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① OpenVLA-OFT——微调VLA的三大关键设计:并行解码、动作分块、连续动作表示以及L1回归目标(v_JULY_v:[博客] [成就])
[质量分:95;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:25年3.26日,这是一个值得纪念的日子,这一天,我司「七月在线」的定位正式升级为了:具身智能的场景落地与定制开发商 ,后续则从定制开发 逐步过渡到 标准产品化比如25年q2起,在定制开发之外,我司正式推出第一类具身产品(后续更多产品 详见七月官网。
② MoE Align & Sort在医院AI医疗领域的前景分析(代码版)(Allen_Lyb:[博客] [成就])
[质量分:95;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:MoE Align & Sort技术通过优化专家分配与计算并行性,在医疗领域的多模态数据处理、推理加速和任务协同中展现出独特价值。其开源算法(如AMD的实现)进一步降低了技术门槛,推动了资源受限场景(如基层医院、移动医疗设备)的应用。
③ 第P10周:Pytorch实现车牌识别(weixin_59907394:[博客] [成就])
[质量分:95;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:"豫","鄂","湘","粤","桂","琼","川","贵","云","藏","陕","甘","青","宁","新","军","使"]plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签。
④ 知识蒸馏详解---ChatGPT4o作答(部分分式:[博客] [成就])
[质量分:93;难度等级:未知;新鲜技术:98]
摘要:这篇文章通过提出知识蒸馏的概念,展示了如何将复杂的大型神经网络模型的知识转移到小型模型中,以提高部署效率和计算性能。知识蒸馏不仅能压缩模型,还能提高小模型的泛化能力。
⑤ AI医疗诊疗系统设计方案(翱翔-蓝天:[博客] [成就])
[质量分:91;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:随着人工智能技术的快速发展,将AI技术应用于医疗诊疗领域已成为提升医疗服务效率和质量的重要途径。本系统旨在通过AI技术辅助医生进行诊疗服务,提供智能化的医疗决策支持。
⑥ 心灵对话:多代理协同开启大语言模型社会新纪元(步子哥:[博客] [成就])
[质量分:91;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:CAMEL 通过构建一个基于角色扮演与启发式提示的多代理协作框架,实现了在极少人类输入下,智能体自动生成任务、分工协作并完成复杂任务的演示。
⑦ P17_ResNeXt-50(?Agony:[博客] [成就])
[质量分:89;难度等级:未知;新鲜技术:94]
摘要:ResNeXt-50由多个残差块(Residual Block)组成,每个残差块包含三个卷积层。
⑧ 从零开始构建大语言模型(LLM)全解析(二)(空间机器人:[博客] [成就])
[质量分:90;难度等级:未知;新鲜技术:78]
摘要:今天我们要跳进自然语言处理(NLP)的最酷领域——