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摘要 cann-recipes-embodied-intelligence仓库旨在针对具身智能业务中的典型模型、加速算法，提供基于CANN平台的优化样例，方便开发者简单、快速、高效地基于CANN平台使用具身智能模型。丰富CANN开源开放生态。 基于lerobot库，在昇腾Atlas A2环境适配pi0机器人端到端VLA具身智能大模型，通过使能昇腾融合算子、图模式、计算逻辑优化等手段，实现了较低的推
2025年4月9日，深开鸿在广东省人工智能与机器人产业创新产品与服务新闻发布会上正式发布全国首个基于开源鸿蒙的分布式异构多机协同机器人操作系统——M-Robots OS（Multi-Robots OS）1.0。这一突破性技术成果标志着我国机器人操作系统迈入“多机协同、群体智能”的新阶段，为全球机器人技术发展提供了全新的'中国方案'。 操作系统为“魂”：破解产业割裂困局 深开
3、finetune脚本配置确认：（对比官方，有修改：打印更具体log、对应具体train和val路径、train_ds.py脚本具体位置，以及batch_size等具体参数配置）1、安装funasr环境。
目录 什么是魔珐星云？为什么选择魔珐星云进行数字人技术选型？高质量渲染——数字人要"像人"低延迟交互——对话要"跟得上"高并发支持——轻松应对流量洪峰低成本运营——创业公司也用得起多终端支持——一次开发，到处运行信创支持——满足合规需求实战应用：打造虚拟情绪疗愈伙伴「沐木」云端创建数字人步骤 1：登录魔珐星云官方平台步骤 2：创建应用步骤 3：调试预览技术
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过去一个月的时间里，DeepSeek的火热席卷全球，越来越多的企业和开发者开始关注这一备受瞩目的AI模型。而现在，智灵平台也迎来了令人激动的更新——上线了DeepSeek 32B Serverless模板！无需繁杂的操作，普通用户也能通过简单的几步，在3分钟内轻松打造专属大模型API，助力你的产品飞速
AI RAG系统评测实践：Coze及相关产品评测对比 RAG（检索增强生成）是一种 AI 框架，它将传统信息检索系统（例如数据库）的优势与生成式大语言模型 (LLM) 的功能结合在一起，通过将这些额外的知识与自己的语言技能相结合，AI 可以撰写更准确、更具时效性且更贴合您的具体需求的文字。 RAG 通过几个主要步骤来帮助增强生成式 AI 输出： 检索和预处理：RAG 利用强大的搜索算法查询外部数据
基于丹摩智算平台-手把手拿下经典目标检测模型 Faster-Rcnn
从数据洞察到智能决策：合合信息&infiniflow RAG技术的实战案例分享 标题取自 LLamaIndex，这个内容最早提出于今年 2 月份 LlamaIndex 官方博客。从 22 年 chatGpt 爆火，23 年大模型尝鲜，到 24 年真正用 AI 落地业务场景，业界普遍都发现了从 MVP 到 PMF 不是那么容易的，具体的原因有非常多，在 RAG 场景下，最主要的表现是企业的数
无缝融入，即刻智能[一]：Dify-LLM大模型平台，零编码集成嵌入第三方系统，42K+星标见证专属智能方案 1.Dify 简介 1.1 功能情况 Dify，一款引领未来的开源大语言模型（LLM）应用开发平台，革新性地融合了后端即服务(Backend as a Service,BaaS）与LLMOps的精髓，为开发者铺设了一条从创意原型到高效生产的快车道。其设计旨在打破技术壁垒，让非技术背景的用户
告别Hugging Face模型下载难题：掌握高效下载策略，畅享无缝开发体验 Huggingface国内开源镜像：https://hf-mirror.com/ 里面总结了很多下载的方法，下面进行一一讲解 方法一：网页下载 在模型主页的Files and Version中中可以获取文件的下载链接。无需登录直接点击下载，还可以复制下载链接，用其他下载工具下载。 方法二：huggingface-cli(
AI Agent框架（LLM Agent）：LLM驱动的智能体如何引领行业变革，应用探索与未来展望 1. AI Agent（LLM Agent）介绍 1.1. 术语 Agent：“代理” 通常是指有意行动的表现。在哲学领域，Agent 可以是人、动物，甚至是具有自主性的概念或实体。AI Agent：AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。 RPA：RPA(
LLM技术全景图：技术人必备的技术指南
1 引言 近10年里以深度学习为代表的机器学习技术在图像处理，语音识别，自然语言处理等领域里取得了非常多的突破，其背后的核心算法是深度学习为代表的AI基础模型。 一般来讲，我们进行AI项目研发时，遵循三个步骤。 第一步，我们需要针对目标任务选定一个合适的模型架构，然后训练出满足精度的模型，
随着人工智能和智能移动机器人的广泛应用，智能机器人的安全性和高效性问题受到了广泛关注。在实际应用中，智能小车需要在复杂的环境中自主导航和决策，这对算法的安全性和可靠性提出了很高的要求。传统的强化学习算法在处理安全约束时存在一定的局限性，引入安全强化学习算法成为了解决这一问题的有效途径。安全强化学习算法通过在强化学习过程中引入安全约束，确保在训练和实际应用中系统的行为始终在安全范围内。这对于智能小车
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