缩放定律(Scaling law)可能是AI时代最重要的“金科玉律”之一。 缩放定律的原出处,是OpenAI的一篇叫做《神经语言模型的缩放定律》(Scaling Laws for Neural Lan … 继续阅读 十年前的百度,聚拢了硅谷最杰出的天才,每个都比姚顺雨耀眼……
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DeepSeek又拿第一!首创“因果流”视觉推理,超越Gemini
编辑:定慧 好困 【新智元导读】DeepSeek开源DeepSeek-OCR2,引入了全新的DeepEncoder V2视觉编码器。该架构打破了传统模型按固定顺序(从左上到右下)扫描图像的限制,转而模 … 继续阅读 DeepSeek又拿第一!首创“因果流”视觉推理,超越Gemini
智驾芯片变天,蔚小理“集体”放弃英伟达
记者 花子健 编辑 高宇雷 英伟达的智能驾驶芯片正在被中国汽车公司重新审视。 在1月8日举行的全球新品发布会上,小鹏汽车一口气发布了G6、G7、G9和P7+四个系列新车型,但罕见没有提及英伟达的芯片, … 继续阅读 智驾芯片变天,蔚小理“集体”放弃英伟达
小模型层数好玄学:12/32/64层效果好,16/24/48/层效果糟
一水 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 小模型身上的“秘密”这下算是被扒光了! 知名开源项目OpenEvolve作者,刚刚用一篇长文揭示了70M小模型的几个重要发现: 其一,架构的重要性 … 继续阅读 小模型层数好玄学:12/32/64层效果好,16/24/48/层效果糟
WPS为AI装上“智能解析大脑”
图源:WPS官网 WPS派来的猴子,让复杂文档解析有救了! 人工智能进入大模型时代后,哪一个方向是最炙手可热、竞争最为激烈的赛道?答案可能不唯一,但利用多模态大模型进行文档智能解析绝对算一个。 自20 … 继续阅读 WPS为AI装上“智能解析大脑”
南大团队研发出最高计算精度模拟存算一体芯片
IT之家 10 月 11 日消息,南京大学类脑智能科技研究中心研究团队提出了一种高精度模拟存内计算方案,并以此为基础,研发出一款基于互补金属氧化物半导体工艺的模拟存算一体芯片。 该方案将模拟计算权重的 … 继续阅读 南大团队研发出最高计算精度模拟存算一体芯片
理想自研智驾芯片上车路测,部分计算性能超英伟达Thor-U
理想方面曾表示,如果将来智驾算法锁定,自研芯片有利于实现更优的效率和成本。 文丨赵宇 编辑丨龚方毅 我们独家获悉,理想汽车自研智驾芯片 M100 于今年一季度样片回片,迈过量产前的关键阶段。随后,M1 … 继续阅读 理想自研智驾芯片上车路测,部分计算性能超英伟达Thor-U
DetNet: 深度可分离卷积网络介绍(今天来聊一聊深度可分离卷积网络)
一、DetNet简介 DetNet是一种基于深度可分离卷积的网络结构,用于目标检测任务。它由南京大学和首都师范大学的研究团队提出并于2018年发表在ECCV上。DetNet主要特点是结构简单、计算代价 … 继续阅读 DetNet: 深度可分离卷积网络介绍(今天来聊一聊深度可分离卷积网络)
卷积神经网络例子,vgg16与vgg19区别
一. VGG概述VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group )提出的模型,该模型涉及2014ImageNet图像分类与定位挑战ILSVRC-2014中的分类任务二、定 … 继续阅读 卷积神经网络例子,vgg16与vgg19区别
什么叫卷积核,卷积核的定义
作用: 跨通道的特征整合特征通道的升维和降维减少卷积核参数(简化模型)1 跨通道的特征整合 如果当前层和下一层都只有一个通道那么1×1卷积核确实没什么作用,但是如果它们分别为m层和n层的话,1×1卷积 … 继续阅读 什么叫卷积核,卷积核的定义

