AI框架-阿里云

“超级AI助手：全新提升！中文NLP训练框架，快速上手，海量训练数据，ChatGLM-v2、中文Bloom、助您实现更智能的应用！”

“超级AI助手：全新提升！中文NLP训练框架，快速上手，海量训练数据，ChatGLM-v2、中文Bloom、Dolly_v2_3b助您实现更智能的应用！” 1.简介目标：基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架，提供全套的训练、微调模型（包括大模型、文本转向...

AI框架跟计算图什么关系？PyTorch如何表达计算图？

目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达，通过通用的数据结构（张量）来理解、表达和执行神经网络模型，通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。本节将会以AI概念落地的时候，遇到的一些问题与挑战，因此引出了计算图的概念来对神经网络模型进行统一抽象。接着展开什么是计算，计...

AI情绪鼓励师模型微调实操教学

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跨越N次元一键变身AI漫画人

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AI人像动漫画实操教学

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我真的想知道，AI框架的编程范式怎么理解？

我给领导汇报AI框架用函数式编程好，没讲明白，说函数式就是写函数那样方便，都被领导吊飞了，啥玩意，写啥不是写函数，狗屁不通！网上搜说用tensorflow那就是用声明式编程，用pytorch就是命令式编程。有兄弟能讲清楚，AI框架的编程范式到底如何区分？AI框架中的不同编程范式有什么作用吗？今天...

.NET面向AI编程——SK框架(SemanticKernel)的简易入门实践

首先，创建一个webapi项目。当然，此处也可以创建其他任意类型的项目，只是个人喜欢用webapi来做实践，比较方便。接着，通过nuget安装SK框架nuget包： Microsoft.SemanticKernel由于截止到目前(2023年5月28日)，该框架包还是预览版，所以需要勾选.....

AI开发大一统：谷歌OpenXLA开源，整合所有框架和AI芯片

未来的机器学习开发局面会走向统一吗？在去年 10 月的 Google Cloud Next 2022 活动中，OpenXLA 项目正式浮出水面，谷歌与包括阿里巴巴、AMD、Arm、亚马逊、英特尔、英伟达等科技公司推动的开源 AI 框架合作，致力于汇集不同机器学习框架，让机器学习开发人员获得能主动选择...

神经渲染与AI生成框架结合，5倍提升游戏速度，英伟达是这样做的

假如摩尔定律失去动力，神经渲染不失为一种较好的替补方法，它提供了一种在不增加晶体管数量的情况下还能继续提供巨大收益的方案。此前，在一场直播活动中，英伟达 CEO 黄仁勋宣布推出 DLSS 3。DLSS 全名为 Deep Learning Super Sampling，它是英伟达发布的深度学习超级采样...

固定参数的模型有多大潜力？港中文、上海AI Lab等提出高效视频理解框架EVL

来自香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的研究者提出了高效的视频理解迁移学习框架 EVL，通过固定骨干基础模型的权重，节省了训练计算量和内存消耗。视觉基础模型近两年取得了瞩目发展。从一方面而言，基于大规模互联网数据的预训练已经给模型预置了大量的语义概念，从而具有良好的泛化性能；但另一方面，为充分利...

内修昇思MindSpore AI框架，外重行业汇聚，华为大模型的不平凡之路

今天，我们来讲一讲昇思 MindSpore AI 框架与大模型的故事。要说近几年深度学习领域最热门的研究课题有哪些？大模型肯定在列。从 2020 年 OpenAI 发布 1750 亿参数的 GPT-3 开始，炼大模型这股潮流变得不可阻挡。依托自身效果好、泛化能力强等特点，大模型进一步增强 AI 的通...

即插即用、无需训练：剑桥大学、腾讯AI Lab等提出免训练跨模态文本生成框架

来自剑桥大学、腾讯 AI Lab 等机构的研究者提出了一个全新的框架 MAGIC (iMAge-guided text GeneratIon with CLIP），MAGIC 通过直接插入可控图文匹配模型分数的方式，使得语言模型在解码过程中选择更接近图片信息的生成结果。1. 导读本文提出了一个全新的...

满足不同下游任务特征需求！Sea AI Lab 提出多粒度自监督学习框架Mugs，刷新多项SOTA（2）

C). 粗粒度的 group 特征学习为了避免了上述相似的 local-group 分散的过于随机或较远，Mugs 中的 group discrimination supervision 将类似的样本聚集在一起，从而拉近类似的 local-group。这样一来，Mugs 可以在更高语义级别上捕获粗粒...

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更新时间 2023-08-25 18:28:46

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数知地球 AI Earth

依托于阿里巴巴达摩院在深度学习、计算机视觉和地理空间分析方向上的技术积累，实现对多源遥感空间数据的智能计算与融合分析，为自然资源、水利水务、生态环保、智慧农业等多个领域提供解决方案。

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