量级特性使得测试可以迅速部署

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

【vLLM 教程】使用 TPU 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

·2025-03-10 05:07

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