时序模型图

OpenAI推出新一代语音与转录AI模型

3月20日，人工智能领域迎来重要进展——OpenAI正式推出三款新一代语音与转录AI模型，Whisper-Enhanced、VoiceFlow和TranscribePro。

未来智慧谷·2025-03-26 05:47

NVIDIA Cosmos-Transfer1：重塑物理AI训练的革命性“世界生成器”

2025年3月22日在2025年GPU技术大会（GTC）上，英伟达（NVIDIA）重磅发布了其最新AI模型Cosmos-Transfer1，这一突破性技术通过多模态空间控制输入生成高度逼真的虚拟世界，为机器人

未来智慧谷·2025-03-26 05:16

Vidu 5.0 视频生成模型深度解析

Vidu5.0视频生成模型深度解析（2025年3月）一、核心技术架构多模态动态建模基于DiT（DiffusionTransformer）架构：结合3D时空注意力机制，实现动态场景的精准建模。

Liudef06·2025-03-26 05:16

通义万相LoRA模型训练指南

人物类模型：需包含正脸、侧脸、半身、全身等多样化角度。视频类模型：需准备10-15秒短视频片段（建议25fps）。二、环境配

Liudef06·2025-03-26 05:46

2.3学习总结（图）

图：1.图的基本概念2.图的存储和遍历3.最小生成树4.最短路径5.拓扑排序和关键路径一、图的基本概念图的定义：不允许没有顶点，但边集可以为空{无向图{有向图：边==弧，弧头（有箭头），弧尾{简单图：没有重复边图中不能有从顶点到其自身的边同一条边在图中不能出现两次或者两次以上

张张张312·2025-03-26 05:16

【大虾送书第二期】《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn 》_python机器学习基于pytorch和scikit-learn pdf

有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表

2401_84537826·2025-03-26 05:15

开源图生视频模型技术全景解析

一、核心架构与技术演进（一）模型基础框架多模态融合架构腾讯混元模型采用统一的全注意力机制，集成3D变分自编码器（VAE）实现图像到视频的时空特征编码。

Liudef06·2025-03-26 05:45

DeepSeek-V3-0324 模型发布：开源 AI 性能再攀高峰，推理与编码能力逼近顶级闭源模型

2025年3月24日，国内AI公司深度求索（DeepSeek）悄然推出V3模型的升级版本DeepSeek-V3-0324。

未来智慧谷·2025-03-26 05:15

算力网一体化构筑绿色数字基座

通过“东数西算”工程优化资源配置，结合芯片架构创新与模型压缩技术，算力网络的响应效率提升35%以上（国家超算中心数据），同时单位算力能耗降低22%。关键维度技术特征典型应用场景算力调度动态负载均

智能计算研究中心·2025-03-26 04:43

H100赋能生成式AI算力革新

根据公开测试数据，H100在生成式AI模型的训练场景中，相比前代产品实现了6倍的吞吐量跃升，单卡可支持每秒4PB量级的张量处理能力。这一技术演进不仅显著缩短了千亿参数模型的开发周期，更

智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

H20高效节水方案实践

通过构建智能调控系统与循环工艺优化模型，该方案实现了用水效率的动态监测与资源再分配，典型案例数据显示整体节水率提升35%-48%。

智能计算研究中心·2025-03-26 04:43

深度学习框架演进与智能应用实践

从TensorFlow的静态图架构到PyTorch的动态计算图设计，工具链的持续优化显著提升了模型训练效率与部署灵活性。

智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

Pytorch入门实战 | 第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现

如果效果不错的话，还可以搞一篇期刊文章出来~分享一张我自己绘制的YOLOv5_6.0版本的算法框架图，希望它可以有助于你完成本次探索~

K同学啊·2025-03-26 04:42

探索AI的无限可能，体验智能对话的未来，大模型 API 演示

探索AI的无限可能，体验智能对话的未来，大模型API演示效果展示：项目概述这是一个基于Vue3+TypeScript+Vite构建的VistaAI演示项目，旨在提供一个简洁易用的界面来展示VistaAI

