- Phi-3 技术报告:手机本地运行的高能力语言模型Abdin M, Aneja J, Behl H, et al. Phi-4 technical report[J]. arXiv preprint arXiv:2412.08905, 2024. 1. 引言与背景人工智能在过去几年的惊人进步很大程度上归功于全球范围内对不断扩大模型和数据集规模的努力。大型语言模型(LLMs)的参数量从五年前... Phi-3 技术报告:手机本地运行的高能力语言模型Abdin M, Aneja J, Behl H, et al. Phi-4 technical report[J]. arXiv preprint arXiv:2412.08905, 2024. 1. 引言与背景人工智能在过去几年的惊人进步很大程度上归功于全球范围内对不断扩大模型和数据集规模的努力。大型语言模型(LLMs)的参数量从五年前...
- Phi-3 技术报告:手机本地运行的高能力语言模型Abdin M, Aneja J, Behl H, et al. Phi-4 technical report[J]. arXiv preprint arXiv:2412.08905, 2024. 1. 引言与背景人工智能在过去几年的惊人进步很大程度上归功于全球范围内对不断扩大模型和数据集规模的努力。大型语言模型(LLMs)的参数量从五年前... Phi-3 技术报告:手机本地运行的高能力语言模型Abdin M, Aneja J, Behl H, et al. Phi-4 technical report[J]. arXiv preprint arXiv:2412.08905, 2024. 1. 引言与背景人工智能在过去几年的惊人进步很大程度上归功于全球范围内对不断扩大模型和数据集规模的努力。大型语言模型(LLMs)的参数量从五年前...
- EdgeMark:嵌入式人工智能工具的自动化与基准测试系统Wang X, Jia W. Optimizing edge AI: a comprehensive survey on data, model, and system strategies[J]. arXiv preprint arXiv:2501.03265, 2025. 1. 引言与背景人工智能技术的快速发展正在从根本上改变数... EdgeMark:嵌入式人工智能工具的自动化与基准测试系统Wang X, Jia W. Optimizing edge AI: a comprehensive survey on data, model, and system strategies[J]. arXiv preprint arXiv:2501.03265, 2025. 1. 引言与背景人工智能技术的快速发展正在从根本上改变数...
- AI-ANNE: 将神经网络迁移到微控制器的深度探索Klinkhammer D. AI-ANNE:(A)(N) eural (N) et for (E) xploration: Transferring Deep Learning Models onto Microcontrollers and Embedded Systems[J]. arXiv preprint arXiv:2501.... AI-ANNE: 将神经网络迁移到微控制器的深度探索Klinkhammer D. AI-ANNE:(A)(N) eural (N) et for (E) xploration: Transferring Deep Learning Models onto Microcontrollers and Embedded Systems[J]. arXiv preprint arXiv:2501....
- NLP参数高效迁移学习:Adapter方法的深度解析Houlsby N, Giurgiu A, Jastrzebski S, et al. Parameter-efficient transfer learning for NLP[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2019: 2790-2799. 第一章 引言与... NLP参数高效迁移学习:Adapter方法的深度解析Houlsby N, Giurgiu A, Jastrzebski S, et al. Parameter-efficient transfer learning for NLP[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2019: 2790-2799. 第一章 引言与...
- MicroNAS:面向MCU的零样本神经架构搜索Qiao Y, Xu H, Zhang Y, et al. Micronas: Zero-shot neural architecture search for mcus[C]//2024 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE). IEEE, 202... MicroNAS:面向MCU的零样本神经架构搜索Qiao Y, Xu H, Zhang Y, et al. Micronas: Zero-shot neural architecture search for mcus[C]//2024 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE). IEEE, 202...
- H4H:面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索Yiwei Zhao, Jinhui Chen, Sai Qian Zhang, Syed Shakib Sarwar, Kleber Hugo Stangherlin, Jorge Tomas Gomez, Jae-Sun Seo, Barbara De Salvo, Chiao Liu, Phil... H4H:面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索Yiwei Zhao, Jinhui Chen, Sai Qian Zhang, Syed Shakib Sarwar, Kleber Hugo Stangherlin, Jorge Tomas Gomez, Jae-Sun Seo, Barbara De Salvo, Chiao Liu, Phil...
- SmoothQuant: 大型语言模型的精确高效后训练量化Xiao G, Lin J, Seznec M, et al. Smoothquant: Accurate and efficient post-training quantization for large language models[C]//International conference on machine learni... SmoothQuant: 大型语言模型的精确高效后训练量化Xiao G, Lin J, Seznec M, et al. Smoothquant: Accurate and efficient post-training quantization for large language models[C]//International conference on machine learni...
- 嵌入式AI领域关键技术的理论基础 引言嵌入式AI的核心挑战在于如何在极其有限的计算和存储资源下实现高性能的智能推理。这需要我们从数学原理出发,理解模型压缩、优化和部署的本质。 第一部分:神经网络量化的完整理论体系 1.1 量化的信息论基础 1.1.1 从连续到离散:信息损失的数学刻画考虑一个连续随机变量X∈RX \in \mathbb{R}X∈R,其概率密度函数为p(x)p(x)p(x)。... 嵌入式AI领域关键技术的理论基础 引言嵌入式AI的核心挑战在于如何在极其有限的计算和存储资源下实现高性能的智能推理。这需要我们从数学原理出发,理解模型压缩、优化和部署的本质。 第一部分:神经网络量化的完整理论体系 1.1 量化的信息论基础 1.1.1 从连续到离散:信息损失的数学刻画考虑一个连续随机变量X∈RX \in \mathbb{R}X∈R,其概率密度函数为p(x)p(x)p(x)。...
