《新一代人工智能发展规划》明确提出了“建立新一代人工智能关键共性技术体系”的重点任务，特别强调了要解决“研究跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学、知识演化与推理、智能描述与生成等技术，开发跨媒体分析推理引擎与验证系统”的关键共性技术问题。一、知识图谱概论1.1知识图谱的起源和历史1.2知识图谱的发展史——从框架、本体论、语义网、链

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx一.DBnet提出了 DifferentiableBinarization(DB)，它可以在分割网络中执行二值化过程，可以自适应地设置二值化阈值，不仅简化了后处理，而且提高了文本检测的性能。

简介专家系统(MindstudioAdvisor)是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题，识别性能瓶颈，重点构建瓶颈分析、优化推荐模型，支撑开发效率提升的工具。专家系统当前已经支持针对推理、训练、算子场景的瓶颈分析模型，包括内部团队开发的模型&

本文进行本地化部署实践的Alpacalora模型就是Alpaca模型的低阶适配版本。本文将对Alpacalora模型本地化部署、微调和推理过程进行实践并描述相关步骤。

Vicuna13B的推理效果据说达到了ChatGPT的90%以上的能力，优于LLaMA13B和Alpaca13B的效果。同时Vicuna的训练成本也很低，所以尝试本地化部署一下Vicuna7B，看看效果如何，说干就干。

一、技术介绍NVIDIATritonInferenceServer是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(metallama/Llama27b)、Python(cha

近日，天翼云DeepSeek模型推理技术迎来重大升级！该技术不仅支撑DeepSeekR1满血版模型实现性能的四倍提升，更将大规模部署模型的成本降至原来的25%以下，为AI应用落地铺就更为宽广的道路。

近日，字节跳动Seed团队正式开源了自研的编程方向大模型SeedCoder，再次引发AI技术圈广泛关注。该模型专为代码生成与逻辑推理任务而设计，参数规模达8B，覆盖Base、Instruct、Reasoning三大版本，在多个权威代码评估基准中实现领先表现

MindStudio精度对比简介原因:训练场景下，迁移原始网络(如TensorFlow、PyTorch)，用于NPU上执行训练，网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下，ATC模型转换过