MindSpore 是华为推出的一个开源深度学习框架，旨在为开发者提供一个高效、灵活且易于扩展的工具，支持多种AI应用场景，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。MindSpore 提供了丰富的API和模块化设计，使得从模型训练到部署的各个环节都能高效执行。DeepSeek是华为推出的一款针对智能设备的深度学习推理引擎。它能够高效执行深度学习模型的推理任务，并优化模型部署的速度与精度。Deep
集成 DeepSeek4J 到 Spring Boot 项目中，可以为应用添加强大的自然语言处理能力。首先，确保你的开发环境已准备好 JDK 和 Maven 或 Gradle，并在项目中添加 deepseek-spring-boot-starter 依赖。接着，在 application.yml 或 properties 文件中配置 API 密钥和基础URL。通过注入 DeepSeekClient
4、Transformer模型工作原理（输入数据的Embedding、位置编码、层规范化、带掩码的自注意力层、编码器到解码器的多头注意力层、编码器的完整工作流程、解码器的完整工作流程、Transformer模型的损失函数）YOLO模型的工作原理（从传统目标检测到基于深度学习的目标检测、从“两步法”的R-CNN到“一步法”的YOLO、YOLO模型的演化历史）7、ViT模型（提出的背景、基本架构、与传
通过笔灵AI文章降重这款工具，我们不仅能够快速提升作品的原创质量，避免因查重问题带来的种种困扰，还能够节省大量的时间和精力，让我们在创作的道路上轻装上阵，走得更远。别担心，我给大家精心挑选了一款在线工具，它能降低作品被AI判定为非原创的概率，提升创新性和个性化，不管你是学生、专业作家还是自由创作者，用它都能如虎添翼，下面一起来看看它的具体情况。而在使用笔灵AI文章降重后，文章焕然一新，重复内容大幅
笔灵AI改写就像一位专业学术助手，为你的论文保驾护航，助你成功跨越原创度难关，顺利通过审核，开启学术新征程 ，在学术领域绽放属于自己的光彩。不管论文里哪部分重复了，它都能像火眼金睛的孙悟空一样精准揪出来，然后悄咪咪地重新编排，改完之后就跟换了件新衣裳似的，完全看不出修改痕迹，牛就一个字！操作方法很简单，进入网页后新建文档，将重复度高的内容粘贴进去，点击“改”字，平台就会给出写作提示。大家自己的论文
家人们谁懂啊！还在被论文的查重折磨得死去活来吗？别慌！今天我就来给大伙雪中送炭，分享几款堪称 “降重神器” 的软件 ，一键把论文重复率打回原形。不管你是被论文逼疯的学生党，还是为方案秃头的职场人，有了它们，写作效率直接起飞，重复率啥的统统靠边站！
此前，我们介绍了《DeepSeek R1 技术简要总结》，主要结合 DeepSeek R1 的技术报告来梳理了其中的大致流程，没有关注细节。现在我们来着重关注 R1 的训练细节，来看看 R1 究竟是如何一步一步训练出来的。
大模型（），或者称为基础模型 （），指的是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型。这些参数使得大模型能够处理和理解复杂的任务，如自然语言处理、图像识别等。参数规模大架构规模大训练数据大算力需求大以上“大”衍生出模型能力的强大。我们常说到的大模型，指的是最常用的一类，大语言模型LLM，Large Language Model），如：ChatGPT、DeepSeek等都是大语言模型。注：本
随着HarmonyOS应用的持续发展，应用的功能将越来越丰富，实际上80%的用户使用时长都会集中在20%的特性上，其余的功能可能也仅仅是面向部分用户。用户在下载应用时，如果应用包含大量的功能和资源，可能会导致下载时间过长；应用如果包含许多不常用或特定用户群体才需要的功能，这些功能会占用用户设备的存储空间；如果应用体积庞大，启动和运行速度可能会受到影响。为了避免用户首次下载应用耗时过长，及过多占用用
RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是一种将外部知识检索与大语言模型生成能力结合的混合架构。其核心思想是通过检索外部知识库（如文档、数据库、网页等），弥补大模型静态训练数据的局限性；在生成答案时直接依赖检索到的证据，减少模型凭空编造内容的可能性，降低幻觉风险。RAG无需重新训练模型，仅需更新知识库即可适配不同专业领域（如医疗、法律）。类似将大模型视为一
