- WorldSimBench: 迈向作为世界模拟器的视频生成模型Qin Y, Shi Z, Yu J, et al. Worldsimbench: Towards video generation models as world simulators[J]. arXiv preprint arXiv:2410.18072, 2024. 1. 引言与研究背景在采取行动之前，人类会基于目标和对当... WorldSimBench: 迈向作为世界模拟器的视频生成模型Qin Y, Shi Z, Yu J, et al. Worldsimbench: Towards video generation models as world simulators[J]. arXiv preprint arXiv:2410.18072, 2024. 1. 引言与研究背景在采取行动之前，人类会基于目标和对当...
- Stable Video Diffusion：将潜在视频扩散模型扩展到大规模数据集Blattmann A, Dockhorn T, Kulal S, et al. Stable video diffusion: Scaling latent video diffusion models to large datasets[J]. arXiv preprint arXiv:2311.1512... Stable Video Diffusion：将潜在视频扩散模型扩展到大规模数据集Blattmann A, Dockhorn T, Kulal S, et al. Stable video diffusion: Scaling latent video diffusion models to large datasets[J]. arXiv preprint arXiv:2311.1512...
- 机器会“看病”？深度学习正在颠覆医学成像！ 机器会“看病”？深度学习正在颠覆医学成像！
- 从“解题”到“证明”——OpenAI 通用大模型如何摘取 IMO 2025 金牌 一、为什么是 IMO？——AI 推理的“登月考场”国际数学奥林匹克（IMO）被公认为创造性符号推理的巅峰：每题平均 100 分钟级深度思考，远超 GSM8K（0.1 min）、MATH（1 min）、AIME（10 min）；闭卷、禁用计算器/Lean，必须输出多页自然语言证明；评分由人类专家主观判定，无明确... 从“解题”到“证明”——OpenAI 通用大模型如何摘取 IMO 2025 金牌 一、为什么是 IMO？——AI 推理的“登月考场”国际数学奥林匹克（IMO）被公认为创造性符号推理的巅峰：每题平均 100 分钟级深度思考，远超 GSM8K（0.1 min）、MATH（1 min）、AIME（10 min）；闭卷、禁用计算器/Lean，必须输出多页自然语言证明；评分由人类专家主观判定，无明确...
- Phi-4 技术报告深度解读Abdin M, Aneja J, Behl H, et al. Phi-4 technical report[J]. arXiv preprint arXiv:2412.08905, 2024. 引言：小模型的强大潜能微软研究院在2024年12月发布的 phi-4 是一个仅有140亿参数的语言模型，却在多个推理任务上展现出与千亿参数级别模型相媲美的性能。这个成... Phi-4 技术报告深度解读Abdin M, Aneja J, Behl H, et al. Phi-4 technical report[J]. arXiv preprint arXiv:2412.08905, 2024. 引言：小模型的强大潜能微软研究院在2024年12月发布的 phi-4 是一个仅有140亿参数的语言模型，却在多个推理任务上展现出与千亿参数级别模型相媲美的性能。这个成...
- 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....
- 边缘AI优化：数据、模型与系统策略的综合调研——论文阅读Wang X, Jia W. Optimizing edge AI: a comprehensive survey on data, model, and system strategies[J]. arXiv preprint arXiv:2501.03265, 2025. 第一章 引言与研究背景 1.1 研究动机与挑战人工智能技术... 边缘AI优化：数据、模型与系统策略的综合调研——论文阅读Wang X, Jia W. Optimizing edge AI: a comprehensive survey on data, model, and system strategies[J]. arXiv preprint arXiv:2501.03265, 2025. 第一章 引言与研究背景 1.1 研究动机与挑战人工智能技术...
