推理速度第11页

VLRMBench ：一个涵盖数学推理、幻觉理解、多图像理解等多种任务的视觉-语言奖励模型基准测试数据集

是一个专门用于评估视觉-语言奖励模型的综合性基准测试，包含12,634个问题，覆盖数学推理、幻觉理解和多图像理解三大领域。为视觉-语言奖励模型的全面评估提供了新的标准，推动了该领域的发展。

·2025-03-12 22:23

2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。

文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列，它结合了深度学习和自然语言处理的技术，旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。

BigSharkTech 必杀技·2025-03-12 22:14

LangChain教程 - Agent -之 ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION

LangChain提供了AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION，它结合了ReAct（Reasoning+Acting）策略，使得LLM可以基于工具的描述智能选择合适的工具进行推理和执行

花千树-010·2025-03-12 21:40

电机控制常见面试问题（二）

但同时响应速度会更快，电机对电压突变更敏感，带宽提升有利于高频控制。二、转子位置识别1.传感器法霍尔传感器

小雀丝·2025-03-12 20:04

【大模型篇】推理模型大作战（QwQ-32B vs DeepSeek-R1）

大家好，我是大F，深耕AI算法十余年，互联网大厂技术岗。分享AI算法干货、技术心得。欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》，一起探索技术的无限可能！写在前面当我让QwQ-32BvsDeepSeek-R1写一封未来自己的信大家更喜欢哪种风格？QwQ-32B模型介绍及使用指南一、模型简介（一&

大F的智能小课·2025-03-12 19:56

【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪，解锁大型语言模型的潜力

摘要：大型语言模型在各种自然语言处理任务中取得了显著成功，然而其在推理过程中的高计算成本仍然是一个主要瓶颈。

东临碣石82·2025-03-12 19:53

AI双轨革命：DeepSeek与Manus

一、技术架构与核心能力DeepSeek：知识型“最强大脑”技术架构：基于混合专家模型（MoE），参数规模达6710亿，专注于语言模型的极致优化，擅长知识推理、文本生成与专业问题解答。

·2025-03-12 18:44

vLLM框架：使用大模型推理框架

vLLM专为高效部署大规模语言模型设计，尤其适合高并发推理场景，关于对vLLM的介绍请看这篇博文。以下从安装配置、基础推理、高级功能、服务化部署到多模态扩展逐步讲解。

CITY_OF_MO_GY·2025-03-12 17:12

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。

wanhengidc·2025-03-12 16:38

SpectroDive‌ 12.1是一款专门为靶向蛋白质组学技术数据分析而开发的软件

SpectroDive具有以下主要特点和功能：‌1、超快计算速度‌：SpectroDive以其超快的计算速度著称，能够在短时间内处理大量数据。‌严格的质控标准‌：软件采用全面的质控标准，确保数据的

软服之家·2025-03-12 16:36

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

在Vue 3中，如何创建一个异步组件？

这种做法有助于减小初始加载的包大小，从而提升加载速度和响应性

JJCTO袁龙·2025-03-12 15:31

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

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

实验表明，PINN相比传统数值方法及强化学习（RL）/遗传算法（GA），在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词：物理信息神经网络；优化任务；深度学习；强化学习；航天器轨道一、

青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析

开发者需根据具体任务需求，在精度与速度之间进行合理权衡，并通过模型轻量化技术优化部署效果。更多技术细节可参考微软等机构的开源实现136。

AI-AIGC-7744423·2025-03-12 14:22

linux下显示进度地复制文件(cp命令的平替)

在Linux中，默认的cp命令不会显示复制进度，但可以通过以下方法实时查看复制进度和速度：方法1：使用rsync（推荐）rsync是cp的增强版，支持显示进度条和传输速度，大多数系统已预装。

Tipriest_·2025-03-12 13:19

当量子计算遇上互联网安全：挑战与革新之路

当量子计算遇上互联网安全：挑战与革新之路量子计算，一个被誉为下一次科技革命的前沿技术，正在以惊人的速度发展。这项技术以其超越经典计算机的计算能力，为科学、医药和物流等领域带来了颠覆性变革。

