聊一聊深度学习（三天肝完深度学习基础，球球让我过吧！！）最近有场考试！！所以来过一遍深度学习，记录一些笔记备考看老师的ppt与花书，双管齐下应对深度学习（保佑我不挂吧！！）废话结束！引言人工智能领域的流派1.符号主义：逻辑主义，心理学派（推理期，心理期）2.连接主义：仿生学派或生理学派（殊途同归，各有所长）机器学

2022年数字信息化培训项目系列各企、事业单位：随着科技的快速发展,人工智能俨然成了当今社会的关注焦点。而在人工智能的发展上,深度学习、强化学习、迁移学习等成为了科学界、工业界研究和应用的热点。在实际研究和应用过程当中，研究人员逐渐发现了深度学习单独应用的缺点，如没有决策能力，不可推理等。而深度强化学习，作为一种崭新的机器学习方法,同时具有感知能力和决策能力

RISCV产业生态已经进入快速发展期，随着大量的公司加入到RISCV研究和生产，基于RISCV架构的芯片也如雨后春笋般涌入市场。可以预见的是，RISCV的时代正在到来。在AI热潮的推动下，RISCV上面部署AI的需求也越发凸显。但是目前在RISCV基金会标准协议上还没有统一的AI标准，也没有对应的加速库和推理框架，面对此种越发强烈的需求和困境

近日，AI这家虚拟化AI基础架构的公司，发布了第一个分数GPU共享系统，用于Kubernetes上的深度学习工作负载。分数GPU系统特别适用于诸如推理之类的轻量级AI任务，透明地使数据科学和AI工程团队能够在单个GPU上同时运行多个工作负载，从而使公司能够运行更多的工作负载，例如计算机视觉，语音识别和在同一硬件上进行自然语言处理，从而降低了成本。对于深度

在上一篇文章中，初次提交了比赛成绩，结果不是特别理想。利用元旦三天假期和周末时间，把所有训练数据都用来肝训练和肿瘤训练。在测试数据上又进行一次推理，成绩相比第一次有一定幅度提高。肝分割成绩排行榜，在测试集上dice分数从原来的0.942提升到0.956，与第一名只有0.01的差距，基本上肝分割的结果已经相当不错了。!(https:

程序设计是困难的，其核心是管理的复杂性。计算机程序是人类做出的最复杂的东西。质量是不可靠的且隐蔽的。好的体系架构是必需给程序足够的结构使其健壮而不会陷入混乱的泥淖，但我们表达一个程序细节的方式是同等重要的。一个程序的本质会被不良的编码所隐藏。只有当一个程序的表达清晰时，我们才能有希望正确的推理出它的效率、安全和正确性。WilliamStrunk的《

近日，AAAI2024GlobalCompetitiononMathProblemSolvingandReasoning大赛落下帷幕，天翼云智能边缘事业部AI团队凭借在大模型基础能力研究领域的数据处理与模型训练策略的领先优势，在众多参赛队伍中脱颖而出，荣获本次竞赛冠军。

GLM4V9B是智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM4系列中的开源多模态版本。。它不仅具备高分辨率(11201120)下的中英双语多轮对话能力，更在中英文综合能力、感知推理、文字识别、图表理解等多方面多模态评测中，展现出超越GPT4turbo20240409、Gemini1.0Pro、QwenVLMax和Claude3Opus的卓越性能。在魔乐社区，你可以近距离感受这一技术革新。

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。

作者：京东零售李杰峰一、前言随着大模型的广泛应用，作为人工智能三大支柱之一的AI算力，已经成为竞争的焦点。从模型训练到推理，算力存在于大模型生命周期的每一环，极大程度地影响着模型在实际业务场景的性能与效果。面对京东海量数据的各种场景，缺乏坚实的算力基础就犹