《AI驱动的算子生成框架AIKG：设计与实现》 摘要： 昇思MindSpore AKG团队提出AIKG框架，通过大语言模型(LLM)实现多Agent协同的AI算子自动生成。该框架包含Designer、Coder等核心Agent，采用文档驱动式接入方案支持多DSL扩展，并创新性地引入UnifiedSketch设计模式和Conductor智能调度机制。通过多层级混合检索和RAG技术，系统能有效利用历史

刚刚进来我们可以看到界面是全英文的，我们可以在“setting”中选择中文进行设置，需要重载一下Jupyter工具，即可以看到界面变成中文了，对于我这种英文不太好的建议使用中文，左侧中可以看到官方温馨的给我们提供了两种Demo示例：“初学入门”、“应用实践”，建议先从“初学入门”的10个案例进行学习，再通过“应用实践”的案例场景学习，来选择我们自己的场景的方案。使用Mnist数据集，自动下载完成后

本文介绍了Bark文本到音频模型及其支撑论文AudioLM，并比较了PyTorch和MindSporeNLP平台下的性能表现。Bark是由Suno开发的基于transformer的多语音合成模型，支持13种语言和多种音频效果。其核心技术源于AudioLM论文提出的分层音频标记方法，实现了高质量音频生成和长期一致性。实验采用"suno/bark-small"模型，在相同硬件环境下

昇思MindSpore 2.7版本发布多项关键升级：1）大模型训练性能显著提升，创新实现ZeroBubbleV流水线并行调度和重计算通信掩盖技术；2）生态兼容性增强，升级适配vLLM v0.8.3，优化DeepSeek-V3推理性能35%+；3）强化学习性能突破，支持动态packing训练（吞吐翻倍）和6D并行权重重排技术；4）新增msMonitor在线监控平台和msprobe工具，实现训练性能实

近年来，数智技术作为数字化与智能化的有机融合体，正在打破行业边界。携手江苏鲲鹏·昇腾生态创新中心，南京奥看信息科技有限公司（以下简称“奥看科技”）以昇腾AI硬件与昇思MindSpore AI框架为引擎，通过视觉AI大模型与DeepSeek语言模型结合，通过多模态赋能企业生产人、机、料、法、环的全量场景，实现场景的自主监测、智能分析、联动处置和精准治理，能够将预警信息及时同步至各工业系统，解决了传统

《AudioSpectrogramTransformer》论文提出了一种基于Transformer架构的音频分类模型AST。该模型将音频频谱图作为输入，通过自注意力机制捕捉全局依赖关系，创新性地采用ImageNet预训练策略提升性能。在AudioSet、ESC-50和SpeechCommands数据集上，AST分别达到0.485 mAP、95.6%和98.1%准确率，较之前最优模型提升2.3%、1

摘要：昇思MindSpore 2024年技术大会圆满落幕，宣布2025年全新升级"干货小卖部"技术帖征集活动。会议重点介绍了MindSpore对SafeTensors格式的集成应用，该格式解决了传统pickle格式的安全隐患，采用标准化二进制结构和懒加载机制，显著提升了大规模模型存储的安全性、加载速度和内存效率。MindSpore的独特实现包括内存映射、元数据预解析和代理对象系

昇思动态图方案原生支持Mindspeed-LLM/MM，不修改代码即可直接执行。MindSpeed-Core-MS 是链接华为自研AI框架MindSpore+昇腾训练加速库MindSpeed的重要组件，旨在提供华为全栈易用的端到端的自然语言模型以及多模态模型训练解决方案。

由于该模型不具有记忆模型的功能，需要通过提前嵌入好的提示词判断用户输入的语句中是否带有抓取指令的暗示，如果具有抓取指令的暗示，则回复特定的语句，通过判断回复的类型可以简单得出是否需要开启下一步的检测定位程序。但是这样的方法往往需要大量的计算时间，难以做到实时，所以不适合本项目。在本项目中，虽然使用到了目标物体的模型，但是由于设备受限，只能采集物体模型的几何信息，不能得到特征贴片，所以仍然缺乏颜色信

而DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是DeepSeek-R1在 Qwen系列开源模型上进一步优化和蒸馏得到的轻量化语言模型，通过蒸馏技术实现效率与性能的平衡，适合于资源受限场景。