自定義Loss：掌控大模型生成風格的核心鑰匙 在如今的大模型時代，我們早已不再滿足于“模型能回答問題”這一基本要求。用戶真正關(guān)心的是：它能不能答得安全、答得有創(chuàng)意、答得符合我的場景？ 比如，在醫(yī)療咨詢中&#xff0…

對比Stable Diffusion上色插件：DDColor專注老照片更精準 在數(shù)字影像修復(fù)領(lǐng)域，一張泛黃的黑白家庭照背后，往往承載著幾代人的記憶。然而，當人們試圖用AI為這些老照片“添彩”時，卻常常遭遇尷尬：祖母的臉被染…

第一章：性能提升不是夢，昇騰算子庫混合編程概述在深度學(xué)習(xí)模型日益復(fù)雜的背景下，計算性能成為制約模型訓(xùn)練與推理效率的關(guān)鍵因素。昇騰（Ascend）AI處理器通過其強大的異構(gòu)計算能力，結(jié)合定制化的算子庫&#…

一堂課講透 Multisim 14.3 安裝：從卡住到跑通的實戰(zhàn)全記錄 最近在準備“模擬電路實驗”課程時，我?guī)е探o實驗室的電腦批量裝 Multisim 14.3 ，結(jié)果第一天就翻了車——一半機器啟動閃退，三分之一提示“許可證無效”&#xff0…

一鍵下載600大模型權(quán)重！ms-swift鏡像全解析，GPU算力加速AI訓(xùn)練 在AI研發(fā)從“實驗室探索”邁向“工程化落地”的今天，一個現(xiàn)實問題擺在每位開發(fā)者面前：如何快速獲取并高效運行那些動輒數(shù)十億參數(shù)的大模型？傳統(tǒng)流程中&am…

隨著短視頻營銷成為企業(yè)獲客與品牌建設(shè)的核心陣地，抖音代運營服務(wù)市場在區(qū)域?qū)用嬲?jīng)歷從粗放增長向?qū)I(yè)化、精細化運營的快速演進。對于齊齊哈爾地區(qū)的企業(yè)主與商家而言，如何在眾多本地服務(wù)商中，篩選出真正理解區(qū)域…

CEval中文綜合評測：國內(nèi)首個大規(guī)模中文基準 在大模型技術(shù)飛速演進的今天，一個核心問題始終縈繞在開發(fā)者與研究者心頭：我們?nèi)绾握嬲饬恳粋€中文大模型的能力？國際上雖有MMLU、BIG-bench等權(quán)威評測體系，但它們基于英文語…

第一章：低功耗邊緣AI設(shè)計的挑戰(zhàn)與C語言優(yōu)化價值在資源受限的邊緣設(shè)備上部署人工智能模型，面臨計算能力、內(nèi)存容量和能耗的多重限制。傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)框架依賴高性能GPU和充足電力，難以適應(yīng)嵌入式傳感器、可穿戴設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng)終端等場景。因此&a…