点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨Mr.Felix编辑丨极市平台极市导读本文详细介绍了如何部署和测试DeepSeek-R1模型，涵盖了从Ollama到vLLM的多种推理框架的安装与配置，并提供了性能测试结果和优化建议，帮助用户在多机多卡环境下高效运行大模型。一、Ollama1、直接运行：curl -fsSL https://ollama.com/ins..

在 8192 卡规模的集群中，使用了 128 路数据并行（Data Parallelism）、8 路张量并行（Tensor Parallelism）和 8 路流水线并行（Pipeline Parallelism），同时结合了 ZeRO 和序列并行（Sequence Parallelism），以降低模型参数、优化器状态和激活值的显存占用。Pangu Ultra 采用了改进的子序列切分并行方式，针对每

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编者荐语近年来，BERT 系列模型成了应用最广的预训练语言模型，随着模型性能的提升，其参数规模不断增大，推理速度也急剧提升，导致原始模型必须部署在高端的GPU 显卡上，甚至部分模型需要多块显卡才能正常运行。转载自丨博文视点Broadview前言 在移动智能终端品类越发多样的时代，为了让预训练语言模型可以顺利部署在算力和存储空间.

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达人工智能的发展离不开基础支持层和技术层，基础支持层包括大数据、计算力和算法；技术层包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理。人工智能的技术本质是什么，本文会详细分析。总览人工智能技术图谱基础支撑层的算法创新发生在20世纪80年代末，是大数据和计算力将人工智能推到镁光灯之下，而建立在这之上的基础技术便是计算...

没有依赖复杂的深度学习网络，而是从水下光传播的物理特性出发，用ICAD矩阵精准捕捉通道衰减差异，再通过定制化去水模型和多色彩空间融合，既解决了色偏模糊问题，又保住了画面的自然感。更难得的是，它兼顾了实时性和鲁棒性，在不同水色、不同能见度的水下场景中都能稳定发挥，嵌入式平台的高帧率表现也让它有了落地应用的底气。水下图像增强的核心，从来不是简单的“调亮调艳”，而是在还原真实场景的基础上提升视觉质量。从

近期，Zhuo Su等学者提出的SDNet/STDNet模型，凭借像素差分卷积（PDC）和差分卷积重参数化（DCR）等核心创新，在参数量不足1M的前提下，实现了图像/视频显著目标检测的极致效率与精度平衡：在Jetson AGX Orin嵌入式设备上，图像检测速度达46 FPS，视频检测更是突破150 FPS，远超同类轻量模型，同时保持顶尖检测精度。此外，STDC还借鉴了LBP-TOP的设计思想，但

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达BEV 带来的优势：1. 实际的运行性能提升虽然这个看起来比较反直觉。但是实际上性能反而比 2D 任务更好，而且还能保持基本对标甚至更好的指标。同样的两个任务，我们使用更少的算力（1/3 不到），由单相机扩展到 6相机，依然保持了实时运行。在测试指标上，基本保持了一致。当然，我们的 BEV 感知范围减少了侧向和后向的范围。相比传

陈光是小米智能驾驶端到端技术负责人。叶航军是小米智能驾驶业务负责人，也是小米汽车初始团队17名核心成员之一，先后担任人工智能部总经理、小米集团技术委员会主席。小米集团创始人、董事长兼CEO雷军表示，50万辆下线标志着小米汽车包括研发、制造、销售、交付和服务的完整体系能力得到了充分验证，也标志着小米汽车得到消费者的广泛认可，进入了规模化的新阶段。在11月21日的广州车展，小米汽车召开技术发布会，正式

活是你电脑上的龙虾在干，微信只是遥控器。《从 0 入门人工智能学习攻略手册》文档，包含视频课件、习题、电子书、代码、数据等人工智能学习相关资源，可以下载离线学习。图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别。装完打开 WorkBuddy，点「登录」，浏览器会弹出账号选择页面，用你的微信扫一扫登录。什么都不用折腾，想用最懒的方式使唤龙虾的朋

从Transformer的注意力机制到LLM的海量参数与涌现推理，再到Agent的规划、记忆与自主行动，人工智能正完成从“被动工具”向“协作伙伴”的历史性跳跃。对于企业和开发者而言，理解这一技术演进的逻辑至关重要：底层架构的创新决定了模型的智力上限，而系统级封装的精细程度则决定了Agent在复杂业务场景中的落地深度。这是一支实力强大的高学历导师团队，在计算机科学、机器学习、深度学习等领域，积累了丰