Grounding數(shù)據(jù)格式：邊界框與指代表達(dá)的對(duì)應(yīng)關(guān)系 在智能客服中，用戶上傳一張產(chǎn)品圖并問：“這個(gè)紅色按鈕怎么用？”系統(tǒng)能否準(zhǔn)確圈出那個(gè)“紅色按鈕”，直接決定了交互體驗(yàn)的好壞。類似場(chǎng)景遍布于自動(dòng)駕駛、工業(yè)質(zhì)檢、教育…

TruthfulQA與ms-swift：構(gòu)建可信大模型的雙輪驅(qū)動(dòng) 在醫(yī)療咨詢中，一個(gè)AI助手回答“青霉素對(duì)所有病毒有效”；在法律問答場(chǎng)景里，它聲稱“我國(guó)已實(shí)行全民基本收入制度”——這些看似流暢卻嚴(yán)重失實(shí)的回答，正是當(dāng)前大語(yǔ)言模型…

第一章：嵌入式AI能效革命的背景與挑戰(zhàn) 隨著邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的迅猛發(fā)展，嵌入式AI正逐步從云端遷移至終端設(shè)備。這一轉(zhuǎn)變不僅提升了響應(yīng)速度與數(shù)據(jù)隱私性，也對(duì)系統(tǒng)的能效提出了前所未有的嚴(yán)苛要求。在資源受限的嵌入式環(huán)境中，算…

gVisor 沙箱運(yùn)行時(shí)探索：強(qiáng)隔離容器環(huán)境 在當(dāng)前大模型應(yīng)用迅猛發(fā)展的背景下，AI 工作負(fù)載的部署方式正經(jīng)歷深刻變革。越來(lái)越多的企業(yè)和開發(fā)者選擇將 ms-swift 這類一體化訓(xùn)練推理框架運(yùn)行在 Kubernetes 集群中，以實(shí)現(xiàn)高效、自動(dòng)化的模型服務(wù)管…

LmDeploy 部署 GPTQ 模型：低延遲 API 服務(wù)搭建 在大模型落地的浪潮中，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題始終困擾著工程團(tuán)隊(duì)：如何讓千億參數(shù)的“巨獸”在有限的 GPU 資源上跑得又快又穩(wěn)？尤其是在面對(duì)在線客服、智能對(duì)話這類對(duì)首 token 延遲敏感的場(chǎng)景時(shí)…

A100 80GB顯存優(yōu)勢(shì)：千億參數(shù)模型訓(xùn)練的可能 在大模型時(shí)代，一個(gè)70B甚至140B參數(shù)的語(yǔ)言模型，已經(jīng)不再是頂級(jí)實(shí)驗(yàn)室的專屬玩具。越來(lái)越多的研究團(tuán)隊(duì)和初創(chuàng)公司開始嘗試微調(diào)、部署自己的“類GPT”系統(tǒng)。但現(xiàn)實(shí)很骨感——當(dāng)你下載完Qwen-72B的權(quán)重…

仿真圖轉(zhuǎn)化為示波器圖，可以單通道，雙通道，三通道，四通道供選擇，泰克示波器，可以完全還原仿真波形 仿真波形轉(zhuǎn)換示波器圖的那些事兒 在現(xiàn)代電子工程中，仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果分析是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)?！?

人類偏好數(shù)據(jù)采集：在線標(biāo)注平臺(tái)搭建方案 在大模型能力突飛猛進(jìn)的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題愈發(fā)凸顯：我們訓(xùn)練出的模型越來(lái)越“聰明”，但它們是否真的更符合人類意圖？回答可能是不確定的。LLM 可以流暢地寫詩(shī)、編程、推理&…