- Agile-Quant:面向大语言模型边缘端更快推理的激活引导量化框架Shen X, Dong P, Lu L, et al. Agile-quant: Activation-guided quantization for faster inference of LLMs on the edge[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artif... Agile-Quant:面向大语言模型边缘端更快推理的激活引导量化框架Shen X, Dong P, Lu L, et al. Agile-quant: Activation-guided quantization for faster inference of LLMs on the edge[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artif...
- ProxylessNAS:直接在目标任务和硬件上进行神经架构搜索Cai H, Zhu L, Han S. Proxylessnas: Direct neural architecture search on target task and hardware[J]. arXiv preprint arXiv:1812.00332, 2018. 第一章 引言与研究背景神经架构搜索(NAS)在自... ProxylessNAS:直接在目标任务和硬件上进行神经架构搜索Cai H, Zhu L, Han S. Proxylessnas: Direct neural architecture search on target task and hardware[J]. arXiv preprint arXiv:1812.00332, 2018. 第一章 引言与研究背景神经架构搜索(NAS)在自...
- Edge Impulse:面向微型机器学习的MLOps平台深度解析Hymel S, Banbury C, Situnayake D, et al. Edge impulse: An mlops platform for tiny machine learning[J]. arXiv preprint arXiv:2212.03332, 2022. 一、引言与研究背景Edge Impulse... Edge Impulse:面向微型机器学习的MLOps平台深度解析Hymel S, Banbury C, Situnayake D, et al. Edge impulse: An mlops platform for tiny machine learning[J]. arXiv preprint arXiv:2212.03332, 2022. 一、引言与研究背景Edge Impulse...
- MINUN: 微控制器上的精确机器学习推理Jaiswal S, Goli R K K, Kumar A, et al. MinUn: Accurate ML inference on microcontrollers[C]//Proceedings of the 24th ACM SIGPLAN/SIGBED International Conference on Languages, C... MINUN: 微控制器上的精确机器学习推理Jaiswal S, Goli R K K, Kumar A, et al. MinUn: Accurate ML inference on microcontrollers[C]//Proceedings of the 24th ACM SIGPLAN/SIGBED International Conference on Languages, C...
- μNAS:面向微控制器的约束神经架构搜索Liberis E, Dudziak Ł, Lane N D. μnas: Constrained neural architecture search for microcontrollers[C]//Proceedings of the 1st Workshop on Machine Learning and Systems. 2021: 70-... μNAS:面向微控制器的约束神经架构搜索Liberis E, Dudziak Ł, Lane N D. μnas: Constrained neural architecture search for microcontrollers[C]//Proceedings of the 1st Workshop on Machine Learning and Systems. 2021: 70-...
- CMSIS-NN:ARM Cortex-M处理器的高效神经网络内核Lai L, Suda N, Chandra V. Cmsis-nn: Efficient neural network kernels for arm cortex-m cpus[J]. arXiv preprint arXiv:1801.06601, 2018. 引言与背景物联网设备正在快速增长,预计到2035年将在各个... CMSIS-NN:ARM Cortex-M处理器的高效神经网络内核Lai L, Suda N, Chandra V. Cmsis-nn: Efficient neural network kernels for arm cortex-m cpus[J]. arXiv preprint arXiv:1801.06601, 2018. 引言与背景物联网设备正在快速增长,预计到2035年将在各个...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道-AI时代应用开发利器2026/03/18 周三 19:00-20:00
童得力,华为云开发者生态运营总监/姚圣伟,华为云HCDE开发者专家
本次直播由华为专家带你实战应用开发,看华为云码道(CodeArts)代码智能体如何在AI时代让你的创意应用快速落地。更有华为云HCDE开发者专家带你用码道玩转JiuwenClaw,让小艺成为你的AI助理。
回顾中 -
Skill 构建 × 智能创作:基于华为云码道的 AI 内容生产提效方案2026/03/25 周三 19:00-20:00
余伟,华为云软件研发工程师/万邵业(万少),华为云HCDE开发者专家
本次直播带来两大实战:华为云码道 Skill-Creator 手把手搭建专属知识库 Skill;如何用码道提效 OpenClaw 小说文本,打造从大纲到成稿的 AI 原创小说全链路。技术干货 + OPC创作思路,一次讲透!
回顾中 -
码道新技能,AI 新生产力——从自动视频生成到开源项目解析2026/04/08 周三 19:00-21:00
童得力-华为云开发者生态运营总监/何文强-道通无人机企业AI提效负责人
本次华为云码道 Skill 实战活动,聚焦两大 AI 开发场景:通过实战教学,带你打造 AI 编程自动生成视频 Skill,并实现对 GitHub 热门开源项目的智能知识抽取,手把手掌握 Skill 开发全流程,用 AI 提升研发效率与内容生产力。
即将直播
热门标签