Southern Wind·2025-03-26 04:41

YOLOv5改进策略|YOLOv5草莓成熟度检测,YOLOv5s-Straw在未成熟模型中的平均精度为82.1% 其中，近成熟级为73.5%，成熟级为86.6%，分别提高2.3%和3.7%

本研究提出了一个基于YOLOv5的自定义对象检测模型，用于检测室外环境中的草莓。YOLOv5s原有架构进行修改，将C3模块替换为C2f主干

人工智能_SYBH·2025-03-26 04:41

V100架构深度优化指南

本指南聚焦架构层面的核心优化要素，系统梳理从TensorCore矩阵运算加速原理到NVLink多卡通信协议的底层工作机制，同时深入探讨CUDA任务调度模型与显存子系统的协同优化路径。

智能计算研究中心·2025-03-26 04:39

Manus产品介绍及部署使用指南

它结合人工智能（AI）算法与实时动作捕捉数据，能够实现以下核心功能：自主决策：通过机器学习模型分析环境信息，动态调整行为（如避障、路径规划）。

极客奇点·2025-03-26 04:08

解读目前AI就业岗位——大语言模型（LLM）应用工程师学习路线、就业前景及岗位全解析

文章目录前言什么是大语言模型（LLM）应用工程师？岗位职责就业前景如何？

AI敲代码的手套·2025-03-26 04:38

深入理解Aider sends a repo map

Aider是一个AI编程辅助工具，主要通过与大语言模型（如GPT或Claude）协作来帮助开发者编辑代码。RepoMap是它提供给LLM的上下文机制，用于提升模型对代码库的理解能力。

超级小龙虾·2025-03-26 04:37

上体/上交/清华合作研究证实大模型可成为基层医生培训「黄金搭档」

在全球健康版图上，糖尿病正以「海啸级」的凶猛态势侵袭着人类的健康防线。过去30年，这场悄无声息却异常残酷的健康之战，已致使8.4亿人患病，也就是说，平均每9个人当中，就有1人不幸被糖尿病确诊。「柳叶刀」发布的最新预警更是拉响了警报：预计到2050年，全球糖尿病患者数量将突破13.1亿，这意味着平均每2.3秒，就有1人无奈地加入糖尿病的庞大队伍。糖尿病这一慢性疾病，犹如一台冷酷无情的「健康收割机」。

·2025-03-26 03:49

Aider + Llama 3.1：无需编码开发全栈APP

Llama3.1在代码生成方面的卓越表现在代码生成领域，Llama3.1的表现尤为出色，几乎成为了开源模型中的佼佼者。

七哥的AI日常·2025-03-26 03:06

MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发：卷积神经网络、迁移学习算法、时间卷积网络、生成式对抗网络、自编码器、目标检测YOLO模型、语义分割、注意力机制等

首先，构建了覆盖经典模型与前沿架构的体系化教程，从

WangYan2022·2025-03-26 03:06

全流程ROMS海洋数值建模与多尺度耦合模拟——从Linux开发、模式调试到风暴潮-示踪剂综合应用

ROMS（RegionalOceanModelingSystem）是一种用于模拟区域海洋动力过程的高性能数值模型。

赵钰老师·2025-03-26 03:35

风暴潮、潮汐潮流模拟：ROMS模型如何精准预测海洋现象？

海洋数值模拟的崛起与ROMS的关键角色在海洋科学的浪潮中，海洋数值模拟正以迅猛之势崛起，成为科研与实际应用领域不可或缺的利器。ROMS（RegionalOceanModelingSystem）作为其中的佼佼者，凭借其高效、灵活且高度可定制的特性，在海洋动力学、环境保护、资源管理等多个关键领域大放异彩。本教程将深入剖析ROMS在海洋研究中的应用，尤其是其在潮汐潮流模拟、风暴潮耦合模拟以及示踪剂模拟等

