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以下是算法优化相关的文章

2025-10-29
深度学习模型：为什么它们可以生成如此逼真的图像？深度学习模型，尤其是生成对抗网络（GANs）和扩散模型，正以前所未有的方式重塑数字艺术和内容创作领域。这些复杂的人工智能系统如何学习和模仿现实世界的视觉信息，从而生成高保真度的逼真图像，是当前技术研究的热点。通过学习海量数据集中的模式和结构，AI能够合成出令人信服的图像，极大地拓展了AI在创意产业中的应用潜力与边界。
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- AI基础/开发
- AI创意设计
2025-10-26
使用大型语言模型（LLM）进行表格数据高级特征工程的五种技术
- 2025-10-26
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-22
Pandas：用于复杂聚合的高级GroupBy技术
- 2025-10-22
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2025-10-21
利用故事集为语言模型创建虚拟角色：Anthology 方法介绍伯克利BAIR团队提出了“Anthology”方法，通过生成和利用包含丰富个人价值观和经历的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLMs）生成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。该方法提高了LLMs模拟个体人类样本的保真度，在模拟公众舆论民意调查方面表现优异，有望为用户研究和社会科学领域带来成本效益高且更具伦理性的替代方案。
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2025-10-20
深度学习模型推理的硬件优化与能效挑战：Meta、Google 和 Intel 的新策略大型语言模型（LLM）的普及带来了巨大的能耗挑战。本文深度解析了Meta、Google和Intel在AI推理硬件优化和能效提升方面的前沿策略。了解Meta如何通过量化和定制化编译器提高效率，Google如何迭代TPU，以及Intel如何利用CPU和Gaudi加速器应对计算瓶颈。重点关注未来能效比的全面考量与软硬件协同发展趋势。
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- AI行业应用
- AI基础/开发
2025-10-19
如何在不增加新GPU的情况下，通过优化精度、内存和数据流来加速模型训练的三个方法
- 2025-10-19
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-19
7 个 NumPy 技巧助您实现代码向量化
- 2025-10-19
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-19
使用PyTorch从零开始构建Transformer模型：10天迷你课程本10天迷你课程旨在揭示当前大型语言模型（LLM）如ChatGPT背后的Transformer架构原理。课程将带领开发者从零开始，使用PyTorch构建和训练一个小型化的Transformer模型，从而深入理解其工作机制，而非将其视为黑箱。内容涵盖数据准备、BPE分词器训练、位置编码、注意力机制（如GQA）、训练流程及模型使用。课程强调项目实践，适用于具备基础Python和PyTorch经验的开发者，是掌握现代LLM核心技术的绝佳入门指南。
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- AI基础/开发
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