原文：towardsdatascience.com/how-long-does-it-take-to-train-the-llm-from-scratch-a1adb194c624?sourcecollection_archive---------1-----------------------#2024-10-28 估算訓練 X 億個 LLM、Y 萬億個 tokens 以及 Z 個 GPU 計算所需時間的指南 https://med…

Linly-Talker&#xff1a;如何實現(xiàn)<8ms唇形同步的實時數(shù)字人系統(tǒng) 在虛擬主播直播帶貨、AI客服24小時在線、企業(yè)數(shù)字員工接待訪客的今天&#xff0c;用戶對“像人”的期待早已超越了簡單的語音回復。真正的挑戰(zhàn)在于——讓數(shù)字人說話時&#xff0c;嘴型與聲音嚴絲合縫&#xf…

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Linly-Talker音頻后處理模塊&#xff1a;提升清晰度與飽滿度 在虛擬主播、智能客服和數(shù)字員工逐漸走入日常的今天&#xff0c;用戶對交互體驗的要求早已超越“能說話”這一基本功能。人們期待的是更自然、更具情感溫度的聲音表現(xiàn)——那種聽起來像真人一樣有呼吸感、有質(zhì)感、有臨…

雖然阿里內(nèi)部存在上述規(guī)范&#xff0c;但在很多場景下&#xff0c;即使進行多表JOIN且數(shù)據(jù)量大&#xff0c;SQL查詢效率仍然很高。其實這背后涉及多個層面的優(yōu)化技術(shù)。本文我將詳細解釋這些看似矛盾的現(xiàn)象&#xff1a; 一、底層優(yōu)化技術(shù) 1. 現(xiàn)代優(yōu)化器的智能化 -- 看似復雜但能…

從文本到數(shù)字人視頻&#xff1a;Linly-Talker全流程解析 在虛擬主播24小時不間斷帶貨、AI客服秒回千條咨詢的今天&#xff0c;一個更高效、更低門檻的數(shù)字人生成方案正悄然改變內(nèi)容生產(chǎn)的底層邏輯。你是否想過&#xff0c;只需一張照片和一段文字&#xff0c;就能讓靜態(tài)肖像“活…

lc2816優(yōu)雅遞歸&#x1f60b;class Solution { public:int t0;ListNode* doubleIt(ListNode* head) {auto dfs[&](this auto&& dfs,ListNode* node)->ListNode*{if(!node) return nullptr;dfs(node->next);//先遞歸到結(jié)尾//handleint vnode->val;node->…

原文&#xff1a;towardsdatascience.com/how-lucky-is-a-bowl-of-lucky-charms-9040fe2cc560?sourcecollection_archive---------5-----------------------#2024-03-16 https://medium.com/gjkernsysu?sourcepost_page---byline--9040fe2cc560-----------------------------…