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卷積后產生的特征圖中的值，越靠近1表示與該特征越關聯，越靠近-1表示越不關聯，而我們進行特征提取時，為了使得數據更少，操作更方便，就直接舍棄掉那些不相關聯的數據。...
高分辨率遙感圖像已經成為復雜變化檢測的有力工具。然而，在復雜場景中執行穩健的變化檢測仍然是一個艱巨的挑戰。變化檢測聚焦“非語義變化”中的“有效變化”，即，由大氣條件、遙感器、配準等引起的非語義變化，以及與下游應用無關的語義變化都應該被忽略。...
Patel 以其基于深度學習的動作捕捉系統 WildPose 獲得計算機感知類別的“谷歌研究學者獎”。MathWorks 也為該實驗室的研究提供了大力支持。...
性能重大提升的背后往往是模型設計的改變。不過有些時候對模型進行微調也可以提升機器學習的性能。最終的判斷可能會取決于你對相應任務的基準測試結果。...
算力卡的核心當然還是計算芯片，會搭配大容量高帶寬的內存、緩存，以及搭載CPU用于調度，為了幫助數據傳輸，便會使用高速通道，這便是PCIe（高速串行計算機擴展總線標準）在系統中的作用：提供總線通道。...
人工智能的黑箱效應與推演結果可驗證之間存在矛盾。充分理解人工智能做出決策的機理，需要相當高的專業門檻，這帶來了嚴重的黑箱效應。...
大語言模型：主要應用于工業問答交互、內容生成，以提升任務處理效率為主，暫未觸及工業核心環節 有望形成具有認知智能的數字員工及超級自動化鏈路，實現從需求理解到規劃、自動化執行及結果交付的全鏈條能力。...
無論是縮放位置索引還是修改基地，所有token都變得彼此更接近，這將損害LLM區分相近token的位置順序的能力。結合他們對RoPE的波長的觀察，存在一些波長比預訓練的上下文窗口長的維度，NTK-by-parts插值的作者建議完全不插值較高的頻率維度。...
面向表格數據的推理任務，在計算機領域，特別是自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）領域的研究中扮演著重要角色[1]。該任務要求模型在給定一個或多個表格的情況下，按照任務要求，生成相應的結果作為答案（例如：表格問答、表格事實判斷）。...
隨著對LLMs的不斷應用，大家也發現了諸多問題。比如常見的幻覺現象，LLMs可喜歡一本正經地說著胡話呢。除此之外，LLMs也有可能生成一些歧視某些身份群體的內容，還有一些傷害我們小小心靈的有毒內容（這可不行）。...
人工智能進入生成式階段，本報告重點對人工智能應用價值與場景分析，并對企業AI應用突破方向與規劃建議，針對營銷/服務、辦公協同、研發、企業安全等各個環節進行深入剖析，展開企業AI智能應用全景與規劃建議。...
正如GigaIO全球銷售首席技術官Matt Demas在接受采訪時所說："我們利用我們的SuperNODE為TensorWave創建了一個大型集群。“每個 SuperNODE 都有兩臺額外的服務器，并可以訪問整個 TensorNODE 的所有 GPU 內存。每個 TensorNODE 上還...
人工智能作為人類智慧的輔助和延伸,突破了人類認知效率低、考慮因素有限等生理限制。目前,人工智能技術在自然語言處理、圖像識別、無人駕駛、醫學診斷、軍事智能化等領域取得了許多突破性的研究進展。...
進一步，為了支持這一研究領域的模型訓練和評估，研究團隊在LVIS數據集的基礎之上，借助GPT-4V構建了一個面向多目標推理分割場景的數據集MUSE，它包含20萬個以上的問題-答案對，涉及90萬個以上的實例分割掩碼。...
在機器學習新浪潮中，最讓人擔憂的是 AI 專家們難以接受自己知識的局限性。人類發明了神經網絡，更關鍵的是，還發明了一個自動優化神經網絡參數的算法。...
全微調（Full Fine-tuning）：全微調是指對整個預訓練模型進行微調，包括所有的模型參數。在這種方法中，預訓練模型的所有層和參數都會被更新和優化，以適應目標任務的需求。...
“算網大腦”即算力網絡中最核心的部分，主 要進行全網算力資源的智能編排、彈性調度，具體而言有四個作用： 1） 獲取全域實時的算、網、數資源，以及云、邊、端分布情況，構建全域態勢感知地圖。 2） 跨域協同調度，將多域協同的調度任務智能、自動地分解給各個使能平臺，實現算、網、數 的資源調度。 3）...
文本類最熱門的AI工具無非是ChatGPT，我們可以把它當作是一個聊天機器人，可以直接輸入問題或者與它進行自然語言對話。...
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