X-Distill是一種創(chuàng)新的跨架構(gòu)知識(shí)蒸餾技術(shù)，解決了機(jī)器人視覺(jué)中的"數(shù)據(jù)悖論"問(wèn)題。該方法通過(guò)兩步法：先在ImageNet上將大型ViT的視覺(jué)知識(shí)蒸餾到小型CNN中，再在機(jī)器人任務(wù)上微調(diào)，使僅需10條演示數(shù)據(jù)的模型就能學(xué)習(xí)書(shū)寫(xiě)、抓…

制造業(yè)正從大批量生產(chǎn)轉(zhuǎn)向多品種小批量生產(chǎn)，不確定性成為常態(tài)。傳統(tǒng)"以計(jì)劃為中心"的生產(chǎn)方式難以應(yīng)對(duì)變化，AI驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)調(diào)度成為關(guān)鍵解決方案。通過(guò)實(shí)時(shí)感知、策略演化和閉環(huán)自調(diào)節(jié)，動(dòng)態(tài)調(diào)度使制造系統(tǒng)從"靜態(tài)匹配"轉(zhuǎn)向…

本文介紹了2025年NeurIPS會(huì)議上的4篇多模態(tài)表征學(xué)習(xí)論文，分別探討了有限數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的多模態(tài)對(duì)齊(STRUCTURE)、模態(tài)錯(cuò)位的理論價(jià)值、特征因果分解(FCD)方法以及通過(guò)視覺(jué)嵌入蒸餾(VisPer-LM)提升MLLM視覺(jué)感知能力。這些創(chuàng)新方法為解決多模態(tài)學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)稀缺、噪聲干擾…

親測(cè)BSHM人像摳圖鏡像，效果驚艷真實(shí)體驗(yàn)分享 最近在做一批電商商品圖的背景替換，需要把真人模特從各種復(fù)雜場(chǎng)景中干凈利落地?fù)赋鰜?lái)。試過(guò)好幾款開(kāi)源模型——MODNet跑得快但頭發(fā)邊緣毛躁，U2-Net細(xì)節(jié)好卻慢得像在等咖啡涼透，Robust…

本文解析了大模型部署中的并行計(jì)算架構(gòu)，包括模型并行（按層或張量拆分）、流水線(xiàn)并行和數(shù)據(jù)并行，以及三者結(jié)合的混合并行策略。這些技術(shù)解決了大模型顯存不足和計(jì)算效率問(wèn)題，使AI產(chǎn)品經(jīng)理能從"只會(huì)用模型"上升…

本文詳細(xì)記錄騰訊云智商業(yè)產(chǎn)品三輪面試經(jīng)驗(yàn)，重點(diǎn)考察商業(yè)化思維和AI產(chǎn)品理解。作者分享對(duì)AI現(xiàn)狀看法：存在泡沫、開(kāi)源與閉源模型能力接近、小模型專(zhuān)業(yè)化趨勢(shì)，以及AI醫(yī)療等未來(lái)發(fā)展方向。面試中探討了產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)與策劃區(qū)別、AI2B商業(yè)模式&#xf…

本文詳細(xì)解析了LangChain生態(tài)中的三大框架：LangChain作為L(zhǎng)LM應(yīng)用的基礎(chǔ)框架，提供系統(tǒng)化組織能力；LangFlow是基于LangChain的可視化低代碼工具，降低使用門(mén)檻；LangGraph則為復(fù)雜Agent提供狀態(tài)機(jī)控制。三者定位不同&#…

本文詳細(xì)介紹了大模型微調(diào)的四階段學(xué)習(xí)路線(xiàn)：第一階段(20天)掌握AI環(huán)境配置和基礎(chǔ)編程；第二階段(1個(gè)月)學(xué)習(xí)大模型項(xiàng)目框架和數(shù)據(jù)處理；第三階段(2個(gè)月)通過(guò)論文閱讀和復(fù)現(xiàn)培養(yǎng)創(chuàng)新能力；第四階段(1個(gè)月)深入前沿技術(shù)優(yōu)化與創(chuàng)新。大模…