RAG 技术的核心是检索，想要让 AI 具备知识库的能力，首先得把知识库转换成它能理解的格式，而这就需要Embedding（向量嵌入）技术。Embedding 的作用将文本转化为 AI 可理解的高维向量。例如，“苹果”和“梨”在向量空间中会更接近，而“苹果”和“计算机”则相距较远。提高相似度匹配的能力。当你向 AI 提问时，它会把你的问题转换成向量，然后在本地知识库里找到最相关的内容，再给出答案。
DeepSeek太惊艳了，现在美国政府、以及美国的AI同行，也都开始表现出了强烈的恐惧，甚至还要打压围剿。另外，随着国内用户的越来越多，经常会出现不好用的情况，频繁的被系统提醒“服务器繁忙，请稍后再试”。当然，也有大神写出了自动刷新的脚本。就是当检测到系统爆“服务器繁忙”的字样时，手动点击刷新按钮，触发新的对话请求。但最终也无济于事，就像我这样，系统自动刷新了9次，也还是被告知“服务器繁忙”
在写论文时，降重是不是让你头疼不已？绞尽脑汁改写，却总感觉越改越糟，重复率依旧居高不下。别担心，今天就给大家分享3款超好用的AI降重工具。操作简单，降重效果还好，轻松解决你的降重难题。
毕业季来临，相信很多同学还在为降论文的AIGC率愁眉不展，试过很多方式都感觉没有什么大的成效。眼看论文提交日期越来越近，自己还在这个关口原地徘徊，也是煎熬万分。今天我就推荐大家试试下面3款AI工具！
现在很多同学都在用AI工具来降AI率，但网上的AI工具琳琅满目、参差不齐，一些同学又出现了新的问题——哪个AI网站降AI率靠谱？经过我一番测评，我为大家推荐下面这4款AI软件，保证各位同学的论文实现质的飞跃！
毕业季临近，又到了为答辩PPT抓耳挠腮的时候！很多同学都还搞不懂答辩PPT怎么做，从梳理逻辑，到设计排版，再到挑选配色，每一步都像“拦路虎”，消耗大量时间精力，却总不尽人意。别怕！今天带来4款超好用的AI工具，只需简单操作，它们就能一键帮你生成高质量答辩PPT。
这次，老黄的金句直接升级为「买得越多，赚得越多」。老黄展示这张图中，x轴代表了生成的token，y轴代表着每秒token吞吐效率，理想情况下，图中黄色曲线应该是一个方形，即在工厂能力极限之内，非常快速生成token。但老黄认为，技术进步太快，工作负载又重，像AI工厂这样的大型项目，最好投资在最新版本的技术上，比如Blackwell，这样才能跟上潮流，避免落后。相比之下，新的Blackwell架构比
这两天和我一个留学生朋友聊了聊，我才真正体会到留学生活的不容易。不仅要适应陌生的文化环境，还要兼顾学业和生活：每天奔波于学校、兼职和租住的公寓，时间和精力总是不够花。课业繁重、语言障碍、生活成本高，这是开了什么留学生困难副本吗。幸好现在有了AI，赶due的时候确实轻松了很多！但随之而来的新问题也让人头疼：AI生成的内容AI率飙升，一旦被学校的检测工具识别，轻则扣分，重则可能被学院"请喝茶"、挂科、
好不容易熬了好几个大夜赶完的Essay，疯狂用上各种AI工具赶效率，结果AI率80%，天塌了！教授直接发邮件警告‘Academic Integrity Issue’。首先非常不建议大家直接使用AI生成的essay提交给教授，不仅质量和人写的有差距，而且一旦被学校发现会被视为严重学术不端的行为导致延毕。如果文章只是用了AI辅助但是Turnitin检测报告AI率还是高的吓人。觉得自己手动改又太麻烦不如
1.本质上sageattention是sdpa，SDPA的全称为Scaled Dot-Product Attention, 属于乘性注意力机制， 简单一句话来说就是，根据Query (Q)与Key之间的匹配度来对Value进行加权，而事实上不管是Query, Key还是Value都来自于输入，因此所谓的SDPA本质上是对输入信息信息进行重组。因此，deepseekvl2无法直接简单使用sageat
大模型很多技术干货，都可以共享给你们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
在学术写作中，降重和润色是确保论文通过查重的关键步骤。随着AI技术的发展，越来越多的工具可以帮助我们高效完成这些任务。以下是3款免费且好用的AI降重工具，它们不仅能有效降低重复率，还能润色文本，让论文更加自然流畅。
家人们谁懂啊！期末周又双叒叕来了，各种课程汇报展示排着队向咱们招手。我刷网的时候，看到有小伙伴居然为了做PPT熬大夜，这我可忍不了！都啥年代了，还吭哧吭哧手动一页页做PPT呢？AI它不香吗！把要讲的内容一股脑丢进AI工具里，点个生成，逻辑清楚的大纲马上就有了。平常吭哧吭哧做一两个小时的PPT，AI不到1分钟就能搞定，这效率，简直绝绝子！今天我必须给大家分享几款超牛的一键生成PPT的AI工具，期末周