WangYan2022·2025-03-26 03:34

图论 18. dijkstra算法（朴素版）（以及dijkstra与prim的区别）

dijkstra算法：在有权图（权值非负数）中求从起点

Mophead_Zarathustra·2025-03-26 03:31

python基础之--人机大战，编程思维

importpygameimporttime#循环里面要sleep一下，不然一会儿就将内存占满了frompygame.localsimport*#检测键盘importrandomimportsys#退出系统#动态的项目，先截个静态图来分析

向测开进阶·2025-03-26 02:56

图论 14. 冗余连接II（比较难的并查集）

没做出来（主要是没有分清楚两种情况，以及第一种情况的子情况，实际上是对问题的解读不够透彻）思路：（直接摘录、修改自代码随想录的思路）本题的本质是：有一个有向图，是由一颗有向树+一条有向边组成的（所以此时这个图就不能称之为有

Mophead_Zarathustra·2025-03-26 02:26

Python实现deepseek接口的调用

简介：DeepSeek是一个强大的大语言模型，提供API接口供开发者调用。

才华是浅浅的耐心·2025-03-26 02:54

《TCP/IP协议族》：物理层

我们知道ISO模型是七层，TCP/IP模型是五层，而tcp/ip协议只将七层概括为4层，我们将学习其中的5层，应用层(包括表示层，会话层)、传输层、网络层、数据链路层、物理层。

HarkerYX·2025-03-26 02:54

Go的并发模型？其和线程区别？

1、Go的并发模型Go的并发模型，通过goroutine和channel来实现并发：goroutine：协程，是Go语言轻量级的线程，由Go运行时管理，其栈内存可以动态伸缩，初始时仅需2KB，创建和销毁的开销极小

开心码农1号·2025-03-26 02:54

在光速的边缘：MiniMax-01的算法实现与细节解析

在当今人工智能的快速发展中，语言模型和视觉语言模型的进步引起了广泛关注。

步子哥·2025-03-26 02:23

OpenAI突袭发布三款语音模型：GPT-4o STT/TTS实测详解 + 应用推荐 + 接入指南

OpenAI突袭发布三款语音模型：GPT-4oSTT/TTS实测详解+应用推荐+接入指南北京时间2025年3月21日，OpenAI再次上演“深夜惊喜”，悄无声息地开了一场直播，推出了三款全新的语音模型：️

AI筑梦师·2025-03-26 02:52

国产670亿参数的DeepSeek：超越Llama2，全面开源

模型概述DeepSeek，一款国产大型语言模型（LLM），凭借其670亿参数的规模，正引领着人工智能领域的新浪潮。

努力犯错·2025-03-26 02:51

图论 24. Floyd算法（多源最短路问题）

floyd算法的时间复杂度相对较高，适合稠密图且源点较多的情况。如果是稀疏图，floyd是从节点的角度去计算了，例如图中节点数量是1000，就一条边，那floyd的时间复杂度依然是O(n^3)。如果源

Mophead_Zarathustra·2025-03-26 02:51

LMDrive: 基于大语言模型的闭环端到端自动驾驶

0.资源链接论文:LMDrive:Closed-LoopEnd-to-EndDrivingwithLargeLanguageModels项目:https://hao-shao.com/projects/lmdrive.html1.背景动机现有的自动驾驶方法存在以下问题：适用场景局限：对常见的简单场景有效，但在长尾事件和城市复杂场景时存在挑战，易导致严重事故交互理解局限：依赖于有限格式的输入（如传感

AI-Seeker·2025-03-26 02:21

车载以太网测试-8【网络层】-IP协议&路由协议

车载以太网的网络层是OSI（开放系统互连）模型中的第三层，主要负责数据包的路由和转发，确保数

车载测试工程师·2025-03-26 01:48

常见框架漏洞之二：struts2

■Struts2是⼀个基于MVC设计模式的web应⽤框架：MVC：模型(Model)、视图(View)、控制器(Controller)：■模型---属于软件设计模式的底层基础，主要负责数据维护。

