VQ-VAE 是变分自编码器（VAE）的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究 VQ-VAE 之前，不过，在这之前我们先讨论一...
文字是文明的标志，也是一个民族最显著的印记。甲骨文 (OBS) 作为我国已知最早且成系统的文字，承载着中华民族一脉相承的文化与文明。从...
扩散模型通常是一种生成式深度学习模型，它通过学习去噪过程来创建数据。扩散模型有许多变体，其中最流行的是条件文本模型，能够根据提...
在这个快节奏、高压力的社会中，年轻人面临着前所未有的心理挑战。从职场竞争到人际关系，再到经济压力，这些因素共同构成了年轻一代的...
初识langchain：LLM大模型+Langchain实战[qwen2.1、GLM-4]+Prompt工程1.大模型基础知识大模型三大重点：算力、数据、算法，ReAct （reas...
更多 TVM 中文文档可访问 →Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。 | Apache TVM 中文...
TimesFM是一个为时间序列数据量身定制的大型预训练模型——一个无需大量再训练就能提供准确预测的模型。TimesFM有2亿参数，并在1000亿真实...
在深度学习中，优化模型性能至关重要，特别是对于需要快速执行和实时推断的应用。而PyTorch在平衡动态图执行与高性能方面常常面临挑战。...
注意力机制是许多最先进神经网络架构的基本组成部分，比如Transformer模型。注意力机制中的一个关键方面是掩码，它有助于控制信息流，并...
从这一年开始，AI 在气象领域的应用呈现爆发式增长，NVIDIA DLWP、Google MetNet-2 等一系列创新方法及模型如雨后春笋般涌现，国内外「...
训练人工神经网络最重要的挑战之一是灾难性遗忘。神经网络的灾难性遗忘（catastrophic forgetting）是指在神经网络学习新任务时，可能会...
在深度学习领域，大模型的训练和推理通常需要消耗大量的计算和内存。如何高效地加载和使用大模型是一个相当关键的问题。在这篇博客中，...
本文介绍如何将深度学习框架量化的模型加载到 TVM。预量化模型的导入是 TVM 中支持的量化之一。有关 TVM 中量化的更多信息，参阅 此处。
为了进一步推进 AI4S 的普适化，HyperAI超神经策划了「Meet AI4S」系列直播栏目。第一期直播将于 7 月 17 日 19:00 准时上线！ 我们邀请...
在总结文章或回答给定段落的问题时，大语言模型可能会产生幻觉，并会根据给定的上下文回答不准确或未经证实的细节，这也被称为情境幻觉...
本次活动，我们有幸邀请到了来自上海交通大学、中国科学院计算技术研究所、微软亚洲研究院、北京智源人工智能研究院的多位 AI 编译器专...
2023 年 7 月，中国科学技术信息研究所、科技部新一代人工智能发展研究中心联合相关研究机构编写的「中国 AI for Science 创新地图研究...
如果你尝试过像ChatGPT这样的LLM，就会知道它们几乎可以为任何语言或包生成代码。但是仅仅依靠LLM是有局限的。对于数据可视化的问题我们...
时间序列分析中包含了许多复杂的数学公式，它们往往难以留存于记忆之中。为了更好地掌握这些内容，本文将整理并总结时间序列分析中的一...
过去几年中，由于 YOLO 在计算成本和检测性能之间的有效平衡，它已经成为实时目标检测领域的主要范式。然而，YOLO 依赖于非极大值抑制 (...