在答辩场合中，一款优秀的PPT软件是成功的关键。它不仅能高效整合内容，还能将复杂信息以直观、精美的方式呈现。今天要介绍的这款软件，正是凭借强大的功能和独特的设计，成为众多答辩者的首选。
5分钟微调DeepSeek-7B，让AI模型微调像搭积木一样简单
毕业论文答辩是大学生生涯的重要环节，而制作一份高质量的答辩PPT是成功答辩的关键。本文将为你详细介绍如何利用AI工具，在五分钟内制作出一份内容全面、结构清晰的毕业论文答辩PPT。所以接下来给你一份总的答辩思路吧:1.研究概述与价值解析2.研究框架和研究方法(结合定性与定量分析)数据采集：实地调研与问卷调查获取数据。数据分析：运用统计软件处理数据3.研究总结与展望4.研究要点：概括内容与结论5.局限
综上所述，SmolLM2 通过创新的多阶段训练策略、高质量数据集的构建与优化，以及精细的模型后训练调优，在 1.7B 参数规模下实现了卓越的性能表现，并在多个基准测试中超越了同等规模甚至更大规模的语言模型。这一研究为小型语言模型的发展提供了新的思路和方法，证明了通过技术创新，小模型同样可以拥有强大的能力。同时，SmolLM2 的小规模变体研究也为资源受限场景下的模型部署提供了可能，进一步拓展了其应
通解形式：物理信息神经网络(PINN)代表了一种在微分方程求解领域的重要技术突破，它将深度学习与物理定律有机结合，为传统数值求解方法提供了一种高效、数据驱动的替代方案。PINN方法不仅在理论上具有创新性，同时在实际应用中展现出广阔的应用前景，为复杂物理系统的建模与分析提供了新的研究路径。作者：Muhammad Tayyab。
无论是希望将AI大模型集成到业务流程中，还是寻求企业客户服务自动化，亦或者是希望创建一个强大的个人学习工具。可能都需要考虑数据安全、灵活度以及更具有可控性的使用和开发基础。值得考虑的一个方案是：将大模型（LLM）私有化并且创建一个好用的LLM WebUI系统。下面，我们推荐7个出色的开源LLM WebUI 系统。Star：45.7K开发语言：Python、TypeScript\SvelteOpen
神经网络（Neural Network）是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的计算模型。它由大量的人工神经元（或称为节点）通过连接（或称为边）组成，能够学习并存储大量输入和输出之间的映射关系，而无需事先编程指定这种映射关系的具体形式。神经网络作为人工智能领域的核心技术之一，正引领着技术革新和产业变革。本文深入剖析了神经网络的原理、常见架构以及训练过程，并通过一个实际的代码案例展示了神经网络的构建与训
RTDETR改进专栏(性价比高，创新度高)，Youonlyneedone~
下图详细展示了各模块间的交互关系，包括错误处理和缓存机制：此图详细描述了模块间的内部通信机制，特别强调了缓存系统如何通过避免重复输入的冗余处理来提升性能。本文中，我们介绍了Tiktokenizer并讨论了其在现代NLP中的关键作用；概述了支持该工具的核心原则和架构设计；提供了详细的模块化Python代码示例并解释了每个组件；探索了高级优化策略，包括缓存、并行处理和分析技术；研究了实际案例，展示了如
编译的另一项重要优势是能够将多个操作融合到单个计算内核中。在GPU和云计算资源成本高昂的环境下，最大化利用现有计算资源至关重要。对于希望在有限计算资源条件下训练或微调大型模型(如LLM或视觉Transformer)的研究者和开发者而言，掌握上述优化技术尤为重要。本文介绍的这些策略代表了研究人员和专业人士在资源受限条件下进行高效模型训练的常用方法。作者：Sahib Dhanjal。
上星期给各位同学介绍了RAGFlow这个大模型RAG引擎，本篇给大家介绍一下RAGFlow的本地搭建，以下过程基于Ubuntu24，其它Linux系统的搭建方法也基本相同。先来温补一下，RAGFlow是一个基于对文档深入理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它的作用是可以让用户创建自有知识库，根据设定的参数对知识库中的文件进行切块处理，用户向大模型提问时，RAGFlow先查找自有知识库中的切块内
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