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润云智算+DeepSeek深度学习全流程指南:从入门到实战

润云智算为企业提供一站式DeepSeek大模型全流程解决方案,具备三大核心优势:弹性异构算力支持32GB-128GB多种GPU;预装DeepSeek开发镜像实现30秒快速部署;全链路工具覆盖数据、训练到推理。通过平台可快速完成环境搭建、分布式训练(千卡效率提升70%)、智能调优及模型量化部署,并针对医疗影像、NLP、多模态生成等场景提供行业解决方案,私有化部署保障数据安全。平台配套AI学院与在线技

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#深度学习#人工智能
润云智算+DeepSeek深度学习全流程指南:从入门到实战

润云智算为企业提供一站式DeepSeek大模型全流程解决方案,具备三大核心优势:弹性异构算力支持32GB-128GB多种GPU;预装DeepSeek开发镜像实现30秒快速部署;全链路工具覆盖数据、训练到推理。通过平台可快速完成环境搭建、分布式训练(千卡效率提升70%)、智能调优及模型量化部署,并针对医疗影像、NLP、多模态生成等场景提供行业解决方案,私有化部署保障数据安全。平台配套AI学院与在线技

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#深度学习#人工智能
特朗普下令:白宫全面封杀 Claude!何为 Claude?——技术视角下的深度解析

这篇文章从技术视角解析 Claude:它是 Anthropic 开发的安全可控的大型语言模型,迭代至 Claude 3 有三款版本。核心架构优化了 Transformer 解码器,创新宪法式 AI 训练范式,在多维度能力表现优异,有多样部署集成方式。因地缘限制,润云智算 SmoothCloud 成其本地化替代方案,其也为 AI 安全可信发展提供范式。

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#人工智能#深度学习#c++ +2
高校智算中心GPU利用率不足30%?我们诊断了8所双一流,发现3个共性问题

摘要:润云诊断8所高校智算中心发现三大痛点:RoCE网络配置不当导致分布式训练效率低下,优化后带宽提升至95Gbps;存储瓶颈造成GPU等待,通过分级存储方案使数据读取速度提升8倍;缺乏国产芯片适配能力,编写迁移手册解决昇腾芯片使用难题。计划8月开展运维实战训练营,并提供限时免费诊断服务。

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#硬件架构#容器#运维开发 +3
高校智算中心GPU利用率不足30%?我们诊断了8所双一流,发现3个共性问题

摘要:润云诊断8所高校智算中心发现三大痛点:RoCE网络配置不当导致分布式训练效率低下,优化后带宽提升至95Gbps;存储瓶颈造成GPU等待,通过分级存储方案使数据读取速度提升8倍;缺乏国产芯片适配能力,编写迁移手册解决昇腾芯片使用难题。计划8月开展运维实战训练营,并提供限时免费诊断服务。

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#硬件架构#容器#运维开发 +3
写出好 Skills 的 6 条铁律:让 Claude AI 更懂你

很多人在编写 Skills 时,会把 description 写得跟文章摘要一样,内容冗长却抓不住重点。然而,Claude 在启动时只会扫描 description 部分,靠这区区几十个字来决定是否应该调用这个 Skill。这就意味着,description 的质量直接决定了 Skills 的命运。我们来对比两种典型的写法。错误的写法是这样的:「这是一个帮助生成周报的 Skill。」这种描述看似清

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#人工智能
Gemma 4 深度拆解:Google 如何用 31B 参数重新定义开源模型的性能天花板

Google DeepMind发布的Gemma 4开源模型家族实现了多项突破:包含E2B、E4B、26B-A4B和31B四个型号,覆盖从移动端到数据中心的各类硬件需求。其核心创新包括128个小专家的MoE架构设计,实现3.8B激活参数达到26B模型性能;256K长上下文支持技术;以及端侧模型采用的逐层嵌入(PLE)技术。性能方面,31B模型在数学推理、编程等基准测试中相比前代提升50-80个百分点

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#开源
一杯奶茶背后的 AI 革命:通义千问自动下单技术原理解析

《AI点奶茶背后的技术革命》摘要:阿里巴巴通义千问大模型实现的自动点单技术,通过三层架构实现自然语言交互与精准执行。系统首先理解用户随意口语(如"三分糖改代糖"),再结合实时菜单数据,最终调用API完成下单。这项技术突破传统表单点单模式,实现从"问答"到"办事"的范式转变,其核心价值在于将大模型作为"行动智能"中枢,为

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#人工智能#机器学习#集成学习 +3
Hermes_Agent_上下文记忆机制解析

Hermes Agent采用分层记忆机制解决AI Agent的长期记忆问题: 常驻记忆(MEMORY.md/USER.md)存储高频关键信息(约1.3k token),写入时严格限制容量并避免静默丢失; 会话检索通过SQLite+FTS5索引历史对话,实现低成本冷数据查询; 上下文压缩动态处理会话内膨胀,先规则去重再LLM摘要,保留头尾关键对话。设计核心在于显式分层(热/冷数据分离)、拒绝静默丢数

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#oracle#数据库#人工智能 +2
Hermes_Agent_上下文记忆机制解析

Hermes Agent采用分层记忆机制解决AI Agent的长期记忆问题: 常驻记忆(MEMORY.md/USER.md)存储高频关键信息(约1.3k token),写入时严格限制容量并避免静默丢失; 会话检索通过SQLite+FTS5索引历史对话,实现低成本冷数据查询; 上下文压缩动态处理会话内膨胀,先规则去重再LLM摘要,保留头尾关键对话。设计核心在于显式分层(热/冷数据分离)、拒绝静默丢数

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#oracle#数据库#人工智能 +2
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