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开源,FunASR:语音识别工具包,多样模型与功能等你来探索

FunASR是阿里开源的全能语音识别工具包,支持ASR、VAD、标点恢复等多项功能,提供Paraformer等高性能预训练模型。特色包括:支持流式/非流式识别、模型导出及服务部署;2024年持续更新,新增情感识别等功能;离线转录GPU版RTF低至0.0076。安装简单(pip或源码),提供命令行和API调用方式,适合学术与工业应用。当前部分GPU服务仍在优化中。开源地址:github.com/al

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#语音识别#人工智能#javascript +3
GPU除了能用来进行大语言预训练之外,还有哪些常用的用途?

GPU凭借高度并行的计算架构,已成为多领域核心算力支撑。主要用途包括:1)图形渲染(游戏、影视特效、工业设计);2)AI与机器学习(计算机视觉、推荐系统、语音处理);3)科学计算(气象预测、流体模拟、生物医药);4)视频处理(直播推流、智能剪辑);5)加密货币挖矿;6)自动驾驶(感知决策、仿真训练)。从娱乐到科研,GPU正持续拓展其作为"数字时代算力基石"的应用边界,满足各类数

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#机器学习#人工智能#python +2
网易集团招游戏营销策划(国风mmo)啦

网易杭州招聘游戏营销负责人,要求3年以上游戏推广经验,负责国风MMO游戏的国内营销工作。岗位职责包括制定创意营销方案、执行品牌大事件、管理传播素材等。应聘者需熟悉MMO游戏市场,具备创意策划、团队协作和项目管理能力。重点要求文案创意、活动执行、数据分析等综合能力,热爱游戏行业者优先。

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#游戏#程序人生#面试 +3
新手必看:机器学习常用的python组件简介

本文介绍了38个Python机器学习与数据科学领域的核心工具库,涵盖模型训练、数据处理、可视化等全流程。包括Hugging Face生态的transformers/diffusers等预训练模型工具,PyTorch/TensorFlow生态的torch/keras等深度学习框架,以及polars/xgboost等高效数据处理库。重点工具如gradio(交互界面)、wandb(实验跟踪)、jax(高

#机器学习#python#人工智能 +3
文心 X1.1 实测:高端大模型性能新突破(附 Python 简明入门教程)

百度文心X1.1大模型在性能测试中展现显著突破:代码生成实现95%一次性运行成功率,中文热梗解析完整度达95%,事实性错误率降低34.8%。其技术优势源于混合强化学习、迭代自蒸馏和飞桨框架优化三大核心机制,在中文场景适配、代码开发效率等方面表现突出。相比GPT-4和Claude3Opus,文心X1.1在本土化应用、逻辑推理等方面更具优势,标志着大模型竞争进入"效能优化"新阶段。

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#后端#开发语言#启发式算法 +1
文心 X1.1 实测:高端大模型性能新突破(附 Python 简明入门教程)

百度文心X1.1大模型在性能测试中展现显著突破:代码生成实现95%一次性运行成功率,中文热梗解析完整度达95%,事实性错误率降低34.8%。其技术优势源于混合强化学习、迭代自蒸馏和飞桨框架优化三大核心机制,在中文场景适配、代码开发效率等方面表现突出。相比GPT-4和Claude3Opus,文心X1.1在本土化应用、逻辑推理等方面更具优势,标志着大模型竞争进入"效能优化"新阶段。

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#后端#开发语言#启发式算法 +1
完美世界招数据仓库工程师咯

【数据仓库工程师-BI方向】完美世界北京招聘5年以上经验工程师,负责数据仓库架构设计、ETL开发及性能优化。要求计算机本科,精通SQL/Hive/Oracle调优,熟悉维度建模等理论,具备数据治理及BI工具(帆软/Tableau)经验。优先考虑分布式计算平台(Spark/Flink)及互联网海量数据处理经验者。需具备业务理解、文档编写及问题解决能力,熟悉企业内部管理数据者更佳。

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#数据仓库#开发语言#汽车 +3
Go语言微服务框架多维度比较:Kratos、Go-Zero、GoFrame与Sponge

本文对比分析了Kratos、Go-Zero、GoFrame和Sponge四大主流Go语言微服务框架。Kratos强在标准化微服务治理,适合大型企业;Go-Zero工程实践优秀,性能突出;GoFrame提供全栈解决方案;Sponge创新性整合AI代码生成。测试显示Go-Zero性能最优(QPS 83,000),Sponge开发效率最高。选型建议:金融级用Kratos,高并发电商选Go-Zero,快速

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#golang#微服务#开发语言 +4
DeepSeek-R1 推理模型:纯 RL 与蒸馏技术驱动的推理能力突破

DeepSeek 团队提出了 DeepSeek-R1 系列推理模型,通过两种核心技术路径实现推理能力跃升:一是 **纯强化学习(RL)** 直接训练(DeepSeek-R1-Zero),跳过传统监督微调(SFT),依托规则奖励系统(准确性+格式奖励)和组相对策略优化(GRPO)算法,使其在数学、编码等推理任务上接近 OpenAI o1-0912 水平,甚至通过多数投票超越;二是 **多阶段训练+冷

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#服务器#ubuntu#linux +2
科技考古:Hugging Face是怎么发展起来的?

摘要 Hugging Face从聊天机器人初创公司发展为全球AI基础设施,其成功源于开源协作模式:通过Transformer库降低技术门槛,构建模型共享平台汇聚开发者生态,采用"免费开源+企业付费"的商业模式。平台托管超50万模型和10万数据集,支持多模态AI应用,推动技术民主化。其经验表明,开放协作能加速AI创新,但需平衡开源共享与隐私安全。

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#科技#人工智能#前端 +2
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