Echo_Wish·2025-03-12 12:09

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

3.1 Spring Boot性能优化：从线程池调优到JVM参数配置

img-blog.csdnimg.cn/direct/0a3e3d2e4d4b4f7f9c3d4a5b0e8d4e4c.png)##引言在微服务架构中，SpringBoot作为主流开发框架，其性能直接影响系统的吞吐量和响应速度

Sendingab·2025-03-12 11:07

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

深度集成DeepSeek与Java开发：智能编码新纪元全攻略 [特殊字符]

调试全靠断点日志智能定位缺陷根源问题排查时间缩短60%↓文档维护耗时费力自动生成更新文档文档编写效率提升5倍↑性能优化依赖经验数据驱动的优化建议系统吞吐量提高30%↑新框架学习曲线陡峭实时生成最佳实践示例上手速度加快

添砖Java中·2025-03-12 09:50

FFmpeg入门：最简单的音频播放器

下面我会重点说一下这个部分SDL音频渲染音频渲染的方式和视频不太一样的，我们对于音频的播放速度其实是根据采样率定义的（音频的采样率==视频的帧率），在初始化的时候SDL播放器就

_多拉不懂A梦·2025-03-12 09:20

实施一套先进的智能摄像头服务系统。

二、项目目标提高监控效率：通过智能摄像头，实现实时视频监控，减少人力成本，提高监控响应速度。提升安全性：集成实时报警功能，及时

合方圆～小文·2025-03-12 07:04

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

系统架构设计师-第6章系统配置与性能评价

6.1性能指标1.计算机的性能指标对计算机评价的主要性能指标有：时钟频率(主频)；运算速度；运算精度；内存的存储容量；存储器的存取周期；数据处理速率(ProcessingDataRate，PDR)；吞吐率

软考诸葛老师·2025-03-12 07:01

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

在本文中，我们提出了一种替代网络，它在Sintel和KITTI基准测试上优于FlowNet2，同时在模型尺寸上要小30倍，在运行速度上要快1.36倍。

农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

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

LabVIEW闭环控制系统硬件选型与实时性能

需综合考虑数据采集速度（采样率、接口带宽）、计算延迟（算法复杂度、处理器性能）、输出响应时间（执行器延迟、控制周期）及操作系统定时精度等核心要素。

LabVIEW开发·2025-03-12 05:50

笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习吗

虽然外接固态移动硬盘的传输速度和内置固态硬盘相比有一定差距，但在现代技术下，外接固态移动硬盘的传输速度已经非常快，能够满足深度学习的需求。

Vertira·2025-03-12 04:38

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

Spring Boot 整合 Redis 步骤详解

将Redis与SpringBoot结合使用可以极大提升应用的性能和响应速度。本文将详细介绍如何在SpringBoot应用中整合R

m0_74823094·2025-03-12 03:02

物联网实时数据存储方案选择

存储物联网设备发出的实时数据时，需考虑数据量、速度、类型和访问需求。以下是几种常见的存储方案：1.时序数据库适用场景:适合处理时间序列数据，如传感器数据。

动亦定·2025-03-12 03:28

Flutter中网络图片加载和缓存

源码分析实际问题解决方案代码实现自定义ImageProvider使用写在最后前言应用开发中经常会碰到网络图片的加载，通常我们会对图片进行缓存，以便下次加载同一张图片时不用再重新下载，在包含有大量图片的应用中，会大幅提高图片展现速度

Flutter编程指南·2025-03-12 02:52

【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

javase集合框架List篇

ArrayList、LinkedList联系和区别，分别的使用场景ArrayList：底层是数组实现，线程不安全，查询和修改非常快，但是增加和删除慢LinkedList:底层是双向链表，线程不安全，查询和修改速度慢

2301_76231794·2025-03-12 00:37

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