执念WRD·2025-03-26 01:18

【智能体架构：Agent】LangChain智能体类型ReAct、Self-ASK的区别

1.什么是智能体将大语言模型作为一个推理引擎。给定一个任务，智能体自动生成完成任务所需步骤，执行相应动作（例如选择并调用工具），直到任务完成。

星星点点洲·2025-03-26 01:47

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

第32集：使用TensorFlow构建神经网络摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架，广泛应用于构建和训练神经网络模型。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

使用DeepSeek建立一个智能聊天机器人

DeepSeek是由阿里云开发的多模态预训练模型，可以用于多种自然语言处理任务，包括文本生成、对话等。以下是一个简单的示例，展示如何使用DeepSeek创建一个基本的聊天机器人。

yehaiwz·2025-03-26 01:15

Ray 源码分析(16)—Ray Serve

前言RayServe是一个可扩展的模型服务库，用于构建在线推理API。

Jim.Li·2025-03-26 01:15

Ray 源码分析系列(6)—CoreWorker

CoreWorkerCoreWorker是Ray中最核心的组件之一,它封装了分布式系统的复杂性,为上层应用提供简单统一的编程模型。

Jim.Li·2025-03-26 01:45

C++学习：六个月从基础到就业——C++基础语法回顾：指针与引用基础

C++学习：六个月从基础到就业——C++基础语法回顾：指针与引用基础本文是我C++学习之旅系列的第六篇技术文章，主要回顾C++中的指针与引用基础，包括内存模型、指针操作、引用特性以及它们的区别与应用场景

superior tigre·2025-03-26 00:14

NVIDIA GTC 开发者社区Watch Party资料汇总

NVIDIAGTC开发者社区WatchParty资料汇总以下是所有涉及到的工具中文解读汇总，希望可以帮到各位：1.CUDA编程模型开发者指南和最新功能解析专栏2.NVIDIAWarp：高性能GPU模拟与图形计算的

扫地的小何尚·2025-03-26 00:41

超市收银系统设计思路

超市收银系统设计分析一、系统整体架构图1从图1可以看出，系统框架很清晰，用户登录，根据用户权限的不同，对应不同的操作方法，操作对象为商品。但本系统要求使用C/S框架结构来设计。

敲键盘的猫·2025-03-26 00:11

如何用C#继承提升游戏开发效率？Enemy与Boss案例解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-26 00:10

虚幻四中怎么保持导入模型坐标_程序丨在虚幻引擎4中，光照贴图UV坐标如何快速生成？...

译者：崔嘉艺(milan21)审校：王磊(未来的未来)概要在虚幻引擎4中，为静态网格生成光照贴图的UV坐标是项目烘焙时间和启动时间的重要组成部分，至少直到引擎针对平台特化后的资源版本数据(DDC)被填充之前都是如此。这主要是由于那些用于UV封装的算法和方法造成的。这种方法主要是在艺术家创建美术资源没有创建光照贴图的的时候提供一个备份(当然，他们可以提供一个更好的版本！)。所以当我们必须自动化完成这

weixin_39727336·2025-03-25 23:08

TensorFlow 的性能优化的全面指南

以下是TensorFlow的性能优化的全面指南，涵盖训练、推理、硬件利用及部署阶段的优化策略，适合从入门到进阶的用户：这里写目录标题一、性能优化的核心目标二、训练阶段优化1.硬件加速2.数据管道优化3.模型架构优化

独隅·2025-03-25 23:07

快来看看数据生成全家桶，新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估

快来看看数据生成全家桶，新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估目录还在苦于数据量不足？

机器学习之心·2025-03-25 23:35

从 0 打造私有知识库 RAG Benchmark 完整实践

背景介绍最近从0构建了一个大模型知识库RAG服务的自动化Benchmark评估服务，可以基于私有知识库对RAG服务进行批量自动化测试与评估。本文是对这个过程的详细记录。

易迟·2025-03-25 23:35

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