自然语言推理第12页

【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站

随着人工智能技术的快速发展，AI大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。对于希望深入学习AI大模型的开发者和研究者来说，找到合适的学习资源至关重要。

大模型入门学习·2025-03-06 17:58

如何结合NLP（自然语言处理）技术提升OCR系统的语义理解和上下文感知能力？

而通过将自然语言处理（NLP）技术与OCR相结合，可以极大提升系统对文本的语义理解能力，为多场景应用赋予更高的智能化水平。虽然OCR在文本识别的准确性和速度上不断提升，但面对

金智维科技官方·2025-03-06 14:10

基于Python 和 DeepSeek API 实现文本分类

在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一项非常重要的任务，它可以帮助我们将大量的文本数据自动归类到不同的类别中。

修破立生·2025-03-06 14:10

英伟达常见产品使用场景对比说明

未公开（企业级）超大规模AI训练（千亿参数）、HPC比A100性能提升3-6倍（BERT训练），FP8精度加速显著H800(PCIe)80GBHBM2e600GB/s未公开（受管制）中等规模AI训练/推理

放羊郎·2025-03-06 14:37

Claude 3.7 Sonnet：AI 界的变革先锋，重塑智能体验

一、创新混合推理模式，灵活应对多元需求Claude3.7Sonnet最大的亮点，便是其开创性的“一个模型，两种思考方式”。它融合了标准思考与扩展思维模式，为用户带来前所未有的灵活体验。

a小胡哦·2025-03-06 14:03

OLMo 7B：推动自然语言处理领域的技术革新

OLMo7B：推动自然语言处理领域的技术革新OLMo-7B项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/OLMo-7B引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理

单皎娥·2025-03-06 14:03

覆盖数学/代码/科学/谜题，高质量推理数据集汇总，助力复现 DeepSeek 超强推理能力

近期，DeepSeek-R1引发的推理模型热潮仍在持续走高——1月31日，OpenAI推出全新推理模型o3-mini；2月18日，xAI推出Grok3，包含具备推理能力的Grok-3ReasoningBeta

·2025-03-06 14:22

深度学习模型未来可能会在这些领域取得突破性进展

潜在突破：更强的推理和抽象能力，解决复杂问题。结合多模态数据（文本、图像、声音等）实现更全面的理解。自我学习和适应能力，减少对大量标注数据的依赖。

xinxiyinhe·2025-03-06 13:55

大模型的实践应用30-大模型训练和推理中分布式核心技术的应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用30-大模型训练和推理中分布式核心技术的应用。本文深入探讨了大模型训练和推理中分布式核心技术的应用。

微学AI·2025-03-06 11:11

大模型技术在网络安全领域的应用与发展

一、概述大模型技术，尤其是深度学习和自然语言处理领域的大型预训练模型，近年来在网络安全领域得到了广泛应用。这些模型通过其强大的数据处理能力和泛化能力，为网络安全带来了新的机遇和挑战。

蓝色的香菇·2025-03-06 10:04

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】5. 实战LangChain的智能体Agents模块

在我前面的MetaGPT系列文章中，已经对智能体有了一个认知，重温一下：智能体=LLM+观察+思考+行动+记忆将大语言模型作为一个推理引擎。

同学小张·2025-03-06 10:03

文本标注工具（brat）

文本标注是自然语言处理领域中的一项基础且关键的任务，它主要是指专业的标注人员或借助特定的标注工具，按照一定的规则和标准，对文本内容进行标记和注释，从而赋予文本特定的语义信息和结构信息。

deepdata_cn·2025-03-06 09:56

职坐标AIGC课程实战项目深度解析

课程聚焦人工智能生成内容（AIGC）的核心技术链，涵盖自然语言处理、生成模型架构及多模态数据融合等模块，通过电商智能客服系统与新媒体文案生成工具两类典型场景的深度实践，强化学员对模型训练、参数调优及商业落地的综合能力

职坐标在线·2025-03-06 09:21

【无标题】大模型智能涌现的数学本质与底层机制

语言建模的数学基础大模型的核心任务是基于概率链式法则建模语言序列：P(w1,...,wn)=∏t=1nP(wt∣w10^{11})时出现能力相变相变示例：参数量级涌现能力数学机制10^9基础语法低维流形建模10^11多步推理高维空间路径积分

