《手机端运行3B参数大模型的实践》摘要：通过结构化剪枝、3bit量化和系统优化，将7B模型压缩至2.6B（0.95GB），实现在8GB内存手机上运行。采用Fisher信息矩阵剪枝、分段量化等技术，保持61.9%的C-Eval性能。部署时结合NPU加速，实现260ms首token延迟，128mWh/轮的低功耗。已应用于离线英语外教场景，全链路延迟800ms。云边协同拐点已至，3B级模型可提供类GPT

多模态大模型（MLLM）正在突破AI视觉理解的瓶颈，实现从"识别"到"理解"的跨越。本文介绍了MLLM的工作原理，包括视觉编码、跨模态对齐和统一解码三个关键步骤，并展示了其在电商图文质检等场景的应用案例。虽然面临图像分辨率、幻觉问题等技术挑战，但MLLM正向着更高分辨率、更强中文语义理解等方向发展。开源项目如InternVL、Qwen-VL等为开发者提供了快

摘要： 本文介绍了基于Diffusion Models的医学图像生成技术。医学图像生成在疾病模拟、图像增强和数据增强等场景中具有重要应用。Diffusion Models通过正向扩散（逐步添加噪声）和逆向扩散（逐步去噪生成图像）实现高质量图像生成。文章详细阐述了其理论基础，并提供了完整的PyTorch实现代码，包括数据加载、模型构建、训练及可视化生成结果。实验表明，Diffusion Models

本文介绍了基于深度学习的异常检测方法及其实现。首先阐述了异常检测的基本概念、类型及其在金融、网络安全等领域的应用。重点讲解了三种深度学习模型的应用：自编码器通过重建误差识别异常，生成对抗网络利用生成数据和真实数据的差异检测异常，LSTM网络适用于时间序列异常检测。文章提供了完整的代码实现流程，包括数据生成、自编码器模型构建、训练过程以及异常检测的阈值判断方法。通过可视化展示了检测效果，并建议读者尝

本文介绍了基于PatchGAN的医学图像分割技术。医学图像分割在疾病诊断、手术规划等方面具有重要意义。PatchGAN作为生成对抗网络的扩展，通过局部判别器提升了分割性能。文章从理论基础入手，详细讲解了PatchGAN架构及其优势，包括高质量分割、高效计算等特点。在代码实现部分，提供了PyTorch环境配置、数据集加载、模型构建和训练评估的完整流程。通过公开医学图像数据集的实验验证，展示了Patc

摘要：本文探讨了深度强化学习（DRL）在机器人路径规划中的应用。传统算法在复杂动态环境中存在效率低、适应性差等问题，而DRL通过结合深度学习与强化学习的优势，为解决这些问题提供了新思路。文章介绍了DQN、DDPG等DRL算法，详细阐述了环境建模、状态表示、动作空间设计和奖励函数等关键技术环节。实验表明，基于DRL的方法在网格环境中表现出优于传统A*算法的适应性和鲁棒性。尽管当前研究在连续动作空间和

在现代工业和服务业中，资源调度是一个至关重要的任务。无论是生产线上的任务分配、物流配送的路径规划，还是数据中心的作业调度，高效的调度策略能够显著提升系统的整体性能和资源利用率。传统的调度方法大多依赖于启发式规则或优化算法，但这些方法在面对复杂动态环境时往往难以适应。近年来，强化学习作为一种能够通过与环境交互学习最优策略的人工智能技术，逐渐被应用于智能调度领域。本文将介绍基于强化学习的智能调度系统的

《AI赋能记忆：个性化影院助力认知障碍干预》 摘要：面对全球老龄化趋势下记忆衰退问题，本文提出基于扩散模型的个性化记忆影院(Personalized Memory Cinema, PMC)解决方案。该系统整合多模态学习技术，通过CLIP-Vision、Whisper等模型编码家庭照片、语音等数据生成记忆token，结合Stable Diffusion和LoRA微调实现个性化内容生成，并运用差分隐私

摘要：本文探讨了基于深度学习的智能图像超分辨率技术。传统插值方法存在图像模糊和细节丢失问题，而深度学习通过自动学习图像特征显著提升了重建质量。文章系统介绍了图像超分辨率的概念、应用场景，重点分析了CNN、GAN、Transformer等深度学习模型的技术优势。以EDSR模型为例，详细阐述了数据准备、模型训练和评估优化的完整实现流程。通过视频制作公司的应用案例，验证了该技术能够有效提升图像分辨率并保

摘要： 本文介绍了基于Diffusion Models的医学图像生成技术。医学图像生成在疾病模拟、图像增强和数据增强等场景中具有重要应用。Diffusion Models通过正向扩散（逐步添加噪声）和逆向扩散（逐步去噪生成图像）实现高质量图像生成。文章详细阐述了其理论基础，并提供了完整的PyTorch实现代码，包括数据加载、模型构建、训练及可视化生成结果。实验表明，Diffusion Models