- AIGC 生图技术作为一颗璀璨的明星，正逐渐改变着我们对于图像创作与生成的传统认知。从艺术设计到商业广告，从影视特效到游戏开发，AIGC 生图技术都展现出了其独特的魅力与巨大的潜力。 AIGC 生图技术作为一颗璀璨的明星，正逐渐改变着我们对于图像创作与生成的传统认知。从艺术设计到商业广告，从影视特效到游戏开发，AIGC 生图技术都展现出了其独特的魅力与巨大的潜力。
- I-ViT: 用于高效视觉Transformer推理的纯整数量化Li Z, Gu Q. I-vit: Integer-only quantization for efficient vision transformer inference[C]//Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision.... I-ViT: 用于高效视觉Transformer推理的纯整数量化Li Z, Gu Q. I-vit: Integer-only quantization for efficient vision transformer inference[C]//Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision....
- 钛丝驱动技术（NiTiDrivetech）的可靠性设计【前言】形状记忆合金（Shape memory alloy, SMA），也叫形态记忆合金、肌肉丝、镍钛记忆合金，它是由Ni（镍）- Ti（钛）材料组成，经过多道工序制成的丝，财哥简称钛丝，可以通过电路驱动钛丝发生运动。相比于传统的电机、电磁铁动力，钛丝是一种新型的动力元件。钛丝驱动技术（nitidrivetech）目前已经在航空航天、医疗... 钛丝驱动技术（NiTiDrivetech）的可靠性设计【前言】形状记忆合金（Shape memory alloy, SMA），也叫形态记忆合金、肌肉丝、镍钛记忆合金，它是由Ni（镍）- Ti（钛）材料组成，经过多道工序制成的丝，财哥简称钛丝，可以通过电路驱动钛丝发生运动。相比于传统的电机、电磁铁动力，钛丝是一种新型的动力元件。钛丝驱动技术（nitidrivetech）目前已经在航空航天、医疗...
- 短视频平台内容推荐算法优化：从协同过滤到多模态深度学习 引言：为什么推荐系统决定短视频平台的生死在抖音、快手、TikTok 等平台中，用户平均停留时长超过 60% 由推荐系统决定。一个优秀的推荐系统不仅要“猜你喜欢”，更要在冷启动、多样性、实时性、用户长期价值之间做出权衡。本文将深入探讨短视频推荐系统的核心算法演进，并给出一个基于多模态内容+用户行为序列的深度学习推荐模型的完整代码实现。 ... 短视频平台内容推荐算法优化：从协同过滤到多模态深度学习 引言：为什么推荐系统决定短视频平台的生死在抖音、快手、TikTok 等平台中，用户平均停留时长超过 60% 由推荐系统决定。一个优秀的推荐系统不仅要“猜你喜欢”，更要在冷启动、多样性、实时性、用户长期价值之间做出权衡。本文将深入探讨短视频推荐系统的核心算法演进，并给出一个基于多模态内容+用户行为序列的深度学习推荐模型的完整代码实现。 ...
- 1.1 深度学习介绍 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 1.3 浅层神经网络 2.1 多分类与 TensorFlow 5、得出每次训练的准确率（通过真实值和预测值进行位置比较，每个样本都比较） 2.2 梯度下降算法改进 2.3.4 其它正则化方法 2.4 BN 与神经网络调优 3.1 图像数据与边缘检测 3.2 卷积神经网络(CNN)原理 3.3 经典分类网络结构 4. 1.1 深度学习介绍 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 1.3 浅层神经网络 2.1 多分类与 TensorFlow 5、得出每次训练的准确率（通过真实值和预测值进行位置比较，每个样本都比较） 2.2 梯度下降算法改进 2.3.4 其它正则化方法 2.4 BN 与神经网络调优 3.1 图像数据与边缘检测 3.2 卷积神经网络(CNN)原理 3.3 经典分类网络结构 4.
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道 × 仓颉编程：工程化AI编码探索2026/05/27 周三 19:00-21:00
刘俊杰-华为云仓颉语言专家/李炎-华为云码道技术专家/王智鹏-OpenCangjie开源社区发起人
本场直播围绕华为云仓颉语言与华为云码道的深度结合，展示华为云智能编程从零基础到高效落地的完整生态能力。以华为云码道为引擎，仓颉语言为载体，带给大家日常提效、趣味创新到极速量产的开发体验。
回顾中
热门标签