调皮的芋头·2025-03-06 07:09

AI 外呼产品架构解读：让智能外呼更精准高效

这一层主要包括以下三个核心组成部分：1.AI基础能力AI基础能力涵盖了语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和语音合成（TTS）等技术。这些技术使

MARS_AI_·2025-03-06 05:16

自然语言模型（NLP）介绍

一、自然语言模型概述自然语言模型（NLP）通过模拟人类语言理解和生成能力，已成为人工智能领域的核心技术。

Liudef06·2025-03-06 04:11

阿里巴巴宣布：全面开源旗下视频生成模型万相2.1

据介绍，此次开源基于Apache2.0协议，14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源，同时支持文生视频和图生视频任务，全球开发者可在Github、HuggingFace和魔搭社区下载体验

大公产经晚间消息·2025-03-06 04:10

INA(In-Network Aggregation)技术

In-NetworkAggregation（网络内聚合）是大模型分布式训练或推理中优化通信效率的一种技术，核心思想是在网络传输路径中直接完成数据聚合，而非依赖终端节点处理，从而降低通信开销、提升整体效率

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-06 01:22

AI 自动剪视频神器，小白也能轻松上手！

✨软件介绍易剪媒是一款纯净无广告的AI自动剪视频工具，基于DeepSeek对话式AI技术（DS-V3模型）进行分析推理。只需根据描述的要求以处理命令的形式交给AI，即可自动输出视频。

6v6-博客·2025-03-06 01:50

详解DeepSeek模型底层原理及和ChatGPT区别点

一、DeepSeek大模型原理架构基础DeepSeek基于Transformer架构，Transformer架构主要由编码器和解码器组成，在自然语言处理任务中，通常使用的是Transformer的解码器部分

瞬间动力·2025-03-06 01:16

Search-o1：智体搜索增强的大型推理模型

大型推理模型(LRM)（例如OpenAI-o1）已通过大规模强化学习展示长步推理能力。然而，它们的扩展推理过程通常会受到知识不足的影响，从而导致频繁出现不确定性和潜在错误。

三谷秋水·2025-03-05 22:53

一次性了解OpenAI的“草莓”（Strawberry）超强实力

OpenAI预计在秋季推出的代号为“草莓”（Strawberry）的新AI模型，是其在AI推理领域的一项重要突破。该项目的成功也将为人类实现通用人工智能（AGI）目标迈出重要一步。

金融街小单纯·2025-03-05 22:51

MARS_AI_·2025-03-05 18:23

C++使用Onnxruntime/TensorRT模型推理

onnxruntime和tensorrt是我们常用的两种推理方式，下面整理了两个推理示例，仅供参考。

奇华智能·2025-03-05 16:30

基于K8S设计实现机器学习管理调度平台

设计和实现一套基于Kubernetes(K8s)的机器学习管理调度平台，目标是利用K8s的容器化和调度能力，提供高效的资源管理、任务调度、可扩展性及灵活性，适应机器学习（ML）训练、推理等不同场景的需求

richenlin·2025-03-05 15:56

spaCy 入门：自然语言处理的高效工具

spaCy入门：自然语言处理的高效工具引言spaCy是一个功能强大的开源Python库，专注于工业级的自然语言处理（NLP）。它以其高效的性能、简洁的API和对多种语言的支持而闻名。

zru_9602·2025-03-05 15:20

Transformer架构简略：DeepSeek 的底层基石

2017年，一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世，提出了Transformer架构，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的格局。

windwant·2025-03-05 14:16

一文看懂 DeepSeek 版本全解析

一）DeepSeek-V1：初露锋芒（二）DeepSeek-V2系列：性能进阶（三）DeepSeek-V2.5系列：能力提升（四）DeepSeek-V3系列：卓越性能（五）DeepSeek-R1系列：推理强者三

奔跑吧邓邓子·2025-03-05 13:03

别只会用别人的模型了，自学Ai大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！

一、前置阶段数学：线性代数、高等数学自然语言处理：Word2Vec、Seq2SeqPython：Pyotch、Tensorflow二、基

ai大模型应用开发·2025-03-05 12:27

DeepSeek 各版本的区别

训练数据：14.8万亿Token预训练，推理速度较快（每秒

dushky·2025-03-05 12:25

智能模型轻量化：知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局

当我们惊叹于DeepSeek在自然语言处理上的惊艳表现时，一个关键问题逐渐浮出水面：如何让这些"庞然大物"真正走入现实场景？知识蒸馏技术作为模型压缩领域的突破性方案，正在为AI技术的普惠化开辟新路径。

·2025-03-05 11:10

深度解析DeepSeek集成智能机器人：技术革新与实战指南

其核心价值在于将自然语言理解、环境感知与动态决策能力深度融合，推动智能机器人从“单一功能工具”向“家庭全能助手”的跨越式发展23。

量子纠缠BUG·2025-03-05 11:13

AI创业机遇：垂直领域无限可能

AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能（AI）正在各行各业掀起一场革命，为创业者带来了前所未有的机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-05 10:08

Baklib知识中台构建企业智能运营核心架构

具体而言，Baklib知识中台以统一管理平台为中枢，结合自然语言

数字体验运营官·2025-03-05 09:06

Deepseek 不同版本有什么区别

其中，V1在2024年1月发布，专注于自然语言处理和编码任务，但缺乏多模态支持和复杂

百态老人·2025-03-05 09:05

DeepSeek人工智能领域的创新先锋与变革力量

一、DeepSeek的技术突破与创新（一）核心技术成就DeepSeek在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等人

CodeJourney.·2025-03-05 09:34

Efficient Large Language Models: A Survey

高效的大型语言模型综述摘要1引言2模型为中心的方法3数据为中心的方法4LLM框架5结论摘要大型语言模型（LLM）在自然语言理解、语言生成和复杂推理等重要任务中表现出了非凡的能力，并有可能对我们的社会产生重大影响

UnknownBody·2025-03-05 09:00

词向量（Word Embedding）

词向量（WordEmbedding）是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术，使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。

呵呵，不解释868·2025-03-05 08:27

pytorch 模型测试

在使用PyTorch进行模型测试时，一般包含加载测试数据、加载训练好的模型、进行推理以及评估模型性能等步骤。以下为你详细介绍每个步骤及对应的代码示例。

小赖同学啊·2025-03-05 07:24

[自然语言处理基础]NumPy基本操作

什么是NumPyNumPy是Python中科学计算的基本包。它是一个Python库，提供多维数组对象、各种派生对象（如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。NumPy数组在创建时具有固定大小，这与Python列表（可以动态增长）不同。更改数组的大小ndarray将创建新数组并删除

Steve lu·2025-03-05 07:22

SpringAI赋能Java开发打造智能应用

想象一下，你的Java应用能够：理解自然语言自动生成代码智能分析数据提供个性化推荐这就是SpringAI带来的变革！它是Spring官方推出的AI集成框架，让你的Java应用轻松获得AI能力。

java技术小馆·2025-03-05 04:55

LLM OS 系统架构详细设计

LLMOS系统架构详细设计1.背景介绍近年来，大型语言模型（LargeLanguageModel,LLM）取得了飞速发展，在自然语言处理、对话系统、文本生成等领域展现出卓越的性能。

AI天才研究院·2025-03-05 03:45

语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型

一、语义向量模型：自然语言处理的基石语义向量模型（SemanticVectorModel）是自然语言处理（NLP）的核心技术，它将词汇、句子或文档映射为高维向量，在数学空间中量化语义信息。

来自于狂人·2025-03-05 02:02

2025年初-值得关注的几款推理模型

1Claude3.7SonnetClaude3.7Sonnet是由AI研究公司Anthropic开发的最新混合推理模型，于2025年2月24日发布。

数据分析能量站·2025-03-05 01:24

python 正则表达式

text1='自然语言处理是研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。'

李昊哲小课·2025-03-05 00:49

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

什么是预训练语言模型下游任务？

在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，下游任务（downstreamtasks）指的是使用已经训练好的模型或表示（如词向量、预训练的模型等）来解决的具体任务。这些任务通常依赖于

衣衣困·2025-03-04 22:36

DeepSeek：大模型领域的创新力量

在自然语言处理任务中，无论是基础的文本翻译、问答系统

Kurbaneli·2025-03-04 22:35

大语言模型原理与工程实践：大语言模型推理工程推理加速：算子优化

1.背景介绍近年来，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。其中，推理（Inference）过程是大语言模型的核心环节之一。

AI天才研究院·2025-03-04 22:32

大模型推理速度测评的实战代码

今天给大家带来的文章是大模型推理速度测评的实战代码，希望能对学习大模型的同学们有所帮助

herosunly·2025-03-